SE_ASTER 介绍 这是论文“ SEED:用于场景文本识别的语义增强的编码器-解码器框架”的实现。此代码基于 ,我们衷心感谢ayumiymk的出色回购和帮助。 如何使用 环保 PyTorch == 1.1.0 torchvision == 0.3.0 fasttext == 0.9.1 详细信息可以在requests.txt中找到 火车 准备数据 从下载预训练的语言模型(bin) 更新lib / tools / create_all_synth_lmdb.py中的路径 运行lib / tools / create_all_synth_lmdb.py 注意:这可能会导致较大的存储空间,您可以修改datasets / dataset.py以在线方式生成单词嵌入 跑 更新train.sh中的路径,然后 sh train.sh 测试 更新test.sh中的路径,然后 sh test.sh