Vedastr:基于PyTorch的场景文本识别工具箱
极市平台
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2020-07-21 22:18
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1. Vedastr的特性STR(Scene Text Recognition)的任务是识别文字框中的内容。我们在做关于STR的项目时发现，相关开源的toolbox较少，调研后发现现有的toolbox存在以下几个问题：
模块化程度较低
提供可配置接口较少
更新维护较少
模块化
易拓展性
配置简单
较完善的日志系统
及时的更新维护
2. Vedastr的运行方式
2.1 配置文件
optimizer = dict(type='Adam', lr=0.001)lr_scheduler = dict(type='StepLR', max_epochs=3, milestones=[100000, 200000])
2.2 Train、test和demo
Train
python tools/train.py config-pathTest
python tools/test.py config-path checkpoint-pathDemo
python tools/demo.py config-path checkpoint-path img-path3. 预训练模型
3.1 使用Vedastr复现的模型性能
TPS-ResNet-BiLSTM-Attention：What Is Wrong With Scene Text Recognition Model Comparisons?
Small-SATRN：On Recognizing Texts of Arbitrary Shapes with 2D Self-Attention
下载 TPS-ResNet-BiLSTM-Attention
下载vedastr，按照Installation进行安装
激活conda环境，运行demo文件，识别的结果就会显示在你的终端窗口上
python tools/demo.py configs/tps-resnet-bilstm-attention TPS-ResNet-BiLSTM-Attention.pth input-imginput-img:
终端窗口：
Vedastr项目链接如下，欢迎使用和star！https://github.com/Media-Smart/vedastr
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