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@ -63,14 +63,14 @@ PaddleOCR开源的文本检测算法列表:
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在ICDAR2015文本检测公开数据集上,算法效果如下:
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|模型|骨干网络|Hmean|precision|recall|下载链接|
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|模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
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|EAST|ResNet50_vd|86.82%|88.18%|85.51|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_east.tar)|
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|EAST|MobileNetV3|80.74%|81.67%|79.83%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_east.tar)|
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|DB|ResNet50_vd|82.19%|83.79%|80.65%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_db.tar)|
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|DB|MobileNetV3|74.53%|75.92%|73.18%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_db.tar)|
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|EAST|ResNet50_vd|88.18%|85.51|86.82%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_east.tar)|
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|EAST|MobileNetV3|81.67%|79.83%|80.74%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_east.tar)|
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|DB|ResNet50_vd|83.79%|80.65%|82.19%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_db.tar)|
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|DB|MobileNetV3|75.92%|73.18%|74.53%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_db.tar)|
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* 注: 上述模型的训练和评估,设置后处理参数box_thresh=0.6,unclip_ratio=1.5,使用不同数据集、不同模型训练时,可调整这两个参数进行优化
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* 注: 上述模型的训练和评估,设置后处理参数box_thresh=0.6,unclip_ratio=1.5,使用不同数据集、不同模型训练,可调整这两个参数进行优化
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PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中[文本检测模型训练/评估/预测](./doc/detection.md)。
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@ -64,14 +64,15 @@ PaddleOCR计算三个OCR检测相关的指标,分别是:Precision、Recall
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运行如下代码,根据配置文件det_db_mv3.yml中save_res_path指定的测试集检测结果文件,计算评估指标。
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评估时设置后处理参数box_thresh=0.6,unclip_ratio=1.5,使用不同数据集、不同模型训练,可调整这两个参数进行优化
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python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints="{path/to/weights}/best_accuracy"
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python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints="{path/to/weights}/best_accuracy" PostProcess.box_thresh=0.6 PostProcess.unclip_ratio=1.5
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训练中模型参数默认保存在Global.save_model_dir目录下。在评估指标时,需要设置Global.checkpoints指向保存的参数文件。
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比如:
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python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints="./output/det_db/best_accuracy"
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python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints="./output/det_db/best_accuracy" PostProcess.box_thresh=0.6 PostProcess.unclip_ratio=1.5
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