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项目简介
本项目基于PaddlePaddle框架复现了CRAFT（Character-Region Awareness For Text detection）模型，用于文本检测任务。CRAFT模型可检测图像中的文本区域，并生成相应的多边形边界框，适用于多种语言和数据集。
项目的主要特性和功能
- 文本检测：使用CRAFT模型准确检测图像中的文本区域。
- 多边形边界框：生成文本区域的多边形边界框，便于进一步分析处理。
- 支持多种数据集：支持ICDAR2015、ICDAR2017等标准数据集格式，方便训练和评估。
- 评估工具：提供评估脚本，便于对模型性能进行评估。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件。
1. 安装依赖：
shell
pip install -r requirements.txt
2. 准备数据：
确保数据集文件已挂载并解压到指定目录：
/home/aistudio/Data(数据集文件)
3. 权重转换：
使用X2Paddle工具将预训练模型转换为PaddlePaddle格式，具体转换代码参见项目中的权重转换部分。
4. 测试模型：
运行测试脚本进行模型测试：
shell
cd /home/aistudio/CRAFT
python test.py
5. 评估模型：
运行评估脚本，计算模型性能指标：
shell
cd /home/aistudio/CRAFT
python eval.py
cd /home/aistudio/CRAFT/outputs/submit_ic15/
zip ../submit_ic15.zip *
cd /home/aistudio/CRAFT/eval
./eval_ic15.sh
注意事项
- 模型训练：本项目未提供训练代码，用户需自行准备训练数据并编写训练脚本。
- 数据集格式：确保提供的数据集符合模型所需的格式，如ICDAR2015或ICDAR2017格式。
- 性能评估：运行评估脚本前，请确保模型权重和测试数据准备就绪。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】