No check point for the encoder is loaded.

[Athenanna]

thanks for your kind.. emmm猛然看到了中文，那我直接中文问吧>< 感谢大佬的分享！我下载了链接里给出的Xception的model (text_seg_model_681epos)，运行python Examples/demo_segmentation.py提示No check point for the encoder is loaded，伴随有大量not fonud: Parameter encoder*** is not in the model...Parameter feature_4x_conv*****not in the model..Parameter out_conv.0.weight fails to load.
请问有对应的model可以下载吗？大神求分享。另外尽管如此还是跑出了mask图，但是是整张图密密麻麻的纹理，请问我少了什么操作么，望回复，感恩

[yu45020]

不是大神，别客气。

请用最新的commit下的 demo_segmentation.py 再试下。 如果没N卡的话将下面改掉

Text_Segmentation_Image_Inpainting/Examples/demo_segmentation.py

Line 57 in ae16690

model = model.cuda()

# model = model.cuda()

Text_Segmentation_Image_Inpainting/Examples/demo_segmentation.py

Line 66 in ae16690

process(i, 'cuda')

for i in evalset:
    process(i, 'cpu')

我最近几乎重构了整个项目，改的面目全非了 ......

text segment 这一部分用收集来的图训练总是不满意，得想别的方法。

[Athenanna]

谢谢~用了新的脚本就work了。不过在demo_segmentation.py中line 19
b, c = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)会报错(opencv-python 3.4.3)，改为img, b, c = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。
另外，实验中发现对于漫画图效果不错，但是真人图、中文/英文图，以及当字号偏大时没有那么好。请问您介意分享这版训练代码吗？同时恭祝你重构大业早日完成！

[yu45020]

我的cv2 是4.0 ，改了api吧。

训练图都是来自于汉化组的无子图加上原图，所以模型只对漫画有效。可以图源的去字并不完全统一，导致出来的效果并不好。 字号大小问题可以直接缩小/放大输入图像大小解决。

训练代码依赖于具体模型，我就不放出来了见笑了。有兴趣的话推荐参考这里

[Athenanna]

好的，谢谢你的解答与帮助！

[absolutelynot]

看了上面的解答，终于运行出来了，但是遇到一个问题，就是_contour.jpg 是一片绿色，请问是这么设定的？还是我这边运行有问题？

[yu45020]

@absolutelynot
输入的图片默认是单页的漫画，尺寸为1k x 1k 左右最好。 如果全部是绿色的话，应该是模型把全部点都认为是字体了。目前的模型还在试验阶段， 远远没达到能用的底部。

或者你贴出图片，让我试下。

[absolutelynot]

就mask.jpg是正确的，但是contour就是一片绿色了，如下。还想问一下，模型训练时使用的是原图和清理了文字的图么?看到mask里面基本实现了仅把文字部分以白色显示，所以很震惊。

[yu45020]

我估计可能是opencv 的版本不同。 我用的是4.0， 绿色部分是用cv 绕着mask的白点画多边形。 这一块只是用来展示模型效果。 生成的mask才是重点，用来下一步的去字后图像修复。

下图可以看到，字体识别并不统一。 这似乎有训练数据带来的。 不同的汉化组有不同的规则要求， 正字都会去掉，但其他的部分就不同了，这给模型训练带来了难度。 即使用上了 不同的loss也不能很好的解决。 在尝试直接给图片加正字后求掉，这样起码可以统一效果。

[absolutelynot]

我用的opencv是4.1的，有可能是这个问题，想再问一下，“直接给图片加正字”是什么意思啊？