# hed

**Repository Path**: Small_wind/hed

## Basic Information

- **Project Name**: hed
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-11-23
- **Last Updated**: 2021-11-24

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# HED-Paddle

目录here

### 1.简介

[HED(Holistically-Nested Edge Detection)](https://arxiv.org/abs/1504.06375) 是2015年提出的一种基于深度学习的边缘检测方法，HED-Paddle是基于PaddlePaddle实现的，本项目提供了HED的工程落地指南。

<img src="./images/hed.png" style="zoom: 50%;" />

参考项目:

https://github.com/txyugood/hed

### 2.环境准备

PaddlePaddle >= 2.0.0

python >= 3.6

### 3.数据集下载

HED-BSDS:

[https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/103495](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/103495)

### 4.VGG预训练模型

模型下载地址：

链接: https://pan.baidu.com/s/146o69NW9HD1CaJwO896IMA 

提取码: gec4 

### 5.模型训练

#### 单卡：

```sh
python train.py --iters 100000 --batch_size 10 --learning_rate 0.0001 --save_interval 1000 --pretrained_model vgg.pdparams --dataset HED-BSDS
```

**上述命令中pretrained_model和dataset需改为实际地址**

#### 多卡：

```sh
python -m paddle.distributed.launch train.py --iters 100000 --batch_size 10 --learning_rate 0.0001 --save_interval 1000 --pretrained_model vgg.pdparams --dataset HED-BSDS --multi_card True 
```



### 6.模型测试

```sh
python predict.py --pretrained_model model_hed.pdparams --dataset HED-BSDS/test/ --save_dir output/result
```
**上述命令中pretrained_model为训练结果模型地址，dataset为测试图片地址。**

训练结果模型下载地址：

链接: https://pan.baidu.com/s/1z1E3KhXAUDDViuZ92dRhsQ 

提取码: p83y 



### 7.模型评价

预测结果需要使用另外一个项目进行评估。

评估项目地址:

[https://github.com/zeakey/edgeval](https://github.com/zeakey/edgeval)

运行环境 Matlab 2014a


项目评估结果：

![](./images/hed_result.png?raw=true)

预测结果：

![](./images/388067.jpg?raw=true)

![](https://github.com/txyugood/hed/blob/main/images/388067.png?raw=true)