Nhóm sử dụng mô hình ABCnet cho giai đoạn detection và VietOCR+vedastr cho giai đoạn recognition (mô hình phân loại arttext do sử dụng không hiệu quả nên đã bị bỏ đi)
Đầu tiên ta cần cài đặt torch với cuda11.1
pip install torch==1.10.0+cu111 torchvision==0.11.0+cu111 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
Cài đặt detectron2
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
cd detectron2
git checkout 9eb4831f742ae6a13b8edb61d07b619392fb6543
python -m pip install -e detectron2
Install các thư viện cần thiết khác
pip install -r requirements.txt
Cài đặt text detection
cd ABCnet
rm -rf build
python3 setup.py build develop
Trước khi tiến hành inference, vui lòng để toàn bộ hình ảnh cần được đánh giá vào thư mục data/public_test_images
Trước khi tiến hành inference vui lòng để dữ liệu hình ảnh vào thư mực datasets/ (ví dụ nếu là tập private test thì đường dẫn tới ảnh của private test sẽ là datasets/uaic2022_private_test/images/ )
Để tải mô hình đã được huấn luyện ta chỉ cần chạy lệnh sau
cd weights
bash down_weights.sh
Sau đó tiến hành chạy inference bằng cách chỉnh sửa đường ảnh trong file run.sh (thay data_dir ứng với dữ liệu cần chạy )
bash run.sh
Sau đó ta sẽ tạo file để nộp từ folder submision
cd submision
zip -r -D predicted.zip *
sẽ lưu trong folder submision file predicted.zip
Ngoài ra nhóm có cung cấp một file notebook inference_UAIC.ipynb ví dụ cho việc inference trên tập private test
https://colab.research.google.com/drive/1ymmU6GVkqqoYq7x5COnCjrPLj1V9AJL4?usp=sharing