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8dd147991b
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@ -0,0 +1,34 @@
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# PaddleOCR DB/EAST 算法训练benchmark测试
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PaddleOCR/benchmark目录下的文件用于获取并分析训练日志。
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训练采用icdar2015数据集,包括1000张训练图像和500张测试图像。模型配置采用resnet18_vd作为backbone,分别训练batch_size=8和batch_size=16的情况。
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## 运行训练benchmark
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benchmark/run_det.sh 中包含了三个过程:
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- 安装依赖
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- 下载数据
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- 执行训练
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- 日志分析获取IPS
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在执行训练部分,会执行单机单卡(默认0号卡)单机多卡训练,并分别执行batch_size=8和batch_size=16的情况。所以执行完后,每种模型会得到4个日志文件。
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run_det.sh 执行方式如下:
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```
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# cd PaddleOCR/
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bash benchmark/run_det.sh
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```
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以DB为例,将得到四个日志文件,如下:
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```
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det_res18_db_v2.0_sp_bs16_fp32_1
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det_res18_db_v2.0_sp_bs8_fp32_1
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det_res18_db_v2.0_mp_bs16_fp32_1
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det_res18_db_v2.0_mp_bs8_fp32_1
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```
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@ -1,11 +1,10 @@
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# 提供可稳定复现性能的脚本,默认在标准docker环境内py37执行: paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda10.1-cudnn7 paddle=2.1.2 py=37
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# 执行目录:需说明
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#cd PaddleOCR
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# 执行目录: ./PaddleOCR
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# 1 安装该模型需要的依赖 (如需开启优化策略请注明)
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python3.7 -m pip install -r requirements.txt
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# 2 拷贝该模型需要数据、预训练模型
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#wget -p ./tain_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/icdar2015.tar && cd train_data && tar xf icdar2015.tar && cd ../
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#wget -p ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet50_vd_pretrained.pdparams
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wget -c -p ./tain_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/icdar2015.tar && cd train_data && tar xf icdar2015.tar && cd ../
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wget -c -p ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet50_vd_pretrained.pdparams
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# 3 批量运行(如不方便批量,1,2需放到单个模型中)
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model_mode_list=(det_res18_db_v2.0 det_r50_vd_east)
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