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e9b6f20d
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5月 25, 2020
作者:
L
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+9
-8
README.md
README.md
+6
-6
doc/detection.md
doc/detection.md
+3
-2
未找到文件。
README.md
浏览文件 @
e9b6f20d
...
...
@@ -63,14 +63,14 @@ PaddleOCR开源的文本检测算法列表:
在ICDAR2015文本检测公开数据集上,算法效果如下:
|模型|骨干网络|
Hmean|precision|recall
|下载链接|
|模型|骨干网络|
precision|recall|Hmean
|下载链接|
|-|-|-|-|
|EAST|ResNet50_vd|8
6.82%|88.18%|85.51
|
[
下载链接
](
https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_east.tar
)
|
|EAST|MobileNetV3|8
0.74%|81.67%|79.83
%|
[
下载链接
](
https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_east.tar
)
|
|DB|ResNet50_vd|8
2.19%|83.79%|80.65
%|
[
下载链接
](
https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_db.tar
)
|
|DB|MobileNetV3|7
4.53%|75.92%|73.18
%|
[
下载链接
](
https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_db.tar
)
|
|EAST|ResNet50_vd|8
8.18%|85.51|86.82%
|
[
下载链接
](
https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_east.tar
)
|
|EAST|MobileNetV3|8
1.67%|79.83%|80.74
%|
[
下载链接
](
https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_east.tar
)
|
|DB|ResNet50_vd|8
3.79%|80.65%|82.19
%|
[
下载链接
](
https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_db.tar
)
|
|DB|MobileNetV3|7
5.92%|73.18%|74.53
%|
[
下载链接
](
https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_db.tar
)
|
*
注: 上述模型的训练和评估,设置后处理参数box_thresh=0.6,unclip_ratio=1.5,使用不同数据集、不同模型训练
时
,可调整这两个参数进行优化
*
注: 上述模型的训练和评估,设置后处理参数box_thresh=0.6,unclip_ratio=1.5,使用不同数据集、不同模型训练,可调整这两个参数进行优化
PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中
[
文本检测模型训练/评估/预测
](
./doc/detection.md
)
。
...
...
doc/detection.md
浏览文件 @
e9b6f20d
...
...
@@ -64,14 +64,15 @@ PaddleOCR计算三个OCR检测相关的指标,分别是:Precision、Recall
运行如下代码,根据配置文件det_db_mv3.yml中save_res_path指定的测试集检测结果文件,计算评估指标。
评估时设置后处理参数box_thresh=0.6,unclip_ratio=1.5,使用不同数据集、不同模型训练,可调整这两个参数进行优化
```
python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints="{path/to/weights}/best_accuracy"
python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints="{path/to/weights}/best_accuracy"
PostProcess.box_thresh=0.6 PostProcess.unclip_ratio=1.5
```
训练中模型参数默认保存在Global.save_model_dir目录下。在评估指标时,需要设置Global.checkpoints指向保存的参数文件。
比如:
```
python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints="./output/det_db/best_accuracy"
python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints="./output/det_db/best_accuracy"
PostProcess.box_thresh=0.6 PostProcess.unclip_ratio=1.5
```
...
...
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