# formula_recognize_20200806 **Repository Path**: jw787/formula_recognize_20200806 ## Basic Information - **Project Name**: formula_recognize_20200806 - **Description**: 百度四期资料同步群 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 3 - **Created**: 2020-08-20 - **Last Updated**: 2020-12-19 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README 课程资料以及代码 ================ ## 导航目录 - [仓库说明](#仓库说明) - [克隆仓库](#克隆仓库) - [代码提交](#仓库说明) - [文件目录结构](#文件目录结构) - [week13作业](#week13作业) - [week14作业](#week14作业) - [week15作业](#week15作业) - [参与贡献](#参与贡献) 仓库说明 -------- 除给班班提交作业代码之外，可以把自己的代码放在 github 上或者 gitee 上，github 连接慢的同学可以放在 gitee 上，gitee 的使用方法与 github 一样，但连接更快。 克隆仓库 -------- ``` git clone https://gitee.com/anjiang2020_admin/formula_recognize_20200806.git ``` 代码提交 -------- ``` git add . git commit -m "your content" git push -u origin master ``` 文件目录结构 -------- - resources: 课程相关资料、电子书、论文等 - utils: 相关小工具 - weekX: 第 X 周课程代码 week13作业 ----------- ### 作业要求 ``` 作业要求 课后作业： [可选]题目1： 详细注释week13/carpad_recog的代码。[可选] [必做]题目2： 大家可以用自己熟悉的代码试着写一下梯度下降算法。 使用自己的代码求y = x^2的最小值 目的： 体会一下思路到代码的过程。 [比做]题目3: 求y = (5x_1+3x_2-1)^2+ (-3x_1+-4x_3+1)^2 的最小值。 目的： 分类器设计基础。 ``` ![](https://images.gitee.com/uploads/images/2020/0415/193515_77327d62_7401441.png) ![](https://images.gitee.com/uploads/images/2020/0415/193530_b3b6b256_7401441.png) ``` 课堂代码以及资料说明： - 图像处理书籍推荐：resources/冈萨雷斯数字图像处理matlab版.pdf - 最优化算法书籍推荐：resources/《最优化理论与算法》(第2版)－陈宝林-1.pdf - 传统车牌检测代码：week13/week13/carpad_recog - 深度学习识别mnist代码：week13/week13/hand_number_recog ``` week14作业 ----------- ### 作业要求 ![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2020/0706/163031_5ef4c8ca_7401441.png "屏幕截图.png") 作业建议步骤以及建议代码： 1. 数据准备（图片读取，对应的GT生成)[数据这个没有讲，所以代码直接提供，不用填空，代码位置：week14/dataset.py] 2. EAST 模型建立[填空代码week14/model.py] 3. loss 函数建立[填空代码week14/loss.py] 4. 优化函数，超参数选择[填空代码week14/train.py] > 开始作业前，建议先下载 VGG 模型预训练权重 pths.zip 和数据集 ICDAR_2015.zip。 > > [ICDAR_2015.zip](链接:https://pan.baidu.com/s/1LT3ME0puicIfbp0xzkFdKA) 密码:ki9h > > [pths.zip](链接:https://pan.baidu.com/s/1SckJUWaX837R_sRasLnAVw) 密码:7294 > > 下载后解压，将 `ICDAR_2015` 和 `pths` 文件夹放入 `week14` 目录中。 ### week14(18)作业答案 答案并不惟一，也不一定是最优秀的 1. 对应答案已上传到week14/loss_0509.py week14/train_0509.py week14/model_0509.py week15作业 ----------- https://gitee.com/anjiang2020_admin/formula_recognize_20200806/blob/master/README.md#week15作业 ### 作业要求 1. 完成locality-aware NMS 2. 完成EAST模型的前向计算过程 作业建议步骤以及建议代码： 1. /week15/inference.py 88行，独立完成locality-aware NMS 2. 完成EAST模型的前向计算过程，输入一张图片，输出其相应结果。 可选作业： 1. 完成模型的评价测试工作：计算f-socre/h-mean. ### 作业参考答案 1. locality-aware-NMS 答案在week15/locality_aware_nms.py 2. week19/pths下提供了两个模型文件，best.pth与 epoch_10.pth - best.pth是训练好的模型，inference.py 调用它后，可得到 week19/res_best.bmp - epoch_10.pth是训练到第10个epoch时的模型，inference.py 调用它后，可得到 week19/res_epoch_10.bmp 3. 可选作业答案： ``` 1. 参考代码位置：week15/get_f1_score.py python get_f1_score.py 可以看到例子 2. 关于f-score 意义的理解可以参考这里：https://zhuanlan.zhihu.com/p/141033837 ``` 更新日志 -------- 20200817: 1. 添加week15作业资料 20200810: 1. 添加week14(18)作业资料 20200807: 1. 添加week13作业,课堂代码与资料 参与贡献 -------- 1. Fork 本仓库 2. 新建 Feat_xxx 分支 3. 提交代码 4. 新建 Pull Request 码云特技 -------- 1. 使用 README\_XX.md 来支持不同的语言，例如 README\_en.md, README\_zh.md 2. 码云官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com) 3. 你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解码云上的优秀开源项目 4. [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是码云最有价值开源项目，是码云综合评定出的优秀开源项目 5. 码云官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help) 6. 码云封面人物是一档用来展示码云会员风：采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)