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 ## 1. 简介
 
-PP-OCRv3在PP-OCRv2的基础上进一步升级。整体的框架图保持了与PP-OCRv2相同的pipeline，针对检测模型和识别模型进行了优化。其中，检测模型仍基于DB模型优化，而识别模型不再采用CRNN，换成了会议IJCAI 2022中的最新方法[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159)，PP-OCRv3系统框图如下所示（粉色框中为PP-OCRv3新增策略）：
+PP-OCRv3在PP-OCRv2的基础上进一步升级。整体的框架图保持了与PP-OCRv2相同的pipeline，针对检测模型和识别模型进行了优化。其中，检测模块仍基于DB算法优化，而识别模块不再采用CRNN，换成了IJCAI 2022最新收录的文本识别算法[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159)，并对其进行产业适配。PP-OCRv3系统框图如下所示（粉色框中为PP-OCRv3新增策略）：
 
 <div align="center">
     <img src="../ppocrv3_framework.png" width="800">
 </div>
 
 
-从算法改进思路上看，分别针对检测和识别模型，进行了共八个方面的改进：
+从算法改进思路上看，分别针对检测和识别模型，进行了共9个方面的改进：
 
-
-- 检测模型优化：
-    - LK-PAN：增大感受野的PAN模块；
+- 检测模块：
+    - LK-PAN：大感受野的PAN结构；
     - DML：教师模型互学习策略；
-    - RSE-FPN：带残差注意力机制的FPN模块；
+    - RSE-FPN：残差注意力机制的FPN结构；
 
 
-- 识别模型优化：
+- 识别模块：
     - SVTR_LCNet：轻量级文本识别网络；
     - GTC：Attention指导CTC训练策略；
-    - TextConAug：丰富图像上下文信息的数据增广策略；
+    - TextConAug：挖掘文字上下文信息的数据增广策略；
     - TextRotNet：自监督的预训练模型；
-    - UIM：无标签数据挖掘方案。
+    - UDML：联合互学习策略；
+    - UIM：无标注数据挖掘方案。
 
 从效果上看，速度可比情况下，多种场景精度均有大幅提升：
 - 中文场景，相对于PP-OCRv2中文模型提升超5%；
@@ -43,9 +43,7 @@ PP-OCRv3在PP-OCRv2的基础上进一步升级。整体的框架图保持了与P
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 ## 2. 检测优化
 
-PP-OCRv3检测模型整体训练方案仍采用PP-OCRv2的[CML](https://arxiv.org/pdf/2109.03144.pdf)蒸馏策略，CML蒸馏包含一个教师模型和两个学生模型，在训练过程中，教师模型不参与训练，学生模型受到来自标签和教师模型的监督，同时两个学生模型互相学习。PP-OCRv3分别针对教师模型、学生模型进一步优化。其中，在对教师模型优化时，采用了增大感受野的PAN模块LK-PAN和DML蒸馏策略；在对学生模型优化时，采用了带残差注意力机制的FPN模块RSE-FPN。
-
-PP-OCRv3 CML蒸馏训练框架图如下：
+PP-OCRv3检测模型是对PP-OCRv2中的[CML](https://arxiv.org/pdf/2109.03144.pdf)（Collaborative Mutual Learning) 协同互学习文本检测蒸馏策略进行了升级。如下图所示，CML的核心思想结合了①传统的Teacher指导Student的标准蒸馏与 ②Students网络之间的DML互学习，可以让Students网络互学习的同时，Teacher网络予以指导。PP-OCRv3分别针对教师模型和学生模型进行进一步效果优化。其中，在对教师模型优化时，提出了大感受野的PAN结构LK-PAN和引入了DML（Deep Mutual Learning）蒸馏策略；在对学生模型优化时，提出了残差注意力机制的FPN结构RSE-FPN。
 
 <div align="center">
     <img src=".././ppocr_v3/ppocrv3_det_cml.png" width="800">
@@ -65,27 +63,25 @@ PP-OCRv3 CML蒸馏训练框架图如下：
 
 测试环境： Intel Gold 6148 CPU，预测时开启MKLDNN加速。
 
-**（1）增大感受野的PAN模块LK-PAN（Large Kernel PAN）**
+**（1）LK-PAN：大感受野的PAN结构**
 
-LK-PAN(Large Kernel PAN)是一个具有更大感受野的轻量级[PAN](https://arxiv.org/pdf/1803.01534.pdf)结构。在LK-PAN的path augmentation中，使用卷积核为`9*9`的卷积；更大的卷积核意味着更大的感受野，更容易检测大字体的文字以及极端长宽比的文字。LK-PAN将PP-OCR server检测模型的hmean从83.2%提升到85.0%。
+LK-PAN (Large Kernel PAN) 是一个具有更大感受野的轻量级[PAN](https://arxiv.org/pdf/1803.01534.pdf)结构，核心是将PAN结构的path augmentation中卷积核从`3*3`改为`9*9`。通过增大卷积核，提升特征图每个位置覆盖的感受野，更容易检测大字体的文字以及极端长宽比的文字。使用LK-PAN结构，可以将教师模型的hmean从83.2%提升到85.0%。
 
 <div align="center">
     <img src="../ppocr_v3/LKPAN.png" width="1000">
 </div>
 
-**（2）DML（Deep Mutual Learning）蒸馏进一步提升teacher模型精度。**
+**（2）DML：教师模型互学习策略**
 
-[DML](https://arxiv.org/abs/1706.00384) 互学习蒸馏方法，通过两个结构相同的模型互相学习，相比于传统的教师模型监督学生模型的蒸馏方法，DML 摆脱了对大的教师模型的依赖，蒸馏训练的流程更加简单。在PP-OCRv3的检测模型训练中，使用DML蒸馏策略进一步提升教师模型的精度，并使用ResNet50作为Backbone。DML策略将教师模型的Hmean从85%进一步提升至86%。
-
-教师模型DML训练流程图如下：
+[DML](https://arxiv.org/abs/1706.00384) （Deep Mutual Learning）互学习蒸馏方法，如下图所示，通过两个结构相同的模型互相学习，可以有效提升文本检测模型的精度。教师模型采用DML策略，hmean从85%提升到86%。将PP-OCRv2中CML的教师模型更新为上述更高精度的教师模型，学生模型的hmean可以进一步从83.2%提升到84.3%。
 
 <div align="center">
     <img src="../ppocr_v3/teacher_dml.png" width="800">
 </div>
 
-**（3）带残差注意力机制的FPN模块RSE-FPN（Residual SE-FPN）。**
+**（3）RSE-FPN：残差注意力机制的FPN结构**
 
-残差结构的通道注意力模块RSE-FPN结构如下图所示，RSE-FPN在PP-OCRv2的FPN基础上，将FPN中的卷积层更换为通道注意力结构的RSEConv层。考虑到PP-OCRv2的FPN通道数仅为96和24，如果直接用SEblock代替FPN中卷积会导致某些通道的特征被抑制，进而导致精度下降，RSEConv引入残差结构防止训练中包含重要特征的通道被抑制。直接添加RSE-FPN模块，可将PP-OCR检测模型的精度Hmean从81.3%提升到84.5%。在学生模型中加入RSE-FPN后进行CML蒸馏，比不加时，Hmean指标从83.2提升到84.3%。
+RSE-FPN（Residual Squeeze-and-Excitation FPN）如下图所示，引入残差结构和通道注意力结构，将FPN中的卷积层更换为通道注意力结构的RSEConv层，进一步提升特征图的表征能力。考虑到PP-OCRv2的检测模型中FPN通道数非常小，仅为96，如果直接用SEblock代替FPN中卷积会导致某些通道的特征被抑制，精度会下降。RSEConv引入残差结构会缓解上述问题，提升文本检测效果。进一步将PP-OCRv2中CML的学生模型的FPN结构更新为RSE-FPN，学生模型的hmean可以进一步从84.3%提升到85.4%。
 
 <div align="center">
     <img src=".././ppocr_v3/RSEFPN.png" width="1000">
@@ -95,15 +91,12 @@ LK-PAN(Large Kernel PAN)是一个具有更大感受野的轻量级[PAN](https://
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 ## 3. 识别优化
 
-PP-OCRv3识别模型从网络结构、训练策略、数据增广等多个方面进行了优化，PP-OCRv3系统流程图如下所示：
+PP-OCRv3的识别模块是基于文本识别算法[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159)优化。SVTR不再采用RNN结构，通过引入Transformers结构更加有效地挖掘文本行图像的上下文信息，从而提升文本识别能力。直接将PP-OCRv2的识别模型，替换成SVTR_Tiny，识别准确率从74.8%提升到80.1%（+5.3%），但是预测速度慢了将近11倍，CPU上预测一条文本行，将近100ms。因此，如下图所示，PP-OCRv3采用如下6个优化策略进行识别模型加速。
 
 <div align="center">
     <img src="../ppocr_v3/v3_rec_pipeline.png" width=800>
 </div>
 
-上图中，蓝色方块中列举了PP-OCRv3识别模型的6个主要模块。首先在模块①，将base模型从CRNN替换为精度更高的单一视觉模型[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159)，并进行一系列的结构优化进行加速，得到全新的轻量级文本识别网络SVTR_LCNet（如图中红色虚线框所示）；在模块②，借鉴[GTC](https://arxiv.org/pdf/2002.01276.pdf)策略，引入Attention指导CTC训练，进一步提升模型精度；在模块③，使用基于上下文信息的数据增广策略TextConAug，丰富训练数据上下文信息，提升训练数据多样性；在模块④，使用TextRotNet训练自监督的预训练模型，充分利用无标注识别数据的信息；模块⑤基于PP-OCRv2中提出的UDML蒸馏策略进行蒸馏学习，除计算2个模型的CTC分支的DMLLoss外，也计算2个模型的Attention分支之间的DMLLoss，从而得到更优模型；在模块⑥中，基于UIM无标注数据挖掘方法，使用效果好但速度相对较慢的SVTR_tiny模型进行无标签数据挖掘，为模型训练增加更多真实数据。
-
-
 基于上述策略，PP-OCRv3识别模型相比PP-OCRv2，在速度可比的情况下，精度进一步提升4.6%。 具体消融实验如下所示：
 
 | ID | 策略 |  模型大小 | 精度 | 预测耗时（CPU + MKLDNN)|
@@ -118,12 +111,13 @@ PP-OCRv3识别模型从网络结构、训练策略、数据增广等多个方面
 | 08 | + UDML | 12M | 78.4% | 7.6ms |
 | 09 | + UIM | 12M | 79.4% | 7.6ms |
 
-注： 测试速度时，实验01-03输入图片尺寸均为(3,32,320)，04-09输入图片尺寸均为(3,48,320)。在实际预测时，图像为变长输入，速度会有所变化。
+注： 测试速度时，实验01-03输入图片尺寸均为(3,32,320)，04-08输入图片尺寸均为(3,48,320)。在实际预测时，图像为变长输入，速度会有所变化。测试环境： Intel Gold 6148 CPU，预测时开启MKLDNN加速。
 
+**（1）SVTR_LCNet：轻量级文本识别网络**
 
-**（1）轻量级文本识别网络SVTR_LCNet。**
+SVTR_LCNet是针对文本识别任务，将基于Transformer的[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159)网络和轻量级CNN网络[PP-LCNet](https://arxiv.org/abs/2109.15099) 融合的一种轻量级文本识别网络。使用该网络，预测速度优于PP-OCRv2的识别模型20%，但是由于没有采用蒸馏策略，该识别模型效果略差。此外，进一步将输入图片规范化高度从32提升到48，预测速度稍微变慢，但是模型效果大幅提升，识别准确率达到73.98%（+2.08%），接近PP-OCRv2采用蒸馏策略的识别模型效果。
 
-PP-OCRv3将base模型从CRNN替换成了[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159)，SVTR证明了强大的单视觉模型（无需序列模型）即可高效准确完成文本识别任务，在中英文数据上均有优秀的表现。经过实验验证，SVTR_Tiny 在自建的[中文数据集](https://arxiv.org/abs/2109.03144)上 ，识别精度可以提升至80.1%，SVTR_Tiny 网络结构如下所示：
+SVTR_Tiny 网络结构如下所示：
 
 <div align="center">
     <img src="../ppocr_v3/svtr_tiny.png" width=800>
@@ -159,34 +153,39 @@ PP-OCRv3将base模型从CRNN替换成了[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159)
 
 注： 测试速度时，01-05输入图片尺寸均为(3,32,320)； PP-OCRv2-baseline 代表没有借助蒸馏方法训练得到的模型
 
-**（2）采用Attention指导CTC训练。**
+**（2）GTC：Attention指导CTC训练策略**
 
-为了提升模型精度同时不引入额外推理成本，PP-OCRv3 参考 GTC(Guided Training of CTC) 策略，使用 Attention 监督 CTC 训练，预测时完全去除 Attention 模块，在推理阶段不增加任何耗时, 精度提升3.8%，训练流程如下所示：
+[GTC](https://arxiv.org/pdf/2002.01276.pdf)（Guided Training of CTC），利用Attention模块以及损失，指导CTC损失训练，融合多种文本特征的表达，是一种有效的提升文本识别的策略。使用该策略，预测时完全去除 Attention 模块，在推理阶段不增加任何耗时，识别模型的准确率进一步提升到75.8%（+1.82%）。训练流程如下所示：
 <div align="center">
     <img src="../ppocr_v3/GTC.png" width=800>
 </div>
 
-**（3）TextConAug数据增广策略。**
+**（3）TextConAug：挖掘文字上下文信息的数据增广策略**
 
-在论文[ConCLR](https://www.cse.cuhk.edu.hk/~byu/papers/C139-AAAI2022-ConCLR.pdf)中，作者提出ConAug数据增广，在一个batch内对2张不同的图像进行联结，组成新的图像并进行自监督对比学习。PP-OCRv3将此方法应用到有监督的学习任务中，设计了TextConAug数据增强方法，支持更多图像的联结，从而进一步丰富了图像的上下文信息。最终将识别模型精度进一步提升0.5%。TextConAug示意图如下所示：
+TextConAug是一种挖掘文字上下文信息的数据增广策略，主要思想来源于论文[ConCLR](https://www.cse.cuhk.edu.hk/~byu/papers/C139-AAAI2022-ConCLR.pdf)，作者提出ConAug数据增广，在一个batch内对2张不同的图像进行联结，组成新的图像并进行自监督对比学习。PP-OCRv3将此方法应用到有监督的学习任务中，设计了TextConAug数据增强方法，可以丰富训练数据上下文信息，提升训练数据多样性。使用该策略，识别模型的准确率进一步提升到76.3%（+0.5%）。TextConAug示意图如下所示：
 
 <div align="center">
     <img src="../ppocr_v3/recconaug.png" width=800>
 </div>
 
 
-**（4）TextRotNet自监督训练优化预训练模型。**
+**（4）TextRotNet：自监督的预训练模型**
 
-为了充分利用自然场景中的大量无标注文本数据，PP-OCRv3参考论文[STR-Fewer-Labels](https://github.com/ku21fan/STR-Fewer-Labels)，设计TextRotNet自监督任务，对识别图像进行旋转并预测其旋转角度，同时结合中文场景文字识别任务的特点，在训练时适当调整图像的尺寸，添加文本识别数据增广，最终产出针对文本识别任务的PP-LCNet预训练模型，帮助识别模型精度进一步提升0.6%。TextRotNet训练流程如下图所示：
+TextRotNet是使用大量无标注的文本行数据，通过自监督方式训练的预训练模型，参考于论文[STR-Fewer-Labels](https://github.com/ku21fan/STR-Fewer-Labels)。该模型可以初始化SVTR_LCNet的初始权重，从而帮助文本识别模型收敛到更佳位置。使用该策略，识别模型的准确率进一步提升到76.9%（+0.6%）。TextRotNet训练流程如下图所示：
 
 <div align="center">
     <img src="../ppocr_v3/SSL.png" width="500">
 </div>
 
 
-**（5）UIM（Unlabeled Images Mining）无标注数据挖掘策略。**
+**（5）UDML：联合互学习策略**
+
+UDML（Unified-Deep Mutual Learning）联合互学习是PP-OCRv2中就采用的对于文本识别非常有效的提升模型效果的策略。在PP-OCRv3中，针对两个不同的SVTR_LCNet和Attention结构，对他们之间的PP-LCNet的特征图、SVTR模块的输出和Attention模块的输出同时进行监督训练。使用该策略，识别模型的准确率进一步提升到78.4%（+1.5%）。
+
+
+**（6）UIM：无标注数据挖掘方案**
 
-为更直接利用自然场景中包含大量无标注数据，使用PP-OCRv2检测模型以及SVTR_tiny识别模型对百度开源的40W [LSVT弱标注数据集](https://ai.baidu.com/broad/introduction?dataset=lsvt)进行检测与识别，并筛选出识别得分大于0.95的文本，共81W文本行数据，将其补充到训练数据中，最终进一步提升模型精度1.0%。
+UIM（Unlabeled Images Mining）是一种非常简单的无标注数据挖掘方案。核心思想是利用高精度的文本识别大模型对无标注数据进行预测，获取伪标签，并且选择预测置信度高的样本作为训练数据，用于训练小模型。使用该策略，识别模型的准确率进一步提升到79.4%（+1%）。
 
 <div align="center">
     <img src="../ppocr_v3/UIM.png" width="500">