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deep-text-recognition-benchmark入门学习资料 - 场景文本识别框架

RayRay
场景文本识别深度学习PyTorch数据集模型分析Github开源项目

deep-text-recognition-benchmark简介

deep-text-recognition-benchmark是由NAVER Clova AI Research团队开发的场景文本识别框架,发表于ICCV 2019。该框架提供了一个四阶段的STR(Scene Text Recognition)模型,大多数现有的STR模型都可以适配到这个框架中。

使用这个框架可以在一套统一的训练和评估数据集下,对各个模块在准确率、速度和内存需求方面的贡献进行分析。这有助于清晰地理解现有模块的性能增益。

框架概览

主要特点

  • 提供了多种文本识别模型的实现,如CRNN、RARE等
  • 包含多个常用的场景文本数据集
  • 支持模块化设计,可以灵活组合不同的模型组件
  • 提供了预训练模型和详细的训练/评估脚本
  • 在多个文本识别基准上取得了SOTA结果

快速开始

  1. 克隆项目代码:
git clone https://github.com/clovaai/deep-text-recognition-benchmark.git
  1. 安装依赖:
pip install -r requirements.txt

  1. 下载数据集和预训练模型

  2. 运行演示脚本:

python demo.py --image_folder demo_image/ --saved_model TPS-ResNet-BiLSTM-Attn.pth
  1. 开始训练自己的模型

学习资源

  1. 项目GitHub仓库 - 包含完整的代码和文档

  2. 论文原文 - 详细介绍了框架的设计和实验结果

  3. 在线演示 - 可以在线体验模型效果

  4. Colab教程 - 交互式Notebook教程

  5. 数据集下载 - 训练和评估所需的数据集

  6. 预训练模型 - 可直接使用的模型权重

  7. 视频讲解 - 作者对论文的视频讲解

  8. FAQ - 常见问题解答

  9. ICDAR2019论文 - 在ICDAR2019比赛中的技术报告

希望这些资源可以帮助你快速入门deep-text-recognition-benchmark项目。如果在使用过程中遇到问题,欢迎在GitHub上提issue与社区交流。

Happy coding! 🚀

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