Advanced_EAST

(Updated: )
深度学习

1. 环境

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keras=2.4.3
numpy=1.19.5
opencv-python=4.5.1.48
pillow=8.1.0
pip=20.3.3
python=3.7.9
tensorflow=2.4.0
tqdm=4.56.0

win10系统

2. 代码修改

针对原作者huoyijie代码以适配上述环境所作出的修改，仅能跑通，还是有警告

1. predict.py

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from keras.applications.vgg16 import preprocess_input  ->
from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input

2. preprocess.py

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2
with open(os.path.join(origin_txt_dir, o_img_fname[:-4] + '.txt'), 'r') as f: ->
with open(os.path.join(origin_txt_dir, o_img_fname[:-4] + '.txt'), 'r', encoding='UTF-8') as f:

3. losses.py

1
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tf.log -> 
tf.math.log

4. cfg.py

1
2
data_dir = '/icpr/' ->
data_dir = os.path.join(os.getcwd() , 'icpr')

3. 不足

todolist -空格[空格]空格 即可

  • 长语句无法框完整

act

predict

  • 头尾部缺失一边，导致整个语句未被检测

image-20210121144246895

image-20210121144320976

  • 头尾部同时缺失，导致整个语句未被检测

image-20210121150024993

  • 图片白边剪裁
  • 图片缩放清晰度
  • 代码重写与优化

4. 头尾部缺失一边解决方案

主要思路：通过已知的头或尾来直接填充另一头的两个y值，然后遍历时算出这个group中x的最小或最大值填充两个x值