UNet-基于UNet实现图片印章消除-附项目源码+流程教程-优质项目实战.zip

# UNet Seal Elimination UNet 实现文档印章消除 # Requirement pytorch==1.5 opencv-python 4.2 numpy # Use 1. data 的目录结构如下图：  - test：测试集图片的路径 - mytest：测试结果的输出路径 - train：训练集图片的路径，包含含印章的图片以及标注印章位置的xml文件 - train_cleaned：训练集图片人工去除印章后的标签 - valid：验证集图片的路径，包含含印章的图片以及标注印章位置的xml文件 - valid_cleaned：验证集图片人工去除印章后的标签 2. config.py 设置参数，包括文件路径、模型结构参数和训练的参数等。 3. train.py 运行 python train.py 训练模型。 4. predict.py 运行 python predict.py 测试。 # Note: 1. 由于作者所使用的图像分辨率极高，在训练和测试时从完整图像中扣出包含印章的区域(ImageSize=512*512)，然后进行训练。如果图片的分辨率适中或者显存足够大，可以跳过此步骤，无需进行印章标注，直接使用原图进行UNet训练。 2. 从原图中扣出印章区域也可以使用yolo代替。