total text评估精度比论文稍低

[huangjun12]

使用提供的预训练模型，按README文档进行评估，精度比paper稍低一些，请问下符合预期吗？

metric	P	R	F
code	88.07	80.48	84.10
paper	88.8	81.4	84.9

test命令：

python3.7 test.py config/ct/ct_r18_tt.py ckpt/ct_r18_tt/checkpoint.pth.tar

eval命令：

cd eval
bash eval_tt.sh

均使用python3.7

[GivanTsai]

使用提供的预训练模型，按README文档进行评估，精度比paper稍低一些，请问下符合预期吗？

metric P R F code 88.07 80.48 84.10 paper 88.8 81.4 84.9 test命令：

python3.7 test.py config/ct/ct_r18_tt.py ckpt/ct_r18_tt/checkpoint.pth.tar

eval命令：

cd eval
bash eval_tt.sh

均使用python3.7

请问你totaltext测试集的标注文件Groundtruth是在哪里下载的，我在官方github这里没找到，只有训练集的

[huangjun12]

使用提供的预训练模型，按README文档进行评估，精度比paper稍低一些，请问下符合预期吗？ metric P R F code 88.07 80.48 84.10 paper 88.8 81.4 84.9 test命令：

python3.7 test.py config/ct/ct_r18_tt.py ckpt/ct_r18_tt/checkpoint.pth.tar

eval命令：

cd eval
bash eval_tt.sh

均使用python3.7

请问你totaltext测试集的标注文件Groundtruth是在哪里下载的，我在官方github这里没找到，只有训练集的

https://drive.google.com/file/d/19quCaJGePvTc3yPZ7MAGNijjKfy77-ke/view?usp=sharing 这个就是吧？

[GivanTsai]

我也得到跟你一样的结论，如果使用额外数据finetune，差距会更大 test命令: python3 test.py config/ct/ct_r18_tt_finetune.py checkpoints_v0/ct_r18_tt_finetune/checkpoint.pth.tar eval命令: cd eval && bash eval_tt.sh

得到的结果:

metric | P | R | F -- | -- | -- | -- code | 88.99 | 81.62 | 85.15 paper | 90.5 | 82.5 | 86.3

[GivanTsai]

使用提供的预训练模型，按README文档进行评估，精度比paper稍低一些，请问下符合预期吗？ metric P R F code 88.07 80.48 84.10 paper 88.8 81.4 84.9 test命令：

python3.7 test.py config/ct/ct_r18_tt.py ckpt/ct_r18_tt/checkpoint.pth.tar

eval命令：

cd eval
bash eval_tt.sh

均使用python3.7

请问你totaltext测试集的标注文件Groundtruth是在哪里下载的，我在官方github这里没找到，只有训练集的

https://drive.google.com/file/d/19quCaJGePvTc3yPZ7MAGNijjKfy77-ke/view?usp=sharing 这个就是吧？

我目前也在研读这篇论文，要不要加个联系方式，有问题可以讨论下

[dash-uvic]

@GivanTsai @huangjun12 Is it possible to get the weights from you? I am unable to download the weights from the posted Baidu link.

[123cjjjj]

使用提供的预训练模型，按README文档进行评估，精度比paper稍低一些，请问下符合预期吗？ metric P R F code 88.07 80.48 84.10 paper 88.8 81.4 84.9 test命令：

python3.7 test.py config/ct/ct_r18_tt.py ckpt/ct_r18_tt/checkpoint.pth.tar

eval命令：

cd eval
bash eval_tt.sh

均使用python3.7

请问你totaltext测试集的标注文件Groundtruth是在哪里下载的，我在官方github这里没找到，只有训练集的

https://drive.google.com/file/d/19quCaJGePvTc3yPZ7MAGNijjKfy77-ke/view?usp=sharing 这个就是吧？

我目前也在研读这篇论文，要不要加个联系方式，有问题可以讨论下

你好，我也在研读这个论文，可以交流下吗？关于ctw数据集真值标注的生成要怎么处理？