PSENet.pytorch:PSENet的pytorch重新实现-源码

渐进式规模扩展网络的形状鲁棒文本检测 要求 pytorch 1.1 火炬视觉0.3 pyclipper 的opencv3 gcc 4.9+ 更新 20190401 加笔者损失，结果在比较 下载 icdar 2015上的resnet50和resnet152模型： 提取代码：rxjf 资料准备 遵循icdar15数据集格式 img │ 1.jpg │ 2.jpg │ ... gt │ gt_1.txt │ gt_2.txt | ... 火车 在配置trainroot和testroot 使用以下脚本运行 python3 train.py 测试 用于在测试数据集上测试模型 配置model_path ， data_path ， gt_path ， save_path在 使用以下脚本进行测试 python3 eval.py 预测 用于推断单个图像 配置mode