DBNet实战指南：深入解析DBNet的训练和测试过程（PyTorch）

简介：
本书为读者提供了一站式的DBNet模型学习与实践指导，详细讲解了如何使用PyTorch进行DBNet的训练及测试，帮助开发者快速掌握其实战技巧。 该论文介绍了一种网络结构用于从图像输入中提取特征并进行文本检测。首先，通过一个主干模型来获取图像的初始特征；然后利用上采样操作将不同层级的特征金字塔调整到相同的尺寸，并级联得到新的特征F。 接下来，基于这些新生成的特征F预测两个关键图：概率图（probability map P）和阈值图(threshold map T)。通过这两个图以及原始特征F计算出近似二值图（approximate binary map B）。在训练阶段，对P、T及B进行监督学习，其中P与B使用相同的标签信息。 推理时，只需要概率图或二值图就可以获取文本框的边界信息。网络的具体输出包括： 1. 概率图 (probability map)，它表示每个像素点是文本的概率； 2. 阈值图(threshold map) ，提供每个像素点上的阈值参考； 3. 二值图(binary map)，通过DB公式计算得出，用于最终的边界框定位。