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hengk / ctpnPythonApache-2.0

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使用tensorflow对文字检测网络(Connectionist Text Proposal Network)的复现 spread retract

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ctpn

项目介绍

使用tensorflow对文字检测网络(Connectionist Text Proposal Network)的复现,代码简单易懂,适合初学者学习 if you are in china ,you can visit https://gitee.com/hengk/ctpn.

软件架构

软件架构说明

  • core

    • datalayer.py 根据网络输入的image和label数据生成计算loss时需要的数据

    • resnet.py 网络中的cnn模块

    • lstm.py 网络中的rnn模块

    • loss.py 网络的loss计算方式

    • proposallayer.py 将网络输出的数据转化为最后的Proposal region

    • textdetector.py conect the proposal boxes

    • c_utils.c 使用纯c写的nms算法以及iou算法

    • c_textproposalconnector.c 使用纯c写的基于图的文本构造算法

    • c_datalayer.c to handle training data

    • c_proosallayer.c to handle the output of newwork

    • make.sh 将uitls.c 编译为 so文件

    • data

    • prehandle.py 对图片进行前期的预处理,包括对gt_box的分割,还有对图片的宽高比进行排序

使用说明

  1. 标签的生成 在data目录下面,首先生成新的图片以及对应的标签(因为要将源标签拆分为宽度为16的框框,以及对原图进行大小的缩放)

    python prehandle.py -g [src_iamge_folder] [src_label_folder] [new_image_folder] [new_label_folder]

    然后生成一个文件,里面内容是图片按照宽高比进行排序所得

    python prehandle.py -s [image_folder] [file]

    在core目录下生成c_utils.so

    ./make.sh

  2. 训练参数设置 在Config.py中设置一些参数

  3. 测试程序

    调用 python test.py [src_image] [dst_image]来测试

4.图片效果 输入图片说明

输入图片说明

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Deep Learning Group Ping An Technology (Shenzhen) Co., Ltd.

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