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d5abf2a4
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2月 10, 2022
作者:
L
LDOUBLEV
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add pse to benchmark
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09c5cd6e
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2 changed file
with
190 addition
and
0 deletion
+190
-0
test_tipc/configs/det_r50_vd_pse_v2_0/det_r50_vd_pse.yml
test_tipc/configs/det_r50_vd_pse_v2_0/det_r50_vd_pse.yml
+134
-0
test_tipc/configs/det_r50_vd_pse_v2_0/train_infer_python.txt
test_tipc/configs/det_r50_vd_pse_v2_0/train_infer_python.txt
+56
-0
未找到文件。
test_tipc/configs/det_r50_vd_pse_v2_0/det_r50_vd_pse.yml
0 → 100644
浏览文件 @
d5abf2a4
Global
:
use_gpu
:
true
epoch_num
:
600
log_smooth_window
:
20
print_batch_step
:
10
save_model_dir
:
./output/det_r50_vd_pse/
save_epoch_step
:
600
# evaluation is run every 125 iterations
eval_batch_step
:
[
0
,
1000
]
cal_metric_during_train
:
False
pretrained_model
:
checkpoints
:
#./output/det_r50_vd_pse_batch8_ColorJitter/best_accuracy
save_inference_dir
:
use_visualdl
:
False
infer_img
:
doc/imgs_en/img_10.jpg
save_res_path
:
./output/det_pse/predicts_pse.txt
Architecture
:
model_type
:
det
algorithm
:
PSE
Transform
:
Backbone
:
name
:
ResNet
layers
:
50
Neck
:
name
:
FPN
out_channels
:
256
Head
:
name
:
PSEHead
hidden_dim
:
256
out_channels
:
7
Loss
:
name
:
PSELoss
alpha
:
0.7
ohem_ratio
:
3
kernel_sample_mask
:
pred
reduction
:
none
Optimizer
:
name
:
Adam
beta1
:
0.9
beta2
:
0.999
lr
:
name
:
Step
learning_rate
:
0.0001
step_size
:
200
gamma
:
0.1
regularizer
:
name
:
'
L2'
factor
:
0.0005
PostProcess
:
name
:
PSEPostProcess
thresh
:
0
box_thresh
:
0.85
min_area
:
16
box_type
:
box
# 'box' or 'poly'
scale
:
1
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
-
ColorJitter
:
brightness
:
0.12549019607843137
saturation
:
0.5
-
IaaAugment
:
augmenter_args
:
-
{
'
type'
:
Resize
,
'
args'
:
{
'
size'
:
[
0.5
,
3
]
}
}
-
{
'
type'
:
Fliplr
,
'
args'
:
{
'
p'
:
0.5
}
}
-
{
'
type'
:
Affine
,
'
args'
:
{
'
rotate'
:
[
-10
,
10
]
}
}
-
MakePseGt
:
kernel_num
:
7
min_shrink_ratio
:
0.4
size
:
640
-
RandomCropImgMask
:
size
:
[
640
,
640
]
main_key
:
gt_text
crop_keys
:
[
'
image'
,
'
gt_text'
,
'
gt_kernels'
,
'
mask'
]
-
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'
,
'
gt_text'
,
'
gt_kernels'
,
'
mask'
]
# the order of the dataloader list
loader
:
shuffle
:
True
drop_last
:
False
batch_size_per_card
:
8
num_workers
:
8
Eval
:
dataset
:
name
:
SimpleDataSet
data_dir
:
./train_data/icdar2015/text_localization/
label_file_list
:
-
./train_data/icdar2015/text_localization/test_icdar2015_label.txt
ratio_list
:
[
1.0
]
transforms
:
-
DecodeImage
:
# load image
img_mode
:
BGR
channel_first
:
False
-
DetLabelEncode
:
# Class handling label
-
DetResizeForTest
:
limit_side_len
:
736
limit_type
:
min
-
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
\ No newline at end of file
test_tipc/configs/det_r50_vd_pse_v2_0/train_infer_python.txt
0 → 100644
浏览文件 @
d5abf2a4
===========================train_params===========================
model_name:det_r50_vd_pse_v2_0
python:python3.7
gpu_list:0
Global.use_gpu:True|True
Global.auto_cast:fp32
Global.epoch_num:lite_train_lite_infer=1|whole_train_whole_infer=500
Global.save_model_dir:./output/
Train.loader.batch_size_per_card:lite_train_lite_infer=2|whole_train_whole_infer=4
Global.pretrained_model:null
train_model_name:latest
train_infer_img_dir:./train_data/icdar2015/text_localization/ch4_test_images/
null:null
##
trainer:norm_train
norm_train:tools/train.py -c test_tipc/configs/det_r50_vd_pse_v2_0/det_r50_vd_pse.yml -o
pact_train:null
fpgm_train:null
distill_train:null
null:null
null:null
##
===========================eval_params===========================
eval:null
null:null
##
===========================infer_params===========================
Global.save_inference_dir:./output/
Global.checkpoints:
norm_export:tools/export_model.py -c test_tipc/configs/det_r50_vd_pse_v2_0/det_r50_vd_pse.yml -o
quant_export:null
fpgm_export:null
distill_export:null
export1:null
export2:null
##
train_model:./inference/det_r50_vd_pse_v2.0_train/best_accuracy
infer_export:tools/export_model.py -c test_tipc/configs/det_r50_vd_pse_v2_0/det_r50_vd_pse.yml -o
infer_quant:False
inference:tools/infer/predict_det.py
--use_gpu:True|False
--enable_mkldnn:True|False
--cpu_threads:1|6
--rec_batch_num:1
--use_tensorrt:False
--precision:fp32|fp16|int8
--det_model_dir:
--image_dir:./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/
--save_log_path:null
--benchmark:True
--det_algorithm:PSE
===========================train_benchmark_params==========================
batch_size:8
fp_items:fp32|fp16
epoch:2
--profiler_options:batch_range=[10,20];state=GPU;tracer_option=Default;profile_path=model.profile
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