図表抽出(Image extraction)

このプログラムは以下のリポジトリ(MITライセンス)を改変して作成しています。

Setup

TensorFlow (r1.6)以降と Python 3をお使いください。

学習を試す場合は tensorflowのslimからresnet_v2_50_2017_04_14.tar.gzをダウンロードし、 ini_checkpoints/resnet_v2_50 に配置してください。

推論のみ試す場合は、model50ディレクトリ下に学習済重みファイルを配置してください。

Inference

python3 picture_extraction.py --input_dir INPUT_DIR --output_dir OUTPUT_DIR

Training

pascal VOCのxmlのフォーマットで、図表部分の矩形領域に"4_illustration",資料全体の領域に"1_overall"のアノテーションを付与してください。作成したxmlをpreprocess/annotxmlに、画像をpreprocess/imgに入れ、 preprocess/makeannotimage.py を実行すると、セグメンテーション画像ファイルがpreprocess/annotimgに生成されます。

annotimg内にセグメンテーション画像が生成されたら、

python3 create_pascal_tf_record.py
python3 train_3class_101.py

を実行すると学習が始まります。

ndl-lab/tensorflow-deeplab-v3-plus

図表抽出(Image extraction)

Setup

Inference

Training