detection.md 3.0 KB
Newer Older
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
# 文字检测

本节以icdar15数据集为例,介绍PaddleOCR中检测模型的使用方式。

## 3.1 数据准备
icdar2015数据集可以从[官网](https://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads)下载到,首次下载需注册。

将下载到的数据集解压到工作目录下,假设解压在/PaddleOCR/train_data/ 下。另外,PaddleOCR将零散的标注文件整理成单独的标注文件
,您可以通过wget的方式进行下载。
```
wget -P /PaddleOCR/train_data/  训练标注文件链接
wget -P /PaddleOCR/train_data/  测试标注文件链接
```

解压数据集和下载标注文件后,/PaddleOCR/train_data/ 有两个文件夹和两个文件,分别是:
```
/PaddleOCR/train_data/  
  └─ icdar_c4_train_imgs/         icdar数据集的训练数据
  └─ ch4_test_images/             icdar数据集的测试数据
  └─ train_icdar2015_label.txt    icdar数据集的训练标注
  └─ test_icdar2015_label.txt     icdar数据集的测试标注
```

提供的标注文件格式为:
```
" 图像文件名                    json.dumps编码的图像标注信息"
ch4_test_images/img_61.jpg    [{"transcription": "MASA", "points": [[310, 104], [416, 141], [418, 216], [312, 179]], ...}]
```
json.dumps编码前的图像标注信息是包含多个字典的list,字典中的points表示文本框的位置,如果您想在其他数据集上训练PaddleOCR,
可以按照上述形式构建标注文件。


## 3.2 快速启动训练

L
LDOUBLEV 已提交
35 36
首先下载pretrain model,PaddleOCR的检测模型目前支持两种backbone,分别是MobileNetV3、ResNet50_vd,
您可以根据需求使用[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/master/ppcls/modeling/architectures)中的模型更换backbone。
37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65
```
# 下载MobileNetV3的预训练模型
wget -P /PaddleOCR/pretrained_model/ 模型链接
# 下载ResNet50的预训练模型
wget -P /PaddleOCR/pretrained_model/ 模型链接
```

**启动训练**
```
cd PaddleOCR/
python3 tools/train.py -c configs/det/det_db_mv3.yml
```

上述指令中,通过-c 选择训练使用configs/det/det_db_mv3.yml配置文件。
有关配置文件的详细解释,请参考[链接]()。

您也可以通过-o参数在不需要修改yml文件的情况下,改变训练的参数,比如,调整训练的学习率为0.0001
```
python3 tools/train.py -c configs/det/det_db_mv3.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001
```


## 3.3 指标评估

PaddleOCR计算三个OCR检测相关的指标,分别是:Precision、Recall、Hmean。

运行如下代码,根据配置文件det_db_mv3.yml中save_res_path指定的测试集检测结果文件,计算评估指标。

```
L
LDOUBLEV 已提交
66
python3 tools/eval.py -c configs/det/det_db_mv3.yml  -o checkpoints="./output/best_accuracy"
67 68 69
```

## 3.4 测试检测效果
L
LDOUBLEV 已提交
70 71 72 73 74 75 76 77 78 79

测试单张图像的检测效果
```
python3 tools/infer_det.py -c config/det/det_db_mv3.yml -o TestReader.single_img_path="./demo.jpg"
```

测试文件夹下所有图像的检测效果
```
python3 tools/infer_det.py -c config/det/det_db_mv3.yml -o TestReader.single_img_path="./demo_img/"
```