论文连接：https://arxiv.org/pdf/1911.08947.pdf

github链接：github.com

网络结构

• 首先，图像输入特征提取主干，提取特征；
• 其次，特征金字塔上采样到相同的尺寸，并进行特征级联得到特征F；
• 然后，特征F用于预测概率图（probability map P）和阈值图(threshold map T)
• 最后，通过P和F计算近似二值图（approximate binary map B）

在训练期间对P，T，B进行监督训练，P和B是用的相同的监督信号(label)。在推理时，只需要P或B就可以得到文本框。

网络输出：

1、probability map, wh1 , 代表像素点是文本的概率

2、threshhold map, wh1, 每个像素点的阈值

3、binary map, wh1, 由1,2计算得到，计算公式为DB公式

如下图：

下载代码

从WenmuZhou/DBNet.pytorch: A pytorch re-implementation of Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization (github.com)获取代码，然后解压。然后安装缺少的安装包

pip install Polygon3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  
pip install addict
pip install imgaug

根据自己的环境，环境不同，安装的包也不相同。

在pycharm的Terminal下面执行：

python tools/train.py --config_file "config/icdar2015_resnet18_FPN_DBhead_polyLR.yaml"

如果缺少包就会包错误，如果看不到错误，说明都安装了。

数据集

数据集使用icdar2015，网页链接：Downloads – Incidental Scene Text – Robust Reading Competition (uab.es)，需要注册。

选择Task4.1：Text Localization

数据的详细介绍：Tasks – Incidental Scene Text – Robust Reading Competition (uab.es)

任务 4.1：文本本地化 对于文本本地化任务，我们将为每个图像提供单词边界框。 基本事实作为单独的文本文件（每个图像一个）给出，其中每一行指定一个单词边界框的坐标及其以逗号分隔格式的转录（参见图 1）。

对于文本本地化任务，地面实况数据以单词边界框的形式提供。 与挑战 1 和 2 不同，边界框在挑战 4 中不是轴定向的，它们由四个角的坐标以顺时针方式指定。 对于训练集中的每个图像，将按照命名约定提供一个单独的 UTF-8 文本文件：

gt_[image name].txt

​ 文本文件是逗号分隔的文件，其中每一行将对应于图像中的一个单词，并给出其边界框坐标（四个角，顺时针）及其格式的转录：

x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4, transcription

请注意，第八个逗号后面的任何内容都是转录的一部分，并且不使用转义字符。 “不关心”区域在基本事实中以“###”的转录表示。 作者将被要求自动定位图像中的文本并返回边界框。 结果必须在每个图像的单独文本文件中提交，每行对应于上述格式的边界框（逗号分隔值）。 应提交包含所有结果文件的单个压缩（zip 或 rar）文件。 如果您的方法无法为图像生成任何结果，您可以包含一个空的结果文件或根本不包含任何文件。 与挑战 1 和 2 不同，结果的评估将基于单一的 Intersection-over-Union 标准，阈值为 50%，类似于对象识别和 Pascal VOC 挑战 [1] 中的标准做法。

数据集下载完成后可以得到四个文件，如下图：

将ch4_training_images.zip解压到./datasets\train\img下面。

将ch4_training_localization_transcription_gt.zip解压到./datasets\train\gt下面。

将ch4_test_images.zip解压到./datasets\test\img下面。

将Challenge4_Test_Task1_GT.zip解压到./datasets\test\gt下面。

接下来对数据集做预处理，作者写Ubuntu系统下的处理脚本generate_lists.sh，所以如果用的系统是UBuntu，则执行脚本即可

bash generate_lists.sh

如果是Win10平台则需要写python脚本。新建getdata.py,插入代码：

import os
def get_images(img_path):
    '''
    find image files in data path
    :return: list of files found
    '''
    files = []
    exts = ['jpg', 'png', 'jpeg', 'JPG', 'PNG']
    for parent, dirnames, filenames in os.walk(img_path):
        for filename in filenames:
            for ext in exts:
                if filename.endswith(ext):
                    files.append(os.path.join(parent, filename))
                    break
    print('Find {} images'.format(len(files)))
    return sorted(files)

def get_txts(txt_path):
    '''
    find gt files in data path
    :return: list of files found
    '''
    files = []
    exts = ['txt']
    for parent, dirnames, filenames in os.walk(txt_path):
        for filename in filenames:
            for ext in exts:
                if filename.endswith(ext):
                    files.append(os.path.join(parent, filename))
                    break
    print('Find {} txts'.format(len(files)))
    return sorted(files)

if __name__ == '__main__':
    import json

    img_train_path = './datasets/train/img'
    img_test_path = './datasets/test/img'
    train_files = get_images(img_train_path)
    test_files = get_images(img_test_path)

    txt_train_path = './datasets/train/gt'
    txt_test_path = './datasets/test/gt'
    train_txts = get_txts(txt_train_path)
    test_txts = get_txts(txt_test_path)
    n_train = len(train_files)
    n_test = len(test_files)
    assert len(train_files) == len(train_txts) and len(test_files) == len(test_txts)
    # with open('train.txt', 'w') as f:
    with open('./datasets/train.txt', 'w') as f:
        for i in range(n_train):
            line = train_files[i] + '\t' + train_txts[i] + '\n'
            f.write(line)
    with open('./datasets/test.txt', 'w') as f:
        for i in range(n_test):
            line = test_files[i] + '\t' + test_txts[i] + '\n'
            f.write(line)

逻辑不复杂，分别将train和test的img文件列表和gt文件列表对应起来保存到train.txt和test.txt中。

完成上面数据的处理就可以开始训练了

训练

到这里已经完成大部分的工作了，只需要对config文件参数做适当的修改就可以开始训练了。

本次训练使用的config文件是./config/icdar2015_resnet18_FPN_DBhead_polyLR.yaml，修改学习率、优化器、BatchSize等参数，如下图：

上面用红框标注的参数，大家根据实际的情况做修改，我的卡是3090，BatchSize设置32.

参数设置完成后，就开启训练，在pycharm的Terminal下面执行：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py --config_file "config/icdar2015_resnet18_FPN_DBhead_polyLR.yaml"

测试

打开./tools/predict.py,查看参数：

def init_args():
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser(description='DBNet.pytorch')
    parser.add_argument('--model_path', default=r'model_best.pth', type=str)
    parser.add_argument('--input_folder', default='./test/input', type=str, help='img path for predict')
    parser.add_argument('--output_folder', default='./test/output', type=str, help='img path for output')
    parser.add_argument('--thre', default=0.3,type=float, help='the thresh of post_processing')
    parser.add_argument('--polygon', action='store_true', help='output polygon or box')
    parser.add_argument('--show', default=True,action='store_true', help='show result')
    parser.add_argument('--save_resut', default=True, action='store_true', help='save box and score to txt file')
    args = parser.parse_args()
    return args

model_path：模型的路径。

input_folder：待测试图片的路径。

output_folder：输出结果的路径。

thre：最低置信度。

polygon：多边形还是框，True为多边形，False为box。建议设置为False。

show：是否展示。

save_resut：是否保存结果。

新建input文件夹，放入测试图片，在pycharm的Terminal执行如下命令：

python tools/predict.py --model_path output/DBNet_resnet18_FPN_DBHead/checkpoint/model_best.pth --input_folder ./input --output_folder ./output --thre 0.7

执行完成后就可以在output文件夹中查看结果了：

总结

今天，我们演示了如果使用DBNet训练和测试。总体看起来不是很难。欢迎大家试用。
完整的代码：https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/85065029