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PSENet Pytorch版本的优化与增强

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PSENet Pytorch版本的优化与增强(python2.7or3.6 + Pytorch1.3)

新版本特性:

  • 原作者pretrained-ic15模型在一般场景下表现不佳,本文在超过20K的数据样本上训练得到新模型。模型地址:https://pan.baidu.com/s/13VX--LLh2_AEzNjOgaB_Lw 请勿商用。

  • 在训练代码中增添Tensorboard可视化。

  • 增添了单张图片测试pse_enjoy.py并封装,易于移植到综合项目。

  • pse_enjoy.py支持CPU模式,但注意训练和批测试仍需在CUDA环境中进行。

  • 优化pse中c++内容,提高推理速度。(not released at present for IP reason)

  • 迁移到python3.6环境。(python2.7版本和python3.6版本切换,解决方案如下)

    修改pse/include/pybind11/detail/common.h中的第112~114:

    #include <python3.6m/Python.h>

    #include <python3.6m/frameobject.h>

    #include <python3.6m/pythread.h>

    为:

    #include <python2.7/Python.h>

    #include <python2.7/frameobject.h>

    #include <python2.7/pythread.h>

    主要是pybind的写法原因,通常可在usr/include目录下找需要的python版本头文件

新版本说明:

  • 训练:注意batchsize与GPU显存的匹配,24G TITAN 单张 只能支持batchsize = 8(约占用15G显存)
$ CUDA_VISBLE_DEVICES=0,1,2 python pse_train.py (--flags)
  • 批量测试:将测试图片直接放在./testdata目录下即可,可在./testdata_results里看结果
$ python pse_test.py (--flags)
  • 单张测试:
$ python pse_enjoy.py --imgfile XXX.png --modelpath YYY/checkpoint.pth.tar
  • 如果报pse错,请重新编译pse文件夹中c++工程
  • 如果编译后找不到.so文件,不要忘记修改环境变量,使支持c++opencv
$ export PKG_CONFIG_PATH=/mnt/lrzhang/opencv-3.4.6/build/install/lib64/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH
$ export LD_LIBRARY_PATH=/mnt/lrzhang/opencv-3.4.6/build/install/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH

在ICPR2018淘宝测试集上:

在MSRA-TD500微软测试集上:

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PSENet Pytorch版本的优化与增强

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