algorithm_det_db.md

# DB

- [1. 算法简介](#1)
- [2. 环境配置](#2)
- [3. 模型训练、评估、预测](#3)
    - [3.1 训练](#3-1)
    - [3.2 评估](#3-2)
    - [3.3 预测](#3-3)
- [4. 推理部署](#4)
    - [4.1 Python推理](#4-1)
    - [4.2 C++推理](#4-2)
    - [4.3 Serving服务化部署](#4-3)
    - [4.4 更多推理部署](#4-4)
- [5. FAQ](#5)

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## 1. 算法简介

论文信息：
> [Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization](https://arxiv.org/abs/1911.08947)
> Liao, Minghui and Wan, Zhaoyi and Yao, Cong and Chen, Kai and Bai, Xiang
> AAAI, 2020

在ICDAR2015文本检测公开数据集上，算法复现效果如下：

|模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|DB|ResNet50_vd|86.41%|78.72%|82.38%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_db_v2.0_train.tar)|
|DB|MobileNetV3|77.29%|73.08%|75.12%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_mv3_db_v2.0_train.tar)|


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## 2. 环境配置
请先参考[《运行环境准备》](./environment.md)配置PaddleOCR运行环境，参考[《项目克隆》](./clone.md)克隆项目


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## 3. 模型训练、评估、预测

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### 3.1 训练

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### 3.2 评估

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### 3.3 预测

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## 4. 推理部署

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### 4.1 Python推理
首先将DB文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例（ [模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_db_v2.0_train.tar) )，可以使用如下命令进行转换：

```
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_db.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_db_v2.0_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/det_db
```

DB文本检测模型推理，可以执行如下命令：

```
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/"
```

可视化文本检测结果默认保存到`./inference_results`文件夹里面，结果文件的名称前缀为'det_res'。结果示例如下：

![](../imgs_results/det_res_img_10_db.jpg)

**注意**：由于ICDAR2015数据集只有1000张训练图像，且主要针对英文场景，所以上述模型对中文文本图像检测效果会比较差。

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### 4.2 C++推理
敬请期待

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### 4.3 Serving服务化部署
敬请期待

<a name="4-4"></a>
### 4.4 更多推理部署
敬请期待

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## 5. FAQ


## 引用

```bibtex
@inproceedings{liao2020real,
  title={Real-time scene text detection with differentiable binarization},
  author={Liao, Minghui and Wan, Zhaoyi and Yao, Cong and Chen, Kai and Bai, Xiang},
  booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence},
  volume={34},
  number={07},
  pages={11474--11481},
  year={2020}
}
```