【源码】基于Python和PyTorch的表格检测与方向分类系统

项目简介

本项目基于Python和PyTorch框架，结合YOLOv5实例分割和PP-LCNet表格方向分类，打造出一个高效的表格检测与方向分类系统。它能自动识别图像中的表格区域并判断表格方向，适用于多种文档处理场景。

项目的主要特性和功能

1. 运用YOLOv5最新版本（v7.0）进行实时实例分割，高效检测图像表格区域。
2. 采用PP-LCNet模型进行表格方向分类，准确判断表格方向。
3. 提供数据预处理脚本，包含图像边缘补零、数据集生成等，保障数据质量。
4. 支持YOLOv5模型的训练，并能将其转换为Paddle模型，方便后续部署使用。
5. 提供模型评估方法，探讨多种优化策略，如模型调优、超参数调整等。

安装使用步骤

环境配置

• 安装Python 3.x。
• 安装PyTorch及相关依赖库。
• 下载并配置YOLOv5和PP-LCNet的预训练模型。

数据预处理

• 运行segment/data_process.py中的paddle2yolo()方法，生成训练数据集。
• 确保数据集路径正确配置。

模型训练

• 运行python segment/train.py进行YOLOv5模型的训练。
• 训练完成后，模型文件将保存在runs目录下。

模型转换

• 运行python export-seg.py将YOLOv5模型转换为Paddle模型。
• 生成的Paddle模型文件将保存在best-seg_paddle_model目录下。

表格方向分类训练

• 下载训练数据集并解压。
• 修改PPLCNet/code/configs/config_base.py中的数据集路径。
• 运行python train_base.py进行PP-LCNet模型的训练。

模型提交

• 进入submit_files目录，运行zip -r submit_yolov5seg.zip ./打包所有文件进行提交。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】