RRPN 项目安装与使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rr/RRPN 1. 项目目录结构及介绍
RRPN 项目的目录结构如下：
RRPN/
├── caffe-fast-rcnn/
├── data/
│ ├── faster_rcnn_models/
│ └── scripts/
├── experiments/
│ └── scripts/
├── lib/
│ └── rotation/
├── models/
├── tools/
├── LICENSE
├── README.md
└── __init__.py
目录介绍
- caffe-fast-rcnn/: 包含 Caffe 框架的源代码，用于构建和运行 RRPN 模型。
- data/: 存放预训练模型和数据集脚本。
- faster_rcnn_models/: 存放预训练的 VGG16 模型。
- scripts/: 包含下载 ImageNet 模型的脚本。
- experiments/: 包含训练和测试的脚本。
- scripts/: 包含训练和测试的具体脚本。
- lib/: 包含 RRPN 的核心库文件。
- rotation/: 包含处理旋转文本检测的模块。
- models/: 存放 RRPN 的模型定义文件。
- tools/: 包含运行 RRPN 的工具脚本。
- LICENSE: 项目的许可证文件。
- README.md: 项目的介绍和使用说明。
- init.py: Python 包初始化文件。
2. 项目的启动文件介绍
RRPN 项目的启动文件是 tools/rotation_demo.py。该文件用于运行 RRPN 的演示程序，展示如何检测图像中的任意方向文本。
启动文件介绍
- rotation_demo.py: 该脚本加载预训练的 RRPN 模型，并对输入图像进行文本检测。检测结果将以文本形式保存。
使用方法
cd $RRPN_ROOT
python tools/rotation_demo.py
3. 项目的配置文件介绍
RRPN 项目的配置文件主要涉及 Caffe 的配置和 RRPN 的训练配置。
Caffe 配置
Caffe 的配置文件位于 caffe-fast-rcnn/Makefile.config。该文件定义了 Caffe 的编译选项，包括是否启用 Python 层和 CUDNN 支持。
RRPN 训练配置
RRPN 的训练配置主要在 experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 脚本中定义。该脚本指定了训练使用的 GPU 和网络模型（如 VGG16）。
配置文件介绍
- Makefile.config: Caffe 的编译配置文件。
WITH_PYTHON_LAYER := 1: 启用 Python 层支持。USE_CUDNN := 1: 启用 CUDNN 支持。
- faster_rcnn_end2end.sh: RRPN 的训练脚本。
GPU_ID: 指定训练使用的 GPU。NET: 指定使用的网络模型（如 VGG16）。
使用方法
cd $RRPN_ROOT
./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh [GPU_ID] [NET] rrpn
通过以上步骤，您可以成功安装并运行 RRPN 项目，进行任意方向的场景文本检测。