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d3130df2
编写于
10月 31, 2021
作者:
B
breezedeus
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差异文件
add randomly cropping borders when training
上级
d52e296d
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2
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并排
Showing
2 changed file
with
47 addition
and
1 deletion
+47
-1
cnocr/cli.py
cnocr/cli.py
+2
-1
cnocr/data_utils/aug.py
cnocr/data_utils/aug.py
+45
-0
未找到文件。
cnocr/cli.py
浏览文件 @
d3130df2
...
...
@@ -33,7 +33,7 @@ from torchvision import transforms as T
from
cnocr.consts
import
MODEL_VERSION
,
ENCODER_CONFIGS
,
DECODER_CONFIGS
from
cnocr.utils
import
set_logger
,
load_model_params
,
check_model_name
,
save_img
,
read_img
from
cnocr.data_utils.aug
import
NormalizeAug
,
RandomPaddingAug
,
RandomStretchAug
from
cnocr.data_utils.aug
import
NormalizeAug
,
RandomPaddingAug
,
RandomStretchAug
,
RandomCrop
from
cnocr.dataset
import
OcrDataModule
from
cnocr.trainer
import
PlTrainer
,
resave_model
from
cnocr
import
CnOcr
,
gen_model
...
...
@@ -97,6 +97,7 @@ def train(
train_transform
=
T
.
Compose
(
[
RandomStretchAug
(
min_ratio
=
0.5
,
max_ratio
=
1.5
),
RandomCrop
((
8
,
10
)),
T
.
RandomInvert
(
p
=
0.2
),
T
.
RandomApply
([
T
.
RandomRotation
(
degrees
=
1
)],
p
=
0.4
),
# T.RandomAutocontrast(p=0.05),
...
...
cnocr/data_utils/aug.py
浏览文件 @
d3130df2
...
...
@@ -18,6 +18,7 @@
# under the License.
import
random
from
typing
import
Tuple
import
torch
import
torchvision.transforms.functional
as
F
...
...
@@ -69,6 +70,50 @@ class RandomStretchAug(object):
return
F
.
resize
(
img
,
[
h
,
int
(
w
*
new_w_ratio
)])
class
RandomCrop
(
torch
.
nn
.
Module
):
def
__init__
(
self
,
crop_size
:
Tuple
[
int
,
int
],
interpolation
=
F
.
InterpolationMode
.
BILINEAR
):
super
().
__init__
()
self
.
crop_size
=
crop_size
self
.
interpolation
=
interpolation
def
get_params
(
self
,
w
,
h
)
->
Tuple
[
int
,
int
,
int
,
int
]:
"""Get parameters for ``crop`` for a random crop.
Args:
img (PIL Image or Tensor): Image to be cropped.
output_size (tuple): Expected output size of the crop.
Returns:
tuple: params (i, j, h, w) to be passed to ``crop`` for random crop.
"""
h_top
,
h_bot
=
(
random
.
randint
(
0
,
self
.
crop_size
[
0
]),
random
.
randint
(
0
,
self
.
crop_size
[
0
]),
)
w_left
,
w_right
=
(
random
.
randint
(
0
,
self
.
crop_size
[
1
]),
random
.
randint
(
0
,
self
.
crop_size
[
1
]),
)
h
=
h
-
h_top
-
h_bot
w
=
w
-
w_left
-
w_right
return
h_top
,
w_left
,
h
,
w
def
forward
(
self
,
img
):
"""
Args:
img (PIL Image or Tensor): Image to be cropped and resized.
Returns:
PIL Image or Tensor: Randomly cropped and resized image.
"""
ori_w
,
ori_h
=
F
.
_get_image_size
(
img
)
i
,
j
,
h
,
w
=
self
.
get_params
(
ori_w
,
ori_h
)
return
F
.
resized_crop
(
img
,
i
,
j
,
h
,
w
,
(
ori_h
,
ori_w
),
self
.
interpolation
)
class
RandomPaddingAug
(
object
):
def
__init__
(
self
,
p
,
max_pad_len
):
self
.
p
=
p
...
...
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