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  • 2.1、基于并行上下文注意网络的场景文本图像超分辨率(代码理解与实验进度+报告)


    代码链接:GitHub - Vill-Lab/2021-ACMMM-PCAN

    代码有以下链接改写而成:GitHub - JasonBoy1/TextZoom: A super-resolution dataset of paired LR-HR scene text images


    2. Train

    Prepare training datasets

    1. Download the TextZoom dataset (1.7w+ LR-HR pair images) from the link TextZoom.
    2. Set '--dataset/lmdb/str/TextZoom' as the HR and LR image path.
    3. download the Aster model from GitHub - ayumiymk/aster.pytorch: ASTER in Pytorch,
      Moran model from GitHub - Canjie-Luo/MORAN_v2: MORAN: A Multi-Object Rectified Attention Network for Scene Text Recognition,
      CRNN model from GitHub - meijieru/crnn.pytorch: Convolutional recurrent network in pytorch.
    4. Set '--pth/crnn.pth', '--pth/demo.pth.tar', '--pth/moran.pth' as the file path of ocr metrics.

    training

    1. Change your own yaml file under 'src/config/all/own.yaml'
    2. Run the following code.

    CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python3 main.py --STN --mask --edge --config 'all/own.yaml'

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/126286549
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