DBNet.pytorch
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关于预测框包络文字问题
感谢作者开源这个项目,我现在拿您的代码使用ic15,1c19,1c17和天猫数据训练了网络,100个epoch。准确召回如下: recall: 0.586170, precision: 0.871295, hmean: 0.700843, train_loss: 0.759117。 但是在检测的时候发现,文字框对于文字不能很好的包络,
请问这种情况是是我的训练epoch不够,还是有可供调节的参数呢?期待您的回复。
unclip的ratio调大一点
unclip的ratio调大一点
感谢作者的回复,我也看了论文,找到了这个地方,不过还有一个问题要请教,就是我看到您在ic15数据集上训练了1200个epoch,在我们真实场景上,数据量可能比ic15大的多(列如5万张训练集),这个时候训练的epoch设置在多少比较好呢?