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add images and charts

上级 22ac6bc5
......@@ -81,12 +81,15 @@ python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_
* `image_home`:风格图片目录;
* `label_file`:风格图片路径列表文件,如果所用数据集有label,则label_file为label文件路径;
* `with_label`:标志`label_file`是否为label文件。
我们提供了一批[样例图](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/style_text/chkoen_5w.tar)供您试用。
* `CorpusGenerator`
* `method`:语料生成方法,目前有`FileCorpus``EnNumCorpus`可选。如果使用`EnNumCorpus`,则不需要填写其他配置,否则需要修改`corpus_file``language`
* `language`:语料的语种;
* `corpus_file`: 语料文件路径。
我们提供了一批[样例图](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/style_text/chkoen_5w.tar)供您试用,下面给出了一些示例:
<div align="center">
<img src="doc/images/5.png" width="800">
</div>
2. 运行`tools/synth_dataset`合成数据:
``` bash
......@@ -104,8 +107,17 @@ python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_
### 应用示例
在完成上述操作后,即可得到用于OCR识别的合成数据集,下面给出了一些数据集生成的示例:
<div align="center">
<img src="doc/images/6.png" width="800">
</div>
请您参考[OCR识别文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/recognition.md#%E5%90%AF%E5%8A%A8%E8%AE%AD%E7%BB%83),完成训练。
下面展示了一些使用合成数据训练的效果:
接下来请参考[OCR识别文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/recognition.md#%E5%90%AF%E5%8A%A8%E8%AE%AD%E7%BB%83),完成训练。
| 场景 | 字符 | 原始数据 | 测试数据 | 只使用原始数据的识别准确率 | 新增合成数据 | 使用合成数据识别准确率 | 指标提升 |
| -------- | ---------- | -------- | -------- | -------------------------- | ------------ | ---------------------- | -------- |
| 金属表面 | 英文和数字 | 2203 | 650 | 0.5938 | 20000 | 0.7546 | 16% |
| 随机背景 | 韩语 | 5631 | 1230 | 0.3012 | 100000 | 0.5057 | 20% |
### 项目结构
```
......
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