aster.pytorch程序的配置和demo的运行
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简介
ASTER是一种具有灵活纠偏机制的精确场景文本识别器，借助pytorch实现
原理介绍
环境配置
下载aster.pytorch代码后，进入项目打开命令行输入conda env create -f environment.yml
运行demo.py文件
下载作者提供的预训练模型
将预训练模型保存在项目目录中（我放在了data目录下）
打开main_test_image.sh文件，修改–resume后边的路径为保存的demo.pth.tar路径 
在项目根目录中打开git bash,输入命令bash scripts/main_test_image.sh 运行结果如下 
可以看到，demo.png（下图）的识别结果被正常显示出来 
运行成功！ 转载地址：http://tmlvb.baihongyu.com/
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