- Load Docker Image đội cung cấp (trttung1610/bkai_parseq:latest)
cd Parseq
pip install -r requirements.txt
Chuân bị data như sau vào thư mục Parseq/:
train.txt, val.txt có dạng sau: img_path <tab> text_label
img/im3671.jpg_box0.jpg Trà
img/im3671.jpg_box1.jpg m
img/im3671.jpg_box2.jpg ĐC:
img/im3671.jpg_box3.jpg K
Tại đậy , đội sẽ chia bộ new_train được BTC cung cấp với tỉ lệ là train : 0.95 , val : 0.05
Sau khi để ảnh và annotation theo cấu trúc này, ta chạy lệnh:
sh scripts/create_dataset.sh
Đội đã điều chỉnh file config để phù hợp và tối ưu với cuộc thi .
Sau đó chạy lệnh: sh scripts/training.sh. Weight sẽ được lưu trong outputs/.
Weight được đội cung cấp đã được chọn là ckpt dùng để dự đoán tại epoch thứ 72 .
sh scripts/predict.sh
Sau khi có file prediction.txt từ mô hình , file dự đoán sẽ được đưa qua format_result_file.py để kiểm tra và chỉnh lại giống định dạng của file submit
sh scripts/format.sh