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GXYM / TextBPN-Plus-Plus

Arbitrary Shape Text Detection via Boundary Transformer；The paper at: https://arxiv.org/abs/2205.05320, which has been accepted by IEEE Transactions on Multimedia (T-MM 2023).
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训练之后 没有达到预期的精度 #19

Closed HanazawaKanana closed 1 year ago

HanazawaKanana commented 1 year ago

请问一下totaltext的89%和81%的查准率和查全率是如何训练得到的，如果我按照代码给的方式直接在totaltext上训练的话，只能在totaltext的验证集上得到78%的查准率，莫非是在synthtext上预训练然后再在totaltext微调才能得到那么高的精度吗？

GXYM commented 1 year ago

请问一下totaltext的89%和81%的查准率和查全率是如何训练得到的，如果我按照代码给的方式直接在totaltext上训练的话，只能在totaltext的验证集上得到78%的查准率，莫非是在synthtext上预训练然后再在totaltext微调才能得到那么高的精度吗？

你说的是Res18-4s这个模型吧，请仔细看论文，这个模型的结果是使用MLT上训练的模型作为预训练模型得到的训练结果。我们也提供了预训练模型，你可以尝试使用我们提供的预训练模型进行fine-tuning.

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HanazawaKanana commented 1 year ago

好的谢谢