Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization

note: 原始版本 DBNet.pytorch

中文解读

安装环境

请参考原始版本的Readme

修改之处

本repo为了可以使用tensorRT加速，将反卷积操作全部改为upsample。比如

 # 原始版本
nn.ConvTranspose2d(in_channels // 4, in_channels // 4, 2, 2), # 上采样两倍
# 修改版本 
nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest'),

更多的修改，请看代码：

models/head/DBHead.py 
models/model.py 
models/neck/FPN.py

模型

修改后代码训练的模型地址：渣云：访问密码 myj4

目前没有训练完成，相比原版模型（1200epoch），只训练了500epoch。精度：90.0 召回率：68.2。

可以自己去训练。

TensorRT版本

https://github.com/BaofengZan/DBNet-TensorRT