nom-char-det — bộ dò ký tự chữ Nôm (CenterNet ResNet34 + FPN + seam)

⚠️ Repo này chứa NHIỀU checkpoint KHÁC NHAU. Đọc kỹ trước khi dùng.

tệp epoch img val F1 dùng ở đâu
detector_r34.PROD_e38_img1024.best.pt 38 1024 0,8436 🟢 BẢN ĐANG CHẠY SẢN XUẤT trong GanNhanOCR
detector_r34.best.pt 41 1280 0,8298 bản huấn luyện khác — KHÔNG phải bản sản xuất
detector_r34.pt last checkpoint của lần huấn luyện đó
detector.best.pt, detector.pt thế hệ cũ hơn (kiến trúc khác)

Vì sao phải phân biệt

detector_r34.best.pt ở đây và bản sản xuất có cùng tên, cùng kích thước 86.496.787 byte, nhưng là HAI MÔ HÌNH KHÁC NHAU — đối chiếu 259/259 tensor đều khác.

Nguy hiểm hơn: train_crop/infer_centernet.py lấy độ phân giải suy luận từ chính checkpoint (self.img = d.get('img', img)), nên thay nhầm sẽ letterbox ở 1280 thay vì 1024 và cho ra hộp khác — mà không báo lỗi gì.

Vai trò trong pipeline

Bộ dò này cấp 44,62% toàn bộ hộp ký tự của bộ nhãn; 55,38% còn lại là hộp midpoint sinh từ công thức bước lặp. Mất nó là không dựng lại được bộ nhãn.

Xác minh trước khi dùng

import torch
d = torch.load("detector_r34.PROD_e38_img1024.best.pt", map_location="cpu", weights_only=False)
assert d["epoch"] == 38 and d["img"] == 1024
print(d["val"])   # {'F1': 0.8436, 'P': 0.7679, 'R': 0.936, ...}

sha256: 2c119689debfff01a81fee6bf198181c47fe8ab3ccb1eeaa6b576539dd344694

Downloads last month

-

Downloads are not tracked for this model. How to track
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support