PyTorch PSENet 场景文本检测 下载

您可以通过以下链接下载PyTorch实现的PSENet模型的代码和预训练权重：

https://github.com/whai362/PSENet

在该链接中，您可以找到`PSENet.py`代码文件和`model.pth`预训练权重文件。

下载完成后，将代码文件和预训练权重文件放入您的项目目录中的某个文件夹中。例如，您可以在项目目录中创建一个名为`models`的文件夹，并将这两个文件放在该文件夹中。

然后，在您的PyTorch代码中，使用以下代码加载模型：

import torch
from models.PSENet import PSENet

# 加载PSENet模型
model = PSENet()
model.load_state_dict(torch.load('models/model.pth'))

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

这个代码使用`torch.load`函数加载预训练权重文件，并使用`load_state_dict`方法将权重加载到模型中。然后，我们将模型设置为评估模式，以便在测试时使用。

请注意，您需要根据您下载的预训练权重文件的名称来调整代码中的文件名。另外，如果您将代码文件和预训练权重文件放在其他位置，请相应地更改文件路径。