STN-OCR 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

STN-OCR 项目的目录结构如下：

stn-ocr/
├── data/
├── models/
├── utils/
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
├── test.py
└── config.yaml

目录介绍

• data/: 存放训练和测试数据。
• models/: 存放模型的定义和实现。
• utils/: 包含一些辅助函数和工具。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• train.py: 训练模型的脚本。
• test.py: 测试模型的脚本。
• config.yaml: 项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练 STN-OCR 模型的脚本。它读取配置文件 config.yaml 中的参数，加载数据，定义模型，并进行训练。

test.py

test.py 是用于测试 STN-OCR 模型的脚本。它读取配置文件 config.yaml 中的参数，加载数据，加载训练好的模型，并进行测试。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是 STN-OCR 项目的配置文件，包含训练和测试的各种参数设置。以下是配置文件的一个示例：

data:
  train_path: "data/train"
  test_path: "data/test"
  batch_size: 32

model:
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

output:
  save_path: "models/stn_ocr.pth"

配置项介绍

• data: 数据相关配置
  • train_path: 训练数据路径
  • test_path: 测试数据路径
  • batch_size: 批处理大小
• model: 模型相关配置
  • learning_rate: 学习率
  • epochs: 训练轮数
• output: 输出相关配置
  • save_path: 模型保存路径

通过修改 config.yaml 文件，可以调整训练和测试的参数，以适应不同的需求和环境。