# PSENet_tensorflow

PSENet的tensorflow復現源代碼地址：https://github.com/liuheng92/tensorflow_PSENet

參考CSDN博客：https://blog.csdn.net/liu506039293/article/details/102835275

訓練好的模型model 的鏈接: https://pan.baidu.com/s/1qft1hxVAQBW8ld1D0u4Khw 提取碼: bynv

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? ? 關于代碼復原，CSDN的這篇博客寫的很實在，但和github上的一樣，有些地方模糊，對小白上手有些障礙，現在想寫篇博客記錄以下：

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1、如果windows系統跑不通，請切換linux系統。我一開始用的windows，在pse文件夾的init文件中始終報錯，百度查找無果，果斷切換linux，最終可以！

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2、本人環境為：ubuntu、python3.7.5、tensorflow 1.14.0、gcc 9.2。 github上源碼使用的是python2，如果使用python3請按照上面的CSDN博客更改。共3處,分別在3個文件中：Makefile、utils_tool.py、eval.py。（若tensorflow1.14.0不行，請用1.13.1試試）

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3、從github上下載完源碼之后，還要下載model文件及測試集ICDAR2015。對于model文件，github上給出了百度網盤地址，但是這個文件夾中缺少一個文件，需要自己創建，詳細內容見CSDN； 測試集網站：https://rrc.cvc.uab.es/?? （注意，需要注冊才可下載）或者鏈接: https://pan.baidu.com/s/1nFFd_CtYWsdw-zXWKaoNjg 提取碼: dby7

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4、將下載model的文件夾放在項目根目錄下；同時在根目錄下創建data文件夾，在data內創建test_images文件夾，測試圖片放在這里面；在根目錄下再創建一個results文件夾，用來存放運行結果。

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5、在eval.py 文件開頭，補充完整你的model地址和測試集地址，如下：

test_data_path:測試圖片地址

checkpoint_path:為model文件夾地址，即模型地址

output_dir:為輸入結果地址

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6、做完上述修改之后，在終端直接運行? python eval.py 命令即可運行。

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我修改后的完整代碼:https://github.com/donghao-github/PSENet_tensorflow

model需要另外下載, 見文章頭.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用tensorflow还原PSENet网络的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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