Skip to content

Latest commit

 

History

History
183 lines (136 loc) · 13.7 KB

README.md

File metadata and controls

183 lines (136 loc) · 13.7 KB
Raw

Документация к DL4TD

Ссылка на ноутбук в Google colab

О проекте

Dl4td - это автоматизированная система для создания и настройки рабочего процесса по подготовки данных для обучения ANN сети на распознавание таблиц в документах через Object Detection. Процесс подготовки данных стостоит из конвертации датасетов в унифицированный формат, преобразования изображений, аугментация методом афинных преобразования данных, некоторая валидация данных и создания входных файлов типа TF Records (train.record - обучающая выборка и val.record - тестовая выборка).

Инициализация

Для работы проекта нужно установить Python 3.6.X версии. Также установить все необходимы библиотеки, прописав в директории проекта команду:

pip install -r requirements.txt

После этого нужно установить на свою машину фреймворк TF Object Detection.

Установка Object Detection на Windows 10

Установка OD и некоторых компонентов

Структура проекта (в GitHub'e)

Директория/файл Описание
scripts/ В этой папке хранятся все необходимые скрипты для преобразований, аугментации, конвертации датасетов и т.д.
└─augmentation_data/main.py Скрипт, выполняющий аугментацию (расширение) данных
└─create_table_tf_record/create_tf_record.py Скрипт, преобразовывающий данные из формата PASCAL VOC в формат TF Record (Создаёт два файла: train.record и val.record)
└─icdar2017_to_pascalvoc/main.py Скрипт, выполняющий конвертацию датасета из формата ICDAR2017 в формат PASCAL VOC
└─icdar2017_to_pascalvoc/data_structure.py Вспомогательный модуль, хранящий функции для работы с данными ICDAR2017
└─icdar2019сtdar_to_pascalvoc/main.py Скрипт, выполняющий конвертацию датасета из формата ICDAR2019 cTDaR в формат PASCAL VOC
└─image_transform/main.py Скрипт, преобразовывающий изображения (бинаризует и применяет функцию DistanceTransform)
└─marmot_to_pascalvoc/main.py Скрипт, выполняющий конвертацию датасета из формата Marmot в формат PASCAL VOC
└─marmot_to_pascalvoc/rect.py Вспомогательный модуль, хранящий функции для marmot_to_pascalvoc/main.py
└─scitsr_to_pascalvoc/main.py Скрипт, выполняющий конвертацию датасета из формата SciTSR в формат PASCAL VOC
└─scitsr_to_pascalvoc/ignore.list Необходимый файл для корректной работы скрипта scitsr_to_pascalvoc/main.py
└─unlv_to_pascalvoc/main.py Скрипт, выполняющий конвертацию датасета из формата UNLV в формат PASCAL VOC
config.ini Файл со всеми параметрами запуска всего процесса. Этот файл необходим для корректного запуска main.py скрипта
main.py Управляющий скрипт. Этот скрипт является главным в проекте. Он поочерёдно запускает другие процессы и контролирует их
requirements.txt Файл с необходимыми библиотеками (для pip install)
transform_data.py Вспомогательный модуль для управляющего скрипта, содержащий необходимые функции

Настройка перед запуском

Все параметры для запуска находятся в файле control.ini. В этом файле параметры поделены на секции. Первая секция datasets отвечает за общие параметры для всех датасетов такие, как путь к папке, где будет унифицированный, преобразованный и расширенный датасет и путь к локальной директории, где хранятся временные файлы. Пример:

    [datasets]
    output_path = Data/output_dir
    local_path = Data/local

Далее "добавляем" датасет в наш рабочий процесс. Для этого добавляем секцию data_NAME, где NAME - название датасета (Только буквами и цифрами. Без пробелов).

В этой секции 4 параметра. Первый параметр name нужен для того, чтобы вывести в консоль сообщение о том, какой именно датасет конвертируется (этот параметр необходим для удобства чтения логов). Параметр path_to_datasets содержит путь к набору данных. Script_to_convert содержит путь к скрипту, который конвертирует данный датасет в формат PASCAL VOC. Параметр enabled указывает, следует ли использовать этот набор данных (Если false, то датасет игнорируется и не используется). Секцию data_NAME можно дублировать с разными параметрами, тем самым добавляя разные датасеты. Пример:

    [data_Marmot]
    name = Marmot dataset
    path_to_dataset = Data/Marmot
    script_to_convert = scripts/marmot_to_pascalvoc/main.py

    [data_Icdar2017]
    name = ICDAR2017 dataset
    path_to_dataset = Data/ICDAR2017
    script_to_convert = scripts/icdar2017_to_pascalvoc/main.py

Следующий раздел - image_transform. Этот раздел содержит параметр преобразования изображений script_to_transform, который содержит путь к скрипту. Пример:

    [image-transform]
    script_to_transform = scripts/image_transform/main.py

Раздел tuning_transform содержит параметр для запуска сценария, который будет выполнять аугментацию данных. Этот параметр содержит путь к скрипту. Пример:

    [tuning_transform]
    script_to_tuning = scripts/augmentation_data/main.py

Последний раздел - records. В этом разделе содержатся параметры для запуска скрипта, создающего входные файлы для нейронной сети типа TF Records.

Параметр path_to_output содержит путь к папке, в которой следует сохранять файлы типа записи. Path_to_label_map содержит путь к файлу label_map.pbtxt. Файл label_map.pbtxt содержит название и ID классов, которые необходимо научиться распознавать. Пример:

    [records]
    script_to_create_tf_records = scripts/create_table_tf_record/create_tf_record.py
    path_to_output = Data/output_dir_rec
    path_to_label_map = Data/label_map.pbtxt

Если данные не нуждаются в каком-либо шаге (аугментация, конвертация и т.д.) и этот шаг нужно пропустить, то нужно в параметре script_to_* указать пустой путь к скрипту. Однако если указать пустой путь к датасету, то скрипт остановится с ошибкой.

Запуск проекта

Для запуска проект нужно запустить main.py файл в любом ide под python. Если файл конфигурации расположен в той же директории, что и скрипт, то скрипт будет выполнять свою задачу в обычном режиме, в противном случае скрипт сгенерирует пустой файл конфигурации для дальнейшего заполнения пользователем.

Коды ошибок

Скрипт может аварийно завершить выполнения по ряду причин.

Код ошибки Описание проблемы
1 Путь к скрипту или не существует, или указан неверно.
2 Путь к директории указан неверно. Управляющий скрипт в выводе сообщит, где именно (в какой секции config.ini файла) путь указан неверно.
3 Скрипт, который был запущен управляющем, завершился с ошибкой. Например, скрипт аугментации или конвертации. Управляющий скрипт в выводе сообщит о коде ошибки скрипта
4 Ошибка вспомогательного модуля.

Об успешном окончании работы скрипт сообщит в выводе фразой "Script finished. File's train.record, val.record were created"

Добавление своего датасета

Для добавления своего датасета необходимо написать скрипт для конвертации в формат PASCAL VOC.

Особенность формата PASCAL VOC

PASCAL VOC - это формат, который представляет собой директорию с изображениями и с XML файлами. Также в этом формате присутствует файл trainval.txt, в котором хранятся названия всех файлов.

XML файлы хранят некоторую информацию о классе, который нужно распознать. Они хранят название файла (изображения), ширину и высоту изображения, параметр depth, параметр segmented и коллекцию объектов. В этой коллекции хранится название класса и координаты xmin, xmax, ymin, ymax. Эти координаты описывают, так называемую, область интереса (левый верхний край и нижний правый край).

Пример XML файла:

<annotation>
    <filename>cTDaR_s001.jpg</filename>
    <size>
        <width>4696</width>
        <height>3746</height>
        <depth>3</depth>
    </size>
    <segmented>0</segmented>
    <object>
        <name>table</name>
        <bndbox>
            <xmin>38</xmin>
            <ymin>36</ymin>
            <xmax>4575</xmax>
            <ymax>3687</ymax>
        </bndbox>
    </object>
</annotation>

Скрипт по конвертации

Скрипт по конвертации должен записать данные размеченной области в XML файл в соответствии с форматом PASCAL VOC (XML файлы хранятся в папке "annotations/xmls"). Также необходимо записать в файл trainval.txt названия файлов через знак переноса.

POD_0001tuned_0
POD_0001tuned_1
POD_0001tuned_2

Запуск скрипта осуществляется с помощью двух параметров запуска: входная директория с датасетом, директория сохранения нового датасета. Параметры определяются -i <input folder> и -o <output folder> соответственно.

Код для корректного (для данного проекта) чтения параметров:

import getopt
import sys

argv = sys.argv[1:]

try:
    opts, args = getopt.getopt(argv, "hi:o:", ["input_folder=", "output_folder="])
except getopt.GetoptError:
    print('test.py -i <input folder> -o <output folder>')
    sys.exit(2)
for opt, arg in opts:
    if opt in ("-i", "--i"):
        input_path = arg
    elif opt in ("-o", "--o"):
        output_path = arg