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5f3558c9
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8月 31, 2021
作者:
L
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3 changed file
with
144 addition
and
11 deletion
+144
-11
configs/det/det_mv3_db.yml
configs/det/det_mv3_db.yml
+7
-5
configs/det/det_mv3_db_unittest.yml
configs/det/det_mv3_db_unittest.yml
+129
-0
configs/det/det_r50_vd_db.yml
configs/det/det_r50_vd_db.yml
+8
-6
未找到文件。
configs/det/det_mv3_db.yml
浏览文件 @
5f3558c9
...
...
@@ -76,12 +76,14 @@ Train:
-
{
'
type'
:
Fliplr
,
'
args'
:
{
'
p'
:
0.5
}
}
-
{
'
type'
:
Affine
,
'
args'
:
{
'
rotate'
:
[
-10
,
10
]
}
}
-
{
'
type'
:
Resize
,
'
args'
:
{
'
size'
:
[
0.5
,
3
]
}
}
-
Resize
:
-
EastRandomCropData
:
size
:
[
640
,
640
]
# - EastRandomCropData:
# size: [640, 640]
# max_tries: 50
# keep_ratio: true
max_tries
:
50
keep_ratio
:
true
-
EastRandomCropData
:
size
:
[
640
,
640
]
max_tries
:
50
keep_ratio
:
true
-
MakeBorderMap
:
shrink_ratio
:
0.4
thresh_min
:
0.3
...
...
configs/det/det_mv3_db_unittest.yml
0 → 100644
浏览文件 @
5f3558c9
Global
:
use_gpu
:
true
epoch_num
:
5
log_smooth_window
:
20
print_batch_step
:
10
save_model_dir
:
./output/db_mv3/
save_epoch_step
:
1200
# evaluation is run every 2000 iterations
eval_batch_step
:
[
0
,
2000
]
cal_metric_during_train
:
False
pretrained_model
:
./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained
checkpoints
:
save_inference_dir
:
use_visualdl
:
False
infer_img
:
doc/imgs_en/img_10.jpg
save_res_path
:
./output/det_db/predicts_db.txt
Architecture
:
model_type
:
det
algorithm
:
DB
Transform
:
Backbone
:
name
:
MobileNetV3
scale
:
0.5
model_name
:
large
Neck
:
name
:
DBFPN
out_channels
:
256
Head
:
name
:
DBHead
k
:
50
Loss
:
name
:
DBLoss
balance_loss
:
true
main_loss_type
:
DiceLoss
alpha
:
5
beta
:
10
ohem_ratio
:
3
Optimizer
:
name
:
Adam
beta1
:
0.9
beta2
:
0.999
lr
:
learning_rate
:
0.001
regularizer
:
name
:
'
L2'
factor
:
0
PostProcess
:
name
:
DBPostProcess
thresh
:
0.3
box_thresh
:
0.6
max_candidates
:
1000
unclip_ratio
:
1.5
Metric
:
name
:
DetMetric
main_indicator
:
hmean
Train
:
dataset
:
name
:
SimpleDataSet
data_dir
:
./train_data/icdar2015/text_localization/
label_file_list
:
-
./train_data/icdar2015/text_localization/train_icdar2015_label.txt
ratio_list
:
[
1.0
]
transforms
:
-
DecodeImage
:
# load image
img_mode
:
BGR
channel_first
:
False
-
DetLabelEncode
:
# Class handling label
# - IaaAugment:
# augmenter_args:
# - { 'type': Fliplr, 'args': { 'p': 0.5 } }
# - { 'type': Affine, 'args': { 'rotate': [-10, 10] } }
# - { 'type': Resize, 'args': { 'size': [0.5, 3] } }
-
Resize
:
size
:
[
640
,
640
]
-
MakeBorderMap
:
shrink_ratio
:
0.4
thresh_min
:
0.3
thresh_max
:
0.7
-
MakeShrinkMap
:
shrink_ratio
:
0.4
min_text_size
:
8
-
NormalizeImage
:
scale
:
1./255.
mean
:
[
0.485
,
0.456
,
0.406
]
std
:
[
0.229
,
0.224
,
0.225
]
order
:
'
hwc'
-
ToCHWImage
:
-
KeepKeys
:
keep_keys
:
[
'
image'
,
'
threshold_map'
,
'
threshold_mask'
,
'
shrink_map'
,
'
shrink_mask'
]
# the order of the dataloader list
loader
:
shuffle
:
False
drop_last
:
False
batch_size_per_card
:
1
num_workers
:
0
use_shared_memory
:
False
Eval
:
dataset
:
name
:
SimpleDataSet
data_dir
:
./train_data/icdar2015/text_localization/
label_file_list
:
-
./train_data/icdar2015/text_localization/test_icdar2015_label.txt
transforms
:
-
DecodeImage
:
# load image
img_mode
:
BGR
channel_first
:
False
-
DetLabelEncode
:
# Class handling label
-
DetResizeForTest
:
image_shape
:
[
736
,
1280
]
-
NormalizeImage
:
scale
:
1./255.
mean
:
[
0.485
,
0.456
,
0.406
]
std
:
[
0.229
,
0.224
,
0.225
]
order
:
'
hwc'
-
ToCHWImage
:
-
KeepKeys
:
keep_keys
:
[
'
image'
,
'
shape'
,
'
polys'
,
'
ignore_tags'
]
loader
:
shuffle
:
False
drop_last
:
False
batch_size_per_card
:
1
# must be 1
num_workers
:
8
use_shared_memory
:
False
configs/det/det_r50_vd_db.yml
浏览文件 @
5f3558c9
...
...
@@ -75,12 +75,14 @@ Train:
-
{
'
type'
:
Fliplr
,
'
args'
:
{
'
p'
:
0.5
}
}
-
{
'
type'
:
Affine
,
'
args'
:
{
'
rotate'
:
[
-10
,
10
]
}
}
-
{
'
type'
:
Resize
,
'
args'
:
{
'
size'
:
[
0.5
,
3
]
}
}
-
Resize
:
-
EastRandomCropData
:
size
:
[
640
,
640
]
# - EastRandomCropData:
# size: [640, 640]
# max_tries: 50
# keep_ratio: true
max_tries
:
50
keep_ratio
:
true
-
EastRandomCropData
:
size
:
[
640
,
640
]
max_tries
:
50
keep_ratio
:
true
-
MakeBorderMap
:
shrink_ratio
:
0.4
thresh_min
:
0.3
...
...
@@ -97,7 +99,7 @@ Train:
-
KeepKeys
:
keep_keys
:
[
'
image'
,
'
threshold_map'
,
'
threshold_mask'
,
'
shrink_map'
,
'
shrink_mask'
]
# the order of the dataloader list
loader
:
shuffle
:
Fals
e
shuffle
:
Tru
e
drop_last
:
False
batch_size_per_card
:
4
num_workers
:
2
...
...
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