训练步骤

按照以下步骤训练CTPN模型：

1，python data_base_normalize.py＃规范化预训练的背景图片

2，python data_generator.py 0＃生成验证数据

3，python data_generator.py 1＃生成训练数据

4，python script_detect.py＃进行训练和验证

如果尺寸不为800x600，则首先将按比例缩放预规格化的图像，然后从重新缩放的图像中裁剪800x600矩形。800x600的图像将存储在新创建的目录./images_base中。

通过2和3，将生成验证数据和培训数据。这些将分别存储在新创建的目录./data_valid和./data_train中。

到4点，将对模型进行训练和验证。验证结果将存储在./data_valid/results中。ckpt文件将存储在新创建的目录./model_detect中

预测单张图片

将python script_detect.py部分改一下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: limingfan"""import model_detect_meta as meta
import model_detect_data as model_datafrom model_detect_wrap import ModelDetectimport os
#
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' #使用 GPU 0
#os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 使用 GPU 0，1
##
model = ModelDetect()
##
# predict
model.prepare_for_prediction()img_file="./my_test/korean1.jpg"
print(img_file)
#
conn_bbox, text_bbox, conf_bbox = model.predict(img_file, out_dir='./my_output')
#
'''
list_images_valid = model_data.get_files_with_ext(meta.dir_images_valid, 'png')
for img_file in list_images_valid:## img_file = './data_test/images/bkgd_1_0_generated_0.png'#print(img_file)#conn_bbox, text_bbox, conf_bbox = model.predict(img_file, out_dir = './results_prediction')#'''

检测效果图

电脑只训练4000多次，效果还没有达到最好。可以训练上万次，效果会好很多。

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