{"repo":"vkgo/OCRAutoScore","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/vkgo/OCRAutoScore","clone":"git clone https://github.com/vkgo/OCRAutoScore.git","description":"OCR自动化阅卷项目","language":"Python","stars":481,"topics":["aes","clip","image-processing","image-segmentation","multimodal","ocr","paddleocr","pytorch"],"license":"AGPL-3.0","category":"media-processing","readme_excerpt":"OCRAutoScore 此仓库为大创集成仓库的README介绍资料。仓库用于将各模块按照流程图一个个完成，并留下输入输出相关接口、文档。README用于说明此项目的原理、实现方式、复现方法等。 GitHub仓库地址：https://github.com/vkgo/OCRAutoScore 1 总流程图 2 模块开发规范 示例，如 scoreblocks/fillblankmodel.py 文件一样，写一个类，实际操作中，我们实例化这个类，然后在这个类的 init 中加载各使用到的模型（后面就不用每次调用都要加载了），然后使用类中各个成员函数来实现功能。而py文件中的 if name == \" main \": 可以用来测试用。类、函数的注释中英文都行。 3 文件目录说明 4 作答区域分割-大题分割 在大题分割部分，我们使用了YOLOv8模型，通过使用老师提供的数据集进行训练，最终呈现了十分完美的效果。 4.1 YOLOv8 YOLOv8是一个包括了图像分类、Anchor-Free物体检测和实例分割的高效算法，检测部分设计参考了目前大量优异的最新的YOLO改进算法，实现了新的SOTA。YOLOv8抛弃了前几代模型的Anchor-Base，是一种基于图像全局信息进行预测的目标检测系统。 与前代相比，YOLOv8有以下不同： 1. 提供了全新的SOTA模型，包括具有P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络以及基于YOLACT的实例分割模型。与YOLOv5类似，还提供了不同大小的N/S/M/L/X比例模型，根据缩放系数来满足不同场景需求。 2. 骨干网络和Neck部分可能参考了YOLOv7 ELAN的设计思路。在YOLOv5中，C3结构被替换为具有更丰富梯度流动性的C2f结构。对于不同比例模型进行了不同通道数量调整，并经过精心微调而非盲目应用一组参数到所有模型上，大大提高了模型性能。然而，在这个C2f模块中存在一些操作（如Split）并不像之前那样适合特定硬件部署。 3. 与YOLOv5相比，在Head部分进行了重大改变，采用主流解耦头结构将分类和检测头分离，并从Anchor-Based转向Anchor-Free。 4. 在损失计算策略方面，采用TaskAlignedAssigner正样本分配策略以及引入Distribution Focal Loss。 5. 在训练过程中进行数据增强时，引入自YOLOX关闭Mosaic增强操作后10个epoch可以有效提高准确性。 YOLOv8作为一种实时目标检测算法，可能被应用于多种场景，包括但不限于： - 无人驾驶汽车：实时检测道路上的行人、车辆、交通信号等目标，为自动驾驶系统提供关键信息。 - 视频监控：实时检测和跟踪安全系统中的异常行为，如闯入、偷窃等。 - 工业自动化：用于产品质量检测、机器人导航等领域。 - 无人机航拍：实时目标检测和跟踪，为无人机提供导航和避障能力。 此处，我们将其应用于大题分割，也就是，在我们提供的整张试卷中，找到对应的大题（如：客观题、填空题、主观题等）。 4.2 单独执行大题分割 大题分割源码在 segmentation/Layout4Card ，也可以通过URL进入我们仓库中大题分割的目录查看、复制、运行，需要更多的支持，可以查看文档。 infer.py 是一个推理代码的示范，在这之中： 1. CLS ID NAME MAP是一个字典，里面有我们支持的识别类别和它对应的index。 2. model是载入模型，此处可以使用我们训练好的模型不需要改动。 3. folder是将要","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/vkgo","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/vkgo/OCRAutoScore/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}