本文代码主要来自

• pytorch 1.4+
• torchvision 0.5+
• gcc 4.9+

依次执行以下命令

1. mkdir DB
2. cd DB/
3. git init
4. git clone https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch.git

将训练的图片导入./DBNet.pytorch/datasets/train/img 中 将训练的图片数据导入./DBNet.pytorch/datasets/train/gt 中 将测试的图片导入./DBNet.pytorch/datasets/test/img 中 将测试的图片数据导入./DBNet.pytorch/datasets/test/gt 中

- 图片要求用`.jpg`格式
- 图片数据要求用`.txt`格式，其内部格式要求如下：
`x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4, 文字内容`

设置train.txt数据

打开my_standard output.py文件，按照注释更改路径 用命令窗口运行 . my_standard output.py 生成名为 train.txt的文件，再将其移动到 dataset中

设置test.txt数据

打开my_standard output.py文件，按照注释更改路径 用命令窗口运行 . my_standard output.py 生成名为 test.txt的文件，再将其移动到 dataset中

1. 在配置文件config/icdar2015_resnet18_fpn_DBhead_polyLR.yaml中对以下两个路径进行设置

   1. dataset['train']['dataset'['data_path']'----上一步train.txt的路径
   2. dataset['validate']['dataset'['data_path']--------上一步test.txt的路径

2. 在DBNet.pytorch文件夹下用命令窗口执行 bash singlel_gpu_train.sh

• 生成的model在 /DBNet.pytorch/output/DBNet_resnet18_FPN_DBHead/checkpoint/里

1. 在[eval.sh]最后的''中输入model的路径(有两个，选一个就行）
2. 在DBNet.pytorch文件夹下用命令窗口执行 bash eval.sh

If this repository helps you，please star it. Thanks.