DetectionTeamUCAS / R2CNN_Faster-RCNN_Tensorflow

Rotational region detection based on Faster-RCNN.
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train the icdar2015 datasets #18

Closed ssvicnent closed 6 years ago

ssvicnent commented 6 years ago

最近我用师兄您在github上复现的R2CNN的代码,感觉师兄你写得很棒,在此表示尊敬和佩服,向师兄你学习! 我的想法是用ICDAR2015数据集来训练,然后再用于天池之前那个比赛的数据集来训练,虽然比赛期间没有做出来,后来一直不甘心,想把这个愿望实现。 我根据您github上的步骤来训练,我对ICDAR数据集也做了处理,把它做成了VOC的格式,但我不知做的是否正确,我将做好的Annotations可视化出来和 原本ICDAR中的gt_boxes的效果是一样的,xml中我给的(x0,y0, x1,y1, x2,y2, x3,y3)的顺序是顺时针方向的,根据您给的xml格式是顺时针的方向,但是训练出来的效果 和师兄你在github上给出的效果很差蛮大的,我在想是不是我数据集处理的时候出错,还是哪些参数没有调好,希望师兄,百忙中抽空回复我一下!

Tower0823 commented 6 years ago

在libs.box_utils.coordinate_convert中的back_forward_convert函数的第43行,对于rotation的情况是找给出4个点的最小外接旋转矩形的,cv2.minAreaRect()中点的顺序无所谓,所以(x0,y0, x1,y1, x2,y2, x3,y3)只要是4个点坐标就好,希望可以帮助到需要的人......