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configs/rec/multi_languages/rec_en_lite_train.yml

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+  function: ppocr.modeling.heads.rec_ctc_head,CTCPredict
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configs/rec/multi_languages/rec_en_reader.yml

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configs/rec/multi_languages/rec_french_lite_train.yml

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+  algorithm: CRNN
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+  save_inference_dir:
+  infer_img:
+
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+
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+  function: ppocr.modeling.heads.rec_ctc_head,CTCPredict
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+    hidden_size: 48
+    
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+  function: ppocr.modeling.losses.rec_ctc_loss,CTCLoss
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+    function: cosine_decay
+    step_each_epoch: 254
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configs/rec/multi_languages/rec_french_reader.yml

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+  
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+  reader_function: ppocr.data.rec.dataset_traversal,SimpleReader
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+
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+  reader_function: ppocr.data.rec.dataset_traversal,SimpleReader

configs/rec/multi_languages/rec_ger_lite_train.yml

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+  algorithm: CRNN
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+  infer_img:
+
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+  function: ppocr.modeling.heads.rec_ctc_head,CTCPredict
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+    hidden_size: 48
+    
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+  function: ppocr.modeling.losses.rec_ctc_loss,CTCLoss
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+Optimizer:
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+    step_each_epoch: 254
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configs/rec/multi_languages/rec_ger_reader.yml

+TrainReader:
+  reader_function: ppocr.data.rec.dataset_traversal,SimpleReader
+  num_workers: 8
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+  label_file_path: ./train_data/de_train.txt
+  
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+  reader_function: ppocr.data.rec.dataset_traversal,SimpleReader
+  img_set_dir: ./train_data
+  label_file_path: ./train_data/de_eval.txt
+
+TestReader:
+      reader_function: ppocr.data.rec.dataset_traversal,SimpleReader

configs/rec/multi_languages/rec_japan_lite_train.yml

+Global:
+  algorithm: CRNN
+  use_gpu: true
+  epoch_num: 500
+  log_smooth_window: 20
+  print_batch_step: 10
+  save_model_dir: ./output/rec_japan
+  save_epoch_step: 1
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+  train_batch_size_per_card: 256
+  test_batch_size_per_card: 256
+  image_shape: [3, 32, 320]
+  max_text_length: 25
+  character_type: japan
+  character_dict_path: ./ppocr/utils/japan_dict.txt
+  loss_type: ctc
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+  use_space_char: false
+  reader_yml: ./configs/rec/rec_japan_reader.yml
+  pretrain_weights:
+  checkpoints:
+  save_inference_dir:
+  infer_img:
+
+Architecture:
+  function: ppocr.modeling.architectures.rec_model,RecModel
+
+Backbone:
+  function: ppocr.modeling.backbones.rec_mobilenet_v3,MobileNetV3
+  scale: 0.5
+  model_name: small
+  small_stride: [1, 2, 2, 2]
+
+Head:
+  function: ppocr.modeling.heads.rec_ctc_head,CTCPredict
+  encoder_type: rnn
+  SeqRNN:
+    hidden_size: 48
+    
+Loss:
+  function: ppocr.modeling.losses.rec_ctc_loss,CTCLoss
+
+Optimizer:
+  function: ppocr.optimizer,AdamDecay
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+  base_lr: 0.001
+  beta1: 0.9
+  beta2: 0.999
+  decay:
+    function: cosine_decay
+    step_each_epoch: 254
+    total_epoch: 500

configs/rec/multi_languages/rec_japan_reader.yml

+TrainReader:
+  reader_function: ppocr.data.rec.dataset_traversal,SimpleReader
+  num_workers: 8
+  img_set_dir: ./train_data
+  label_file_path: ./train_data/japan_train.txt
+  
+EvalReader:
+  reader_function: ppocr.data.rec.dataset_traversal,SimpleReader
+  img_set_dir: ./train_data
+  label_file_path: ./train_data/japan_eval.txt
+
+TestReader:
+      reader_function: ppocr.data.rec.dataset_traversal,SimpleReader

configs/rec/multi_languages/rec_korean_lite_train.yml

+Global:
+  algorithm: CRNN
+  use_gpu: true
+  epoch_num: 500
+  log_smooth_window: 20
+  print_batch_step: 10
+  save_model_dir: ./output/rec_korean
+  save_epoch_step: 1
+  eval_batch_step: 2000
+  train_batch_size_per_card: 256
+  test_batch_size_per_card: 256
+  image_shape: [3, 32, 320]
+  max_text_length: 25
+  character_type: korean
+  character_dict_path: ./ppocr/utils/korean_dict.txt
+  loss_type: ctc
+  distort: true
+  use_space_char: false
+  reader_yml: ./configs/rec/rec_korean_reader.yml
+  pretrain_weights:
+  checkpoints:
+  save_inference_dir:
+  infer_img:
+
+Architecture:
+  function: ppocr.modeling.architectures.rec_model,RecModel
+
+Backbone:
+  function: ppocr.modeling.backbones.rec_mobilenet_v3,MobileNetV3
+  scale: 0.5
+  model_name: small
+  small_stride: [1, 2, 2, 2]
+
+Head:
+  function: ppocr.modeling.heads.rec_ctc_head,CTCPredict
+  encoder_type: rnn
+  SeqRNN:
+    hidden_size: 48
+    
+Loss:
+  function: ppocr.modeling.losses.rec_ctc_loss,CTCLoss
+
+Optimizer:
+  function: ppocr.optimizer,AdamDecay
+  l2_decay: 0.00001
+  base_lr: 0.001
+  beta1: 0.9
+  beta2: 0.999
+  decay:
+    function: cosine_decay
+    step_each_epoch: 254
+    total_epoch: 500

configs/rec/multi_languages/rec_korean_reader.yml

+TrainReader:
+  reader_function: ppocr.data.rec.dataset_traversal,SimpleReader
+  num_workers: 8
+  img_set_dir: ./train_data
+  label_file_path: ./train_data/korean_train.txt
+  
+EvalReader:
+  reader_function: ppocr.data.rec.dataset_traversal,SimpleReader
+  img_set_dir: ./train_data
+  label_file_path: ./train_data/korean_eval.txt
+
+TestReader:
+      reader_function: ppocr.data.rec.dataset_traversal,SimpleReader

ppocr/utils/character.py

@@ -29,7 +29,9 @@ class CharacterOps(object):
         if self.character_type == "en":
             self.character_str = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
             dict_character = list(self.character_str)
-        elif self.character_type == "ch":
+        elif self.character_type in [
+                "ch", 'japan', 'korean', 'french', 'german'
+        ]:
             character_dict_path = config['character_dict_path']
             add_space = False
             if 'use_space_char' in config:
@@ -166,7 +168,7 @@ def cal_predicts_accuracy_srn(char_ops,
         cur_label = []
         cur_pred = []
         for j in range(max_text_len):
-            if labels[j + i * max_text_len] != int(char_num-1):  #0
+            if labels[j + i * max_text_len] != int(char_num - 1):  #0
                 cur_label.append(labels[j + i * max_text_len][0])
             else:
                 break
@@ -178,7 +180,8 @@ def cal_predicts_accuracy_srn(char_ops,
             elif j == len(cur_label) and j == max_text_len:
                 acc_num += 1
                 break
-            elif j == len(cur_label) and preds[j + i * max_text_len][0] == int(char_num-1):
+            elif j == len(cur_label) and preds[j + i * max_text_len][0] == int(
+                    char_num - 1):
                 acc_num += 1
                 break
     acc = acc_num * 1.0 / img_num

ppocr/utils/french_dict.txt

+!
+"
+%
+&
+'
+(
+)
++
+,
+-
+.
+/
+0
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+ç
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+î
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+ñ
+ò
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+ô
+ö
+ø
+ù
+ú
+û
+ü
+ 

ppocr/utils/german_dict.txt

+!
+"
+$
+%
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+'
+(
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+-
+.
+/
+0
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+µ
+·
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+½
+¿
+À
+Á
+Ä
+Å
+Ç
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+Í
+Ï
+Ô
+Ö
+Ø
+Ù
+Ü
+ß
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+á
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+ã
+ä
+å
+æ
+ç
+è
+é
+ê
+ë
+í
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+ñ
+ò
+ó
+ô
+ö
+ø
+ù
+ú
+û
+ü
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ppocr/utils/ic15_dict.txt

@@ -34,3 +34,30 @@ w
 x
 y
 z
+A
+B
+C
+D
+E
+F
+G
+H
+I
+J
+K
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+M
+N
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+Q
+R
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+T
+U
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+ 

ppocr/utils/korean_dict.txt

+저
+자
+명
+:
+신
+효
+필
+<
+국
+문
+초
+록
+2
+5
+한
+어
+관
+계
+구
+의
+통
+사
+와
+미
+조
+-
+합
+법
+적
+접
+근
+본
+논
+은
+형
+성
+일
+종
+으
+로
+오
+래
+전
+부
+터
+되
+온
+인
+특
+을
+살
+피
+고
+다
+시
+이
+를
+정
+보
+기
+반
+머
+리
+중
+심
+하
+여
+가
+상
+호
+작
+용
+는
+모
+안
+에
+서
+련
+된
+러
+현
+들
+술
+해
+것
+목
+표
+삼
+론
+과
+두
+함
+께
+복
+면
+더
+나
+아
+화
+황
+까
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+요
+측
+므
+재
+느
+른
+및
+포
+괄
+할
+수
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+착
+장
+뒤
+식
+절
+차
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+범
+주
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+격
+설
+징
+찰
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+백
+대
+귀
+등
+펴
+략
+연
+도
+울
+핀
+많
+영
+역
+니
+제
+능
+내
+만
+충
+첨
+점
+핵
+'
+않
+높
+체
+낮
+섬
+약
+드
+난
+또
+순
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+언
+타
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+편
+르
+데
+7
+별
+립
+야
+외
+밀
+맺
+방
+속
+행
+배
+경
+건
+려
+운
+원
+따
+후
+규
+짓
+바
+탕
+우
+선
+달
+활
+질
+채
+택
+임
+단
+히
+벗
+될
+색
+았
+간
+극
+루
+세
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+악
+게
+1
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+었
+집
+생
+입
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+졌
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+락
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+왔
+검
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+던
+확
+새
+란
+음
+치
+마
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+맞
+춘
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+급
+거
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+남
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+추
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+쓰
+익
+섭
+홍
+빈
+같
+눈
+{
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+열
+람
+네
+떤
+렵
+때
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+}
+학
+당
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+준
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+변
+결
+렇
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+처
+직
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+엄
+축
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+박
+병
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+값
+렬
+예
++
+|
+[
+]
+큰
+갈
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+됨
+산
+매
+크
+증
+막
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+럼
+청
+층
+롯
+랜
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+독
+력
+응
+감
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+롭
+낼
+최
+희
+돈
+겹
+친
+쉽
+삭
+킨
+놓
+실
+"
+폭
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+료
+허
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+ㄴ
+붙
+스
+싸
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+찬
+=
+흐
+름
+물
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+삽
+#
+첫
+번
+째
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+너
+멀
+떨
+져
+밑
+줄
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+움
+볼
+둘
+깊
+탈
+낳
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+벽
+족
+책
+읽
+겠
+찾
+큼
+투
+곳
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+끼
+철
+쉬
+칭
+;
+견
+빠
+섯
+린
+습
+흥
+객
+묘
+꼴
+쉼
+쓸
+끝
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+령
+풀
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+몰
+냐
+년
+권
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+밖
+알
+떠
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+슷
+룬
+윤
+_
+랑
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+침
+먹
+찌
+꺼
+곰
+죽
+풍
+탄
+냄
+듯
+엇
+꾼
+회
+트
+날
+빼
+닐
+승
+맏
+딸
+버
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+켜
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+꾸
+ㄹ
+혹
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+균
+밥
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+쇄
+평
+깝
+쉘
+옛
+\
+품
+ㄸ
+얻
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+셨
+킬
+득
+뜻
+갔
+봉
+넘
+뺏
+민
+워
+렸
+써
+림
+찍
+척
+잃
+답
+앗
+널
+송
+혜
+얼
+천
+셈
+녀
+골
+옮
+겼
+씨
+놀
+좌
+쳐
+좁
+님
+옷
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+콴
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+첵
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+넵
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+ 

tools/infer/utility.py

@@ -70,7 +70,7 @@ def parse_args():
         "--rec_char_dict_path",
         type=str,
         default="./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt")
-    parser.add_argument("--use_space_char", type=bool, default=True)
+    parser.add_argument("--use_space_char", type=str2bool, default=True)
 
     # params for text classifier
     parser.add_argument("--use_angle_cls", type=str2bool, default=False)