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PaddlePaddle / PaddleOCR
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提交 359d81e5 编写于 作者: W WenmuZhou
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change infer args format from dict to list

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paddleocr.py
浏览文件 @ 359d81e5
...@@ -170,32 +170,20 @@ def maybe_download(model_storage_directory, url): ...@@ -170,32 +170,20 @@ def maybe_download(model_storage_directory, url):
def parse_args_whl(mMain=True): def parse_args_whl(mMain=True):
import argparse import argparse
extend_args_list = [ extend_args_list = [
{ ['lang', str, 'ch'],
'name': 'lang', ['det', str2bool, True],
'type': str, ['rec', str2bool, True],
'default': 'ch'
},
{
'name': 'det',
'type': str2bool,
'default': True
},
{
'name': 'rec',
'type': str2bool,
'default': True
},
] ]
for item in inference_args_list: for item in inference_args_list:
if item['name'] == 'rec_char_dict_path': if item[0] == 'rec_char_dict_path':
item['default'] = None item[2] = None
inference_args_list.extend(extend_args_list) inference_args_list.extend(extend_args_list)
if mMain: if mMain:
return parse_args() return parse_args()
else: else:
inference_args_dict = {} inference_args_dict = {}
for item in inference_args_list: for item in inference_args_list:
inference_args_dict[item['name']] = item['default'] inference_args_dict[item[0]] = item[2]
return argparse.Namespace(**inference_args_dict) return argparse.Namespace(**inference_args_dict)
......
tools/infer/utility.py
浏览文件 @ 359d81e5
...@@ -28,283 +28,75 @@ def str2bool(v): ...@@ -28,283 +28,75 @@ def str2bool(v):
inference_args_list = [ inference_args_list = [
# name type defalue
# params for prediction engine # params for prediction engine
{ ['use_gpu', str2bool, True],
'name': 'use_gpu', ['use_tensorrt', str2bool, False],
'type': str2bool, ['use_fp16', str2bool, False],
'default': True ['use_pdserving', str2bool, False],
}, ['use_mp', str2bool, False],
{ ['enable_mkldnn', str2bool, False],
'name': 'ir_optim', ['ir_optim', str2bool, True],
'type': str2bool, ['total_process_num', int, 1],
'default': True ['process_id', int, 0],
}, ['gpu_mem', int, 500],
{
'name': 'use_tensorrt',
'type': str2bool,
'default': False
},
{
'name': 'use_fp16',
'type': str2bool,
'default': False
},
{
'name': 'enable_mkldnn',
'type': str2bool,
'default': False
},
{
'name': 'use_pdserving',
'type': str2bool,
'default': False
},
{
'name': 'use_mp',
'type': str2bool,
'default': False
},
{
'name': 'total_process_num',
'type': int,
'default': 1
},
{
'name': 'process_id',
'type': int,
'default': 0
},
{
'name': 'gpu_mem',
'type': int,
'default': 500
},
# params for text detector # params for text detector
{ ['image_dir', str, None],
'name': 'image_dir', ['det_algorithm', str, 'DB'],
'type': str, ['det_model_dir', str, None],
'default': None ['det_limit_side_len', float, 960],
}, ['det_limit_type', str, 'max'],
{
'name': 'det_algorithm',
'type': str,
'default': 'DB'
},
{
'name': 'det_model_dir',
'type': str,
'default': None
},
{
'name': 'det_limit_side_len',
'type': float,
'default': 960
},
{
'name': 'det_limit_type',
'type': str,
'default': 'max'
},
# DB parmas # DB parmas
{ ['det_db_thresh', float, 0.3],
'name': 'det_db_thresh', ['det_db_box_thresh', float, 0.5],
'type': float, ['det_db_unclip_ratio', float, 1.6],
'default': 0.3 ['max_batch_size', int, 10],
}, ['use_dilation', str2bool, False],
{ ['det_db_score_mode', str, 'fast'],
'name': 'det_db_box_thresh',
'type': float,
'default': 0.5
},
{
'name': 'det_db_unclip_ratio',
'type': float,
'default': 1.6
},
{
'name': 'max_batch_size',
'type': int,
'default': 10
},
{
'name': 'use_dilation',
'type': str2bool,
'default': False
},
{
'name': 'det_db_score_mode',
'type': str,
'default': 'fast'
},
# EAST parmas # EAST parmas
{ ['det_east_score_thresh', float, 0.8],
'name': 'det_east_score_thresh', ['det_east_cover_thresh', float, 0.1],
'type': float, ['det_east_nms_thresh', float, 0.2],
'default': 0.8
},
{
'name': 'det_east_cover_thresh',
'type': float,
'default': 0.1
},
{
'name': 'det_east_nms_thresh',
'type': float,
'default': 0.2
},
# SAST parmas # SAST parmas
{ ['det_sast_score_thresh', float, 0.5],
'name': 'det_sast_score_thresh', ['det_sast_nms_thresh', float, 0.2],
'type': float, ['det_sast_polygon', str2bool, False],
'default': 0.5
},
{
'name': 'det_sast_nms_thresh',
'type': float,
'default': 0.2
},
{
'name': 'det_sast_polygon',
'type': str2bool,
'default': False
},
# params for text recognizer # params for text recognizer
{ ['rec_algorithm', str, 'CRNN'],
'name': 'rec_algorithm', ['rec_model_dir', str, None],
'type': str, ['rec_image_shape', str, '3, 32, 320'],
'default': 'CRNN' ['rec_char_type', str, "ch"],
}, ['rec_batch_num', int, 6],
{ ['max_text_length', int, 25],
'name': 'rec_model_dir', ['rec_char_dict_path', str, './ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt'],
'type': str, ['use_space_char', str2bool, True],
'default': None ['vis_font_path', str, './doc/fonts/simfang.ttf'],
}, ['drop_score', float, 0.5],
{
'name': 'rec_image_shape',
'type': str,
'default': '3, 32, 320'
},
{
'name': 'rec_char_type',
'type': str,
'default': "ch"
},
{
'name': 'rec_batch_num',
'type': int,
'default': 6
},
{
'name': 'max_text_length',
'type': int,
'default': 25
},
{
'name': 'rec_char_dict_path',
'type': str,
'default': './ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt'
},
{
'name': 'use_space_char',
'type': str2bool,
'default': True
},
{
'name': 'vis_font_path',
'type': str,
'default': './doc/fonts/simfang.ttf'
},
{
'name': 'drop_score',
'type': float,
'default': 0.5
},
# params for e2e # params for e2e
{ ['e2e_algorithm', str, 'PGNet'],
'name': 'e2e_algorithm', ['e2e_model_dir', str, None],
'type': str, ['e2e_limit_side_len', float, 768],
'default': 'PGNet' ['e2e_limit_type', str, 'max'],
},
{
'name': 'e2e_model_dir',
'type': str,
'default': None
},
{
'name': 'e2e_limit_side_len',
'type': float,
'default': 768
},
{
'name': 'e2e_limit_type',
'type': str,
'default': 'max'
},
# PGNet parmas # PGNet parmas
{ ['e2e_pgnet_score_thresh', float, 0.5],
'name': 'e2e_pgnet_score_thresh', ['e2e_char_dict_path', str, './ppocr/utils/ic15_dict.txt'],
'type': float, ['e2e_pgnet_valid_set', str, 'totaltext'],
'default': 0.5 ['e2e_pgnet_polygon', str2bool, True],
}, ['e2e_pgnet_mode', str, 'fast'],
{
'name': 'e2e_char_dict_path',
'type': str,
'default': './ppocr/utils/ic15_dict.txt'
},
{
'name': 'e2e_pgnet_valid_set',
'type': str,
'default': 'totaltext'
},
{
'name': 'e2e_pgnet_polygon',
'type': str2bool,
'default': True
},
{
'name': 'e2e_pgnet_mode',
'type': str,
'default': 'fast'
},
# params for text classifier # params for text classifier
{ ['use_angle_cls', str2bool, False],
'name': 'use_angle_cls', ['cls_model_dir', str, None],
'type': str2bool, ['cls_image_shape', str, '3, 48, 192'],
'default': False ['label_list', list, ['0', '180']],
}, ['cls_batch_num', int, 6],
{ ['cls_thresh', float, 0.9],
'name': 'cls_model_dir',
'type': str,
'default': None
},
{
'name': 'cls_image_shape',
'type': str,
'default': '3, 48, 192'
},
{
'name': 'label_list',
'type': list,
'default': ['0', '180']
},
{
'name': 'cls_batch_num',
'type': int,
'default': 6
},
{
'name': 'cls_thresh',
'type': float,
'default': 0.9
},
] ]
def parse_args(): def parse_args():
parser = argparse.ArgumentParser() parser = argparse.ArgumentParser()
for item in inference_args_list: for item in inference_args_list:
parser.add_argument( parser.add_argument('--' + item[0], type=item[1], default=item[2])
'--' + item['name'], type=item['type'], default=item['default'])
return parser.parse_args() return parser.parse_args()
......
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