kie doc (#7154)

* kie doc

* fix xlm model export

* fix doc

* add wildreceipt dataset

* fix doc

* fix doc

doc/doc_ch/algorithm_kie_layoutxlm.md

+# 关键信息抽取算法-LayoutXLM
+
+- [1. 算法简介](#1-算法简介)
+- [2. 环境配置](#2-环境配置)
+- [3. 模型训练、评估、预测](#3-模型训练评估预测)
+- [4. 推理部署](#4-推理部署)
+  - [4.1 Python推理](#41-python推理)
+  - [4.2 C++推理部署](#42-推理部署)
+  - [4.3 Serving服务化部署](#43-serving服务化部署)
+  - [4.4 更多推理部署](#44-更多推理部署)
+- [5. FAQ](#5-faq)
+- [引用](#引用)
+
+
+<a name="1"></a>
+
+## 1. 算法简介
+
+
+论文信息：
+
+> [LayoutXLM: Multimodal Pre-training for Multilingual Visually-rich Document Understanding](https://arxiv.org/abs/2104.08836)
+>
+> Yiheng Xu, Tengchao Lv, Lei Cui, Guoxin Wang, Yijuan Lu, Dinei Florencio, Cha Zhang, Furu Wei
+>
+> 2021
+
+在XFUND_zh数据集上，算法复现效果如下：
+
+|模型|骨干网络|任务|配置文件|hmean|下载链接|
+| --- | --- |--|--- | --- | --- |
+|LayoutXLM|LayoutXLM-base|SER |[ser_layoutxlm_xfund_zh.yml](../../configs/kie/layoutlm_series/ser_layoutxlm_xfund_zh.yml)|90.38%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar)/[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutXLM_xfun_zh_infer.tar)|
+|LayoutXLM|LayoutXLM-base|RE | [re_layoutxlm_xfund_zh.yml](../../configs/kie/layoutlm_series/re_layoutxlm_xfund_zh.yml)|74.83%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutXLM_xfun_zh.tar)/[推理模型(coming soon)]()|
+
+<a name="2"></a>
+
+## 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)克隆项目代码。
+
+
+<a name="3"></a>
+
+## 3. 模型训练、评估、预测
+
+请参考[关键信息抽取教程](./kie.md)。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的关键信息抽取模型只需要**更换配置文件**即可。
+
+
+<a name="4"></a>
+## 4. 推理部署
+
+<a name="4-1"></a>
+
+### 4.1 Python推理
+
+**注：** 目前RE任务推理过程仍在适配中，下面以SER任务为例，介绍基于LayoutXLM模型的关键信息抽取过程。
+
+首先将训练得到的模型转换成inference model。LayoutXLM模型在XFUND_zh数据集上训练的模型为例（[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar)），可以使用下面的命令进行转换。
+
+``` bash
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar
+tar -xf ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar
+python3 tools/export_model.py -c configs/kie/layoutlm_series/ser_layoutxlm_xfund_zh.yml -o Architecture.Backbone.checkpoints=./ser_LayoutXLM_xfun_zh/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/ser_layoutxlm
+```
+
+LayoutXLM模型基于SER任务进行推理，可以执行如下命令：
+
+```bash
+cd ppstructure
+python3 vqa/predict_vqa_token_ser.py \
+  --vqa_algorithm=LayoutXLM \
+  --ser_model_dir=../inference/ser_layoutxlm_infer \
+  --image_dir=./docs/vqa/input/zh_val_42.jpg \
+  --ser_dict_path=../train_data/XFUND/class_list_xfun.txt \
+  --vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf
+```
+
+SER可视化结果默认保存到`./output`文件夹里面，结果示例如下：
+
+<div align="center">
+    <img src="../../ppstructure/docs/vqa/result_ser/zh_val_42_ser.jpg" width="800">
+</div>
+
+
+<a name="4-2"></a>
+### 4.2 C++推理部署
+
+暂不支持
+
+<a name="4-3"></a>
+### 4.3 Serving服务化部署
+
+暂不支持
+
+<a name="4-4"></a>
+### 4.4 更多推理部署
+
+暂不支持
+
+<a name="5"></a>
+
+## 5. FAQ
+
+## 引用
+
+
+```bibtex
+@article{DBLP:journals/corr/abs-2104-08836,
+  author    = {Yiheng Xu and
+               Tengchao Lv and
+               Lei Cui and
+               Guoxin Wang and
+               Yijuan Lu and
+               Dinei Flor{\^{e}}ncio and
+               Cha Zhang and
+               Furu Wei},
+  title     = {LayoutXLM: Multimodal Pre-training for Multilingual Visually-rich
+               Document Understanding},
+  journal   = {CoRR},
+  volume    = {abs/2104.08836},
+  year      = {2021},
+  url       = {https://arxiv.org/abs/2104.08836},
+  eprinttype = {arXiv},
+  eprint    = {2104.08836},
+  timestamp = {Thu, 14 Oct 2021 09:17:23 +0200},
+  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2104-08836.bib},
+  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
+}
+
+@article{DBLP:journals/corr/abs-1912-13318,
+  author    = {Yiheng Xu and
+               Minghao Li and
+               Lei Cui and
+               Shaohan Huang and
+               Furu Wei and
+               Ming Zhou},
+  title     = {LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding},
+  journal   = {CoRR},
+  volume    = {abs/1912.13318},
+  year      = {2019},
+  url       = {http://arxiv.org/abs/1912.13318},
+  eprinttype = {arXiv},
+  eprint    = {1912.13318},
+  timestamp = {Mon, 01 Jun 2020 16:20:46 +0200},
+  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1912-13318.bib},
+  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
+}
+
+@article{DBLP:journals/corr/abs-2012-14740,
+  author    = {Yang Xu and
+               Yiheng Xu and
+               Tengchao Lv and
+               Lei Cui and
+               Furu Wei and
+               Guoxin Wang and
+               Yijuan Lu and
+               Dinei A. F. Flor{\^{e}}ncio and
+               Cha Zhang and
+               Wanxiang Che and
+               Min Zhang and
+               Lidong Zhou},
+  title     = {LayoutLMv2: Multi-modal Pre-training for Visually-Rich Document Understanding},
+  journal   = {CoRR},
+  volume    = {abs/2012.14740},
+  year      = {2020},
+  url       = {https://arxiv.org/abs/2012.14740},
+  eprinttype = {arXiv},
+  eprint    = {2012.14740},
+  timestamp = {Tue, 27 Jul 2021 09:53:52 +0200},
+  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2012-14740.bib},
+  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
+}
+```

doc/doc_ch/algorithm_kie_sdmgr.md

+
+# 关键信息抽取算法-SDMGR
+
+- [1. 算法简介](#1-算法简介)
+- [2. 环境配置](#2-环境配置)
+- [3. 模型训练、评估、预测](#3-模型训练评估预测)
+  - [3.1 模型训练](#31-模型训练)
+  - [3.2 模型评估](#32-模型评估)
+  - [3.3 模型预测](#33-模型预测)
+- [4. 推理部署](#4-推理部署)
+  - [4.1 Python推理](#41-python推理)
+  - [4.2 C++推理部署](#42-c推理部署)
+  - [4.3 Serving服务化部署](#43-serving服务化部署)
+  - [4.4 更多推理部署](#44-更多推理部署)
+- [5. FAQ](#5-faq)
+- [引用](#引用)
+
+
+<a name="1"></a>
+
+## 1. 算法简介
+
+
+论文信息：
+
+> [Spatial Dual-Modality Graph Reasoning for Key Information Extraction](https://arxiv.org/abs/2103.14470)
+>
+> Hongbin Sun and Zhanghui Kuang and Xiaoyu Yue and Chenhao Lin and Wayne Zhang
+>
+> 2021
+
+在wildreceipt发票公开数据集上，算法复现效果如下：
+
+|模型|骨干网络|配置文件|hmean|下载链接|
+| --- | --- | --- | --- | --- |
+|SDMGR|VGG6|[configs/kie/sdmgr/kie_unet_sdmgr.yml](../../configs/kie/sdmgr/kie_unet_sdmgr.yml)|86.7%|[训练模型]( https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/kie/kie_vgg16.tar)/[推理模型(coming soon)]()|
+
+
+<a name="2"></a>
+
+## 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)克隆项目代码。
+
+
+<a name="3"></a>
+
+## 3. 模型训练、评估、预测
+
+SDMGR是一个关键信息提取算法，将每个检测到的文本区域分类为预定义的类别，如订单ID、发票号码，金额等。
+
+训练和测试的数据采用wildreceipt数据集，通过如下指令下载数据集：
+
+```bash
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/dataset/wildreceipt.tar && tar xf wildreceipt.tar
+```
+
+创建数据集软链到PaddleOCR/train_data目录下：
+```
+cd PaddleOCR/ && mkdir train_data && cd train_data
+
+ln -s ../../wildreceipt ./
+```
+
+
+### 3.1 模型训练
+
+训练采用的配置文件是`configs/kie/sdmgr/kie_unet_sdmgr.yml`，配置文件中默认训练数据路径是`train_data/wildreceipt`，准备好数据后，可以通过如下指令执行训练：
+
+```
+python3 tools/train.py -c configs/kie/sdmgr/kie_unet_sdmgr.yml -o Global.save_model_dir=./output/kie/
+```
+
+### 3.2 模型评估
+
+执行下面的命令进行模型评估
+
+```bash
+python3 tools/eval.py -c configs/kie/sdmgr/kie_unet_sdmgr.yml -o Global.checkpoints=./output/kie/best_accuracy
+```
+
+输出信息示例如下所示。
+
+```py
+[2022/08/10 05:22:23] ppocr INFO: metric eval ***************
+[2022/08/10 05:22:23] ppocr INFO: hmean:0.8670120239257812
+[2022/08/10 05:22:23] ppocr INFO: fps:10.18816520530961
+```
+
+### 3.3 模型预测
+
+执行下面的命令进行模型预测，预测的时候需要预先加载存储图片路径以及OCR信息的文本文件，使用`Global.infer_img`进行指定。
+
+```bash
+python3 tools/infer_kie.py -c configs/kie/kie_unet_sdmgr.yml -o Global.checkpoints=kie_vgg16/best_accuracy  Global.infer_img=./train_data/wildreceipt/1.txt
+```
+
+执行预测后的结果保存在`./output/sdmgr_kie/predicts_kie.txt`文件中，可视化结果保存在`/output/sdmgr_kie/kie_results/`目录下。
+
+可视化结果如下图所示：
+
+<div align="center">
+    <img src="../../ppstructure/docs/imgs/sdmgr_result.png" width="800">
+</div>
+
+<a name="4"></a>
+## 4. 推理部署
+
+<a name="4-1"></a>
+### 4.1 Python推理
+
+暂不支持
+
+<a name="4-2"></a>
+### 4.2 C++推理部署
+
+暂不支持
+
+<a name="4-3"></a>
+### 4.3 Serving服务化部署
+
+暂不支持
+
+<a name="4-4"></a>
+### 4.4 更多推理部署
+
+暂不支持
+
+<a name="5"></a>
+
+## 5. FAQ
+
+## 引用
+
+
+```bibtex
+@misc{sun2021spatial,
+      title={Spatial Dual-Modality Graph Reasoning for Key Information Extraction},
+      author={Hongbin Sun and Zhanghui Kuang and Xiaoyu Yue and Chenhao Lin and Wayne Zhang},
+      year={2021},
+      eprint={2103.14470},
+      archivePrefix={arXiv},
+      primaryClass={cs.CV}
+}
+```

doc/doc_ch/algorithm_kie_vi_layoutxlm.md

+# 关键信息抽取算法-VI-LayoutXLM
+
+- [1. 算法简介](#1-算法简介)
+- [2. 环境配置](#2-环境配置)
+- [3. 模型训练、评估、预测](#3-模型训练评估预测)
+- [4. 推理部署](#4-推理部署)
+  - [4.1 Python推理](#41-python推理)
+  - [4.2 C++推理部署](#42-c推理部署)
+  - [4.3 Serving服务化部署](#43-serving服务化部署)
+  - [4.4 更多推理部署](#44-更多推理部署)
+- [5. FAQ](#5-faq)
+- [引用](#引用)
+
+
+<a name="1"></a>
+
+## 1. 算法简介
+
+VI-LayoutXLM基于LayoutXLM进行改进，在下游任务训练过程中，去除视觉骨干网络模块，最终精度基本无损的情况下，模型推理速度进一步提升。
+
+在XFUND_zh数据集上，算法复现效果如下：
+
+|模型|骨干网络|任务|配置文件|hmean|下载链接|
+| --- | --- |---| --- | --- | --- |
+|VI-LayoutXLM |VI-LayoutXLM-base | SER |[ser_vi_layoutxlm_xfund_zh_udml.yml](../../configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh_udml.yml)|93.19%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar)/[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_infer.tar)|
+|VI-LayoutXLM |VI-LayoutXLM-base |RE | [re_vi_layoutxlm_xfund_zh_udml.yml](../../configs/kie/vi_layoutxlm/re_vi_layoutxlm_xfund_zh_udml.yml)|83.92%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/re_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar)/[推理模型(coming soon)]()|
+
+<a name="2"></a>
+
+## 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)克隆项目代码。
+
+
+<a name="3"></a>
+
+## 3. 模型训练、评估、预测
+
+请参考[关键信息抽取教程](./kie.md)。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的关键信息抽取模型只需要**更换配置文件**即可。
+
+
+<a name="4"></a>
+## 4. 推理部署
+
+<a name="4-1"></a>
+
+### 4.1 Python推理
+
+**注：** 目前RE任务推理过程仍在适配中，下面以SER任务为例，介绍基于VI-LayoutXLM模型的关键信息抽取过程。
+
+首先将训练得到的模型转换成inference model。以VI-LayoutXLM模型在XFUND_zh数据集上训练的模型为例（[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar)），可以使用下面的命令进行转换。
+
+``` bash
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar
+tar -xf ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar
+python3 tools/export_model.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml -o Architecture.Backbone.checkpoints=./ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/ser_vi_layoutxlm_infer
+```
+
+VI-LayoutXLM模型基于SER任务进行推理，可以执行如下命令：
+
+```bash
+cd ppstructure
+python3 vqa/predict_vqa_token_ser.py \
+  --vqa_algorithm=LayoutXLM \
+  --ser_model_dir=../inference/ser_vi_layoutxlm_infer \
+  --image_dir=./docs/vqa/input/zh_val_42.jpg \
+  --ser_dict_path=../train_data/XFUND/class_list_xfun.txt \
+  --vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf \
+  --ocr_order_method="tb-yx"
+```
+
+SER可视化结果默认保存到`./output`文件夹里面，结果示例如下：
+
+<div align="center">
+    <img src="../../ppstructure/docs/vqa/result_ser/zh_val_42_ser.jpg" width="800">
+</div>
+
+
+<a name="4-2"></a>
+### 4.2 C++推理部署
+
+暂不支持
+
+<a name="4-3"></a>
+### 4.3 Serving服务化部署
+
+暂不支持
+
+<a name="4-4"></a>
+### 4.4 更多推理部署
+
+暂不支持
+
+<a name="5"></a>
+
+## 5. FAQ
+
+## 引用
+
+
+```bibtex
+@article{DBLP:journals/corr/abs-2104-08836,
+  author    = {Yiheng Xu and
+               Tengchao Lv and
+               Lei Cui and
+               Guoxin Wang and
+               Yijuan Lu and
+               Dinei Flor{\^{e}}ncio and
+               Cha Zhang and
+               Furu Wei},
+  title     = {LayoutXLM: Multimodal Pre-training for Multilingual Visually-rich
+               Document Understanding},
+  journal   = {CoRR},
+  volume    = {abs/2104.08836},
+  year      = {2021},
+  url       = {https://arxiv.org/abs/2104.08836},
+  eprinttype = {arXiv},
+  eprint    = {2104.08836},
+  timestamp = {Thu, 14 Oct 2021 09:17:23 +0200},
+  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2104-08836.bib},
+  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
+}
+
+@article{DBLP:journals/corr/abs-1912-13318,
+  author    = {Yiheng Xu and
+               Minghao Li and
+               Lei Cui and
+               Shaohan Huang and
+               Furu Wei and
+               Ming Zhou},
+  title     = {LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding},
+  journal   = {CoRR},
+  volume    = {abs/1912.13318},
+  year      = {2019},
+  url       = {http://arxiv.org/abs/1912.13318},
+  eprinttype = {arXiv},
+  eprint    = {1912.13318},
+  timestamp = {Mon, 01 Jun 2020 16:20:46 +0200},
+  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1912-13318.bib},
+  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
+}
+
+@article{DBLP:journals/corr/abs-2012-14740,
+  author    = {Yang Xu and
+               Yiheng Xu and
+               Tengchao Lv and
+               Lei Cui and
+               Furu Wei and
+               Guoxin Wang and
+               Yijuan Lu and
+               Dinei A. F. Flor{\^{e}}ncio and
+               Cha Zhang and
+               Wanxiang Che and
+               Min Zhang and
+               Lidong Zhou},
+  title     = {LayoutLMv2: Multi-modal Pre-training for Visually-Rich Document Understanding},
+  journal   = {CoRR},
+  volume    = {abs/2012.14740},
+  year      = {2020},
+  url       = {https://arxiv.org/abs/2012.14740},
+  eprinttype = {arXiv},
+  eprint    = {2012.14740},
+  timestamp = {Tue, 27 Jul 2021 09:53:52 +0200},
+  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2012-14740.bib},
+  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
+}
+```

doc/doc_ch/algorithm_overview.md

-# OCR算法
+# 算法汇总
 
-- [1. 两阶段算法](#1)
+- [1. 两阶段OCR算法](#1)
   - [1.1 文本检测算法](#11)
   - [1.2 文本识别算法](#12)
-- [2. 端到端算法](#2)
+- [2. 端到端OCR算法](#2)
 - [3. 表格识别算法](#3)
+- [4. 关键信息抽取算法](#4)
 
 
 本文给出了PaddleOCR已支持的OCR算法列表，以及每个算法在**英文公开数据集**上的模型和指标，主要用于算法简介和算法性能对比，更多包括中文在内的其他数据集上的模型请参考[PP-OCR v2.0 系列模型下载](./models_list.md)。
@@ -114,3 +115,34 @@
 |模型|骨干网络|配置文件|acc|下载链接|
 |---|---|---|---|---|
 |TableMaster|TableResNetExtra|[configs/table/table_master.yml](../../configs/table/table_master.yml)|77.47%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/tablemaster/table_structure_tablemaster_train.tar) / [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/tablemaster/table_structure_tablemaster_infer.tar)|
+
+
+
+## 4. 关键信息抽取算法
+
+已支持的关键信息抽取算法列表（戳链接获取使用教程）：
+
+- [x]  [VI-LayoutXLM](./algorithm_kie_vi_laoutxlm.md)
+- [x]  [LayoutLM](./algorithm_kie_laoutxlm.md)
+- [x]  [LayoutLMv2](./algorithm_kie_laoutxlm.md)
+- [x]  [LayoutXLM](./algorithm_kie_laoutxlm.md)
+- [x]  [SDMGR](././algorithm_kie_sdmgr.md)
+
+在wildreceipt发票公开数据集上，算法复现效果如下：
+
+|模型|骨干网络|配置文件|hmean|下载链接|
+| --- | --- | --- | --- | --- |
+|SDMGR|VGG6|[configs/kie/sdmgr/kie_unet_sdmgr.yml](../../configs/kie/sdmgr/kie_unet_sdmgr.yml)|86.7%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/kie/kie_vgg16.tar)|
+
+
+在XFUND_zh公开数据集上，算法效果如下：
+
+|模型|骨干网络|任务|配置文件|hmean|下载链接|
+| --- | --- |  --- | --- | --- | --- |
+|VI-LayoutXLM| VI-LayoutXLM-base | SER | [ser_vi_layoutxlm_xfund_zh_udml.yml](../../configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh_udml.yml)|**93.19%**|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar)|
+|LayoutXLM| LayoutXLM-base | SER | [ser_layoutxlm_xfund_zh.yml](../../configs/kie/layoutlm_series/ser_layoutxlm_xfund_zh.yml)|90.38%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar)|
+|LayoutLM| LayoutLM-base | SER | [ser_layoutlm_xfund_zh.yml](../../configs/kie/layoutlm_series/ser_layoutlm_xfund_zh.yml)|77.31%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutLM_xfun_zh.tar)|
+|LayoutLMv2| LayoutLMv2-base | SER | [ser_layoutlmv2_xfund_zh.yml](../../configs/kie/layoutlm_series/ser_layoutlmv2_xfund_zh.yml)|85.44%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutLMv2_xfun_zh.tar)|
+|VI-LayoutXLM| VI-LayoutXLM-base | RE | [re_vi_layoutxlm_xfund_zh_udml.yml](../../configs/kie/vi_layoutxlm/re_vi_layoutxlm_xfund_zh_udml.yml)|**83.92%**|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/re_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar)|
+|LayoutXLM| LayoutXLM-base | RE | [re_layoutxlm_xfund_zh.yml](../../configs/kie/layoutlm_series/re_layoutxlm_xfund_zh.yml)|74.83%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutXLM_xfun_zh.tar)|
+|LayoutLMv2| LayoutLMv2-base | RE | [re_layoutlmv2_xfund_zh.yml](../../configs/kie/layoutlm_series/re_layoutlmv2_xfund_zh.yml)|67.77%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutLMv2_xfun_zh.tar)|

doc/doc_ch/dataset/docvqa_datasets.md → doc/doc_ch/dataset/kie_datasets.md

-## DocVQA数据集
+# 信息抽取数据集
+
 这里整理了常见的DocVQA数据集，持续更新中，欢迎各位小伙伴贡献数据集～
 - [FUNSD数据集](#funsd)
 - [XFUND数据集](#xfund)
+- [wildreceipt数据集](#wildreceipt)
 
 <a name="funsd"></a>
-#### 1、FUNSD数据集
+
+## 1. FUNSD数据集
+
 - **数据来源**：https://guillaumejaume.github.io/FUNSD/
 - **数据简介**：FUNSD数据集是一个用于表单理解的数据集，它包含199张真实的、完全标注的扫描版图片，类型包括市场报告、广告以及学术报告等，并分为149张训练集以及50张测试集。FUNSD数据集适用于多种类型的DocVQA任务，如字段级实体分类、字段级实体连接等。部分图像以及标注框可视化如下所示:
 <div align="center">
@@ -16,12 +20,33 @@
 - **下载地址**：https://guillaumejaume.github.io/FUNSD/download/
 
 <a name="xfund"></a>
-#### 2、XFUND数据集
+
+## 2. XFUND数据集
 - **数据来源**：https://github.com/doc-analysis/XFUND
 - **数据简介**：XFUND是一个多语种表单理解数据集，它包含7种不同语种的表单数据，并且全部用人工进行了键-值对形式的标注。其中每个语种的数据都包含了199张表单数据，并分为149张训练集以及50张测试集。部分图像以及标注框可视化如下所示:
+
 <div align="center">
     <img src="../../datasets/xfund_demo/gt_zh_train_0.jpg" width="500">
     <img src="../../datasets/xfund_demo/gt_zh_train_1.jpg" width="500">
 </div>
 
 - **下载地址**：https://github.com/doc-analysis/XFUND/releases/tag/v1.0
+
+
+<a name="wildreceipt"></a>
+
+## 3. wildreceipt数据集
+
+- **数据来源**：https://arxiv.org/abs/2103.14470
+- **数据简介**：wildreceipt数据集是英文发票数据集，包含26个类别（此处类别体系包含`Ignore`类别），共标注了50000个文本框。其中训练集包含1267张图片，测试集包含472张图片。部分图像以及标注框可视化如下所示:
+
+<div align="center">
+    <img src="../../datasets/wildreceipt_demo/2769.jpeg" width="500">
+    <img src="../../datasets/wildreceipt_demo/1bbe854b8817dedb8585e0732089fd1f752d2cec.jpeg" width="500">
+</div>
+
+**注：** 这里对于类别为`Ignore`或者`Others`的文本，没有进行可视化。
+
+- **下载地址**：
+    - 原始数据下载地址：[链接](https://download.openmmlab.com/mmocr/data/wildreceipt.tar)
+    - 数据格式转换后适配于PaddleOCR训练的数据下载地址：[链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/dataset/wildreceipt.tar)

doc/doc_ch/kie.md

+# 关键信息抽取
+
+本文提供了PaddleOCR关键信息抽取的全流程指南，包括语义实体识别 (Semantic Entity Recognition) 以及关系抽取 (Relation Extraction, RE) 任务的数据准备、模型训练、调优、评估、预测，各个阶段的详细说明。
+
+- [1. 数据准备](#1-数据准备)
+  - [1.1. 准备数据集](#11-准备数据集)
+  - [1.2. 自定义数据集](#12-自定义数据集)
+  - [1.3. 数据下载](#13-数据下载)
+- [2. 开始训练](#2-开始训练)
+  - [2.1. 启动训练](#21-启动训练)
+  - [2.2. 断点训练](#22-断点训练)
+  - [2.3. 混合精度训练](#24-混合精度训练)
+  - [2.4. 分布式训练](#25-分布式训练)
+  - [2.5. 知识蒸馏训练](#26-知识蒸馏训练)
+  - [2.6. 其他训练环境](#27-其他训练环境)
+- [3. 模型评估与预测](#3-模型评估与预测)
+  - [3.1. 指标评估](#31-指标评估)
+  - [3.2. 测试信息抽取效果](#32-测试识别效果)
+- [4. 模型导出与预测](#4-模型导出与预测)
+- [5. FAQ](#5-faq)
+
+# 1. 数据准备
+
+## 1.1. 准备数据集
+
+在训练信息抽取相关模型时，PaddleOCR支持以下数据格式。
+ - `通用数据` 用于训练以文本文件存储的数据集(SimpleDataSet);
+
+训练数据的默认存储路径是 `PaddleOCR/train_data`,如果您的磁盘上已有数据集，只需创建软链接至数据集目录：
+
+```
+# linux and mac os
+ln -sf <path/to/dataset> <path/to/paddle_ocr>/train_data/dataset
+# windows
+mklink /d <path/to/paddle_ocr>/train_data/dataset <path/to/dataset>
+```
+
+## 1.2. 自定义数据集
+
+训练过程中一般包含训练集与验证集，二者数据格式相同，下面介绍如何自定义数据集。
+
+**（1）训练集**
+
+建议将训练图片放入同一个文件夹，并用一个文本文件记录图片路径和标签，文本文件里的内容如下:
+
+```py
+" 图像文件名                 图像标注信息 "
+zh_train_0.jpg   [{"transcription": "汇丰晋信", "label": "other", "points": [[104, 114], [530, 114], [530, 175], [104, 175]], "id": 1, "linking": []}, {"transcription": "受理时间:", "label": "question", "points": [[126, 267], [266, 267], [266, 305], [126, 305]], "id": 7, "linking": [[7, 13]]}, {"transcription": "2020.6.15", "label": "answer", "points": [[321, 239], [537, 239], [537, 285], [321, 285]], "id": 13, "linking": [[7, 13]]}]
+zh_train_1.jpg   [{"transcription": "中国人体器官捐献", "label": "other", "points": [[544, 459], [954, 459], [954, 517], [544, 517]], "id": 1, "linking": []}, {"transcription": ">编号:MC545715483585", "label": "other", "points": [[1462, 470], [2054, 470], [2054, 543], [1462, 543]], "id": 10, "linking": []}, {"transcription": "CHINAORGANDONATION", "label": "other", "points": [[543, 516], [958, 516], [958, 551], [543, 551]], "id": 14, "linking": []}, {"transcription": "中国人体器官捐献志愿登记表", "label": "header", "points": [[635, 793], [1892, 793], [1892, 904], [635, 904]], "id": 18, "linking": []}]
+...
+```
+
+**注意：** 文本文件中默认请将图片路径和图片标签用 `\t` 分割，如用其他方式分割将造成训练报错。
+
+其中图像标注信息字符串经过json解析之后可以得到一个列表信息，列表中每个元素是一个字典，存储了每个文本行的需要信息，各个字段的含义如下。
+
+- transcription: 存储了文本行的文字内容
+- label: 该文本行内容所属的类别
+- points: 存储文本行的四点位置信息
+- id: 存储文本行的id信息，用于RE任务的训练
+- linking: 存储文本行的之间的连接信息，用于RE任务的训练
+
+**（2）验证集**
+
+验证集构建方式与训练集相同。
+
+* 字典文件
+
+训练集与验证集中的文本行包含标签信息，所有标签的列表存在字典文件中（如`class_list.txt`），字典文件中的每一行表示为一个类别名称。
+
+以XFUND_zh数据为例，共包含4个类别，字典文件内容如下所示。
+
+```
+OTHER
+QUESTION
+ANSWER
+HEADER
+```
+
+在标注文件中，每个标注的文本行内容的`label`字段标注信息需要属于字典内容。
+
+最终数据集应有如下文件结构：
+
+```
+|-train_data
+  |-data_name
+    |- train.json
+    |- train
+        |- zh_train_0.png
+        |- zh_train_1.jpg
+        | ...
+    |- val.json
+    |- val
+        |- zh_val_0.png
+        |- zh_val_1.jpg
+        | ...
+```
+
+**注：**
+
+- 标注文件中的类别信息不区分大小写，如`HEADER`与`header`会被解析为相同的类别id，因此在标注的时候，不能使用小写处理后相同的字符串表示不同的类别。
+- 在整理标注文件的时候，建议将other这个类别（其他，无需关注的文本行可以标注为other）放在第一行，在解析的时候，会将`other`类别的类别id解析为0，后续不会对该类进行可视化。
+
+## 1.3. 数据下载
+
+如果你没有本地数据集，可以从[XFUND](https://github.com/doc-analysis/XFUND)或者[FUNSD](https://guillaumejaume.github.io/FUNSD/)官网下载数据，然后使用XFUND与FUNSD的处理脚本([XFUND](../../ppstructure/vqa/tools/trans_xfun_data.py), [FUNSD](../../ppstructure/vqa/tools/trans_funsd_label.py))，生成用于PaddleOCR训练的数据格式，并使用公开数据集快速体验关键信息抽取的流程。
+
+更多关于公开数据集的介绍，请参考[关键信息抽取数据集说明文档](./dataset/kie_datasets.md)。
+
+PaddleOCR也支持了关键信息抽取模型的标注，具体使用方法请参考：[PPOCRLabel使用文档](../../PPOCRLabel/README_ch.md)。
+
+
+# 2. 开始训练
+
+PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本，本节将以 VI_LayoutXLM 多模态预训练模型为例进行讲解。
+
+> 如果希望使用基于SDMGR的关键信息抽取算法，请参考：[SDMGR使用](./algorithm_kie_sdmgr.md)。
+
+## 2.1. 启动训练
+
+如果你没有使用自定义数据集，可以使用PaddleOCR中已经处理好的XFUND_zh数据集进行快速体验。
+
+```bash
+mkdir train_data
+cd train_data
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/dataset/XFUND.tar && tar -xf XFUND.tar
+cd ..
+```
+
+如果不希望训练，直接体验后面的模型评估、预测、动转静、推理的流程，可以下载PaddleOCR中提供的预训练模型，并跳过2.1部分。
+
+使用下面的方法，下载基于XFUND数据的SER与RE任务预训练模型。
+
+```bash
+mkdir pretrained_model
+cd pretrained_model
+# 下载并解压SER预训练模型
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar & tar -xf ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar
+
+# 下载并解压RE预训练模型
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/re_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar & tar -xf re_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar
+```
+
+开始训练:
+
+- 如果您安装的是cpu版本，请将配置文件中的 `use_gpu` 字段修改为false
+- PaddleOCR在训练时，会默认下载VI_LayoutXLM预训练模型，这里无需预先下载。
+
+```bash
+# GPU训练 支持单卡，多卡训练
+# 训练日志会自动保存到 配置文件中"{Global.save_model_dir}" 下的train.log文件中
+
+# SER单卡训练
+python3 tools/train.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml
+
+# SER多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
+python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3'  tools/train.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml
+
+# RE任务单卡训练
+python3 tools/train.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/re_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml
+```
+
+以SER任务为例，正常启动训练后，会看到以下log输出：
+
+```
+[2022/08/08 16:28:28] ppocr INFO: epoch: [1/200], global_step: 10, lr: 0.000006, loss: 1.871535, avg_reader_cost: 0.28200 s, avg_batch_cost: 0.82318 s, avg_samples: 8.0, ips: 9.71838 samples/s, eta: 0:51:59
+[2022/08/08 16:28:33] ppocr INFO: epoch: [1/200], global_step: 19, lr: 0.000018, loss: 1.461939, avg_reader_cost: 0.00042 s, avg_batch_cost: 0.32037 s, avg_samples: 6.9, ips: 21.53773 samples/s, eta: 0:37:55
+[2022/08/08 16:28:39] ppocr INFO: cur metric, precision: 0.11526348939743859, recall: 0.19776657060518732, hmean: 0.14564265817747712, fps: 34.008392345050055
+[2022/08/08 16:28:45] ppocr INFO: save best model is to ./output/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh/best_accuracy
+[2022/08/08 16:28:45] ppocr INFO: best metric, hmean: 0.14564265817747712, precision: 0.11526348939743859, recall: 0.19776657060518732, fps: 34.008392345050055, best_epoch: 1
+[2022/08/08 16:28:51] ppocr INFO: save model in ./output/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh/latest
+```
+
+log 中自动打印如下信息：
+
+|  字段   |   含义   |  
+| :----: | :------: |
+|  epoch | 当前迭代轮次 |
+|  iter  | 当前迭代次数 |
+|  lr    | 当前学习率 |
+|  loss  | 当前损失函数 |
+|  reader_cost | 当前 batch 数据处理耗时 |
+|  batch_cost | 当前 batch 总耗时 |
+|  samples  | 当前 batch 内的样本数 |
+|  ips  | 每秒处理图片的数量 |
+
+
+PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml` 中修改 `eval_batch_step` 设置评估频率，默认每19个iter评估一次。评估过程中默认将最佳hmean模型，保存为 `output/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh/best_accuracy/` 。
+
+如果验证集很大，测试将会比较耗时，建议减少评估次数，或训练完再进行评估。
+
+**提示：** 可通过 -c 参数选择 `configs/kie/` 路径下的多种模型配置进行训练，PaddleOCR支持的信息抽取算法可以参考[前沿算法列表](./algorithm_overview.md)。
+
+
+如果你希望训练自己的数据集，需要修改配置文件中的数据配置、字典文件以及类别数。
+
+
+以 `configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml` 为例，修改的内容如下所示。
+
+```yaml
+
+Architecture:
+  # ...
+  Backbone:
+    name: LayoutXLMForSer
+    pretrained: True
+    mode: vi
+    # 假设字典中包含n个字段（包含other），由于采用BIO标注，则类别数为2n-1
+    num_classes: &num_classes 7
+
+PostProcess:
+  name: VQASerTokenLayoutLMPostProcess
+  # 修改字典文件的路径为你自定义的数据集的字典路径
+  class_path: &class_path train_data/XFUND/class_list_xfun.txt
+
+Train:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    # 修改为你自己的训练数据目录
+    data_dir: train_data/XFUND/zh_train/image
+    # 修改为你自己的训练数据标签文件
+    label_file_list:
+      - train_data/XFUND/zh_train/train.json
+    ...
+  loader:
+    # 训练时的单卡batch_size
+    batch_size_per_card: 8
+    ...
+
+Eval:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    # 修改为你自己的验证数据目录
+    data_dir: train_data/XFUND/zh_val/image
+    # 修改为你自己的验证数据标签文件
+    label_file_list:
+      - train_data/XFUND/zh_val/val.json
+    ...
+  loader:
+    # 验证时的单卡batch_size
+    batch_size_per_card: 8
+```
+
+**注意，预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。**
+
+## 2.2. 断点训练
+
+如果训练程序中断，如果希望加载训练中断的模型从而恢复训练，可以通过指定` Architecture.Backbone.checkpoints`指定要加载的模型路径：
+
+```bash
+python3 tools/train.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml -o Architecture.Backbone.checkpoints=./output/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh/best_accuracy
+```
+
+**注意**：
+
+- `Architecture.Backbone.checkpoints`的优先级高于`Architecture.Backbone.pretrained`，需要加载之前训练好的训练模型进行模型微调、恢复训练、模型评估时，需要使用`Architecture.Backbone.checkpoints`指定模型参数路径；如果需要使用默认提供的通用预训练模型进行训练，则需要指定`Architecture.Backbone.pretrained`为`True`，同时指定`Architecture.Backbone.checkpoints`为空（`null`）。
+- LayoutXLM系列模型均是调用了PaddleNLP中的预训练模型，模型加载与保存的逻辑与PaddleNLP基本一致，因此在这里不需要指定`Global.pretrained_model`或者`Global.checkpoints`参数；此外，LayoutXLM系列模型的蒸馏训练目前不支持断点训练。
+
+
+## 2.3. 混合精度训练
+
+coming soon!
+
+## 2.4. 分布式训练
+
+多机多卡训练时，通过 `--ips` 参数设置使用的机器IP地址，通过 `--gpus` 参数设置使用的GPU ID：
+
+```bash
+python3 -m paddle.distributed.launch --ips="xx.xx.xx.xx,xx.xx.xx.xx" --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml
+```
+
+**注意:** （1）采用多机多卡训练时，需要替换上面命令中的ips值为您机器的地址，机器之间需要能够相互ping通；（2）训练时需要在多个机器上分别启动命令。查看机器ip地址的命令为`ifconfig`；（3）更多关于分布式训练的性能优势等信息，请参考：[分布式训练教程](./distributed_training.md)。
+
+## 2.5. 知识蒸馏训练
+
+PaddleOCR支持了基于U-DML知识蒸馏的关键信息抽取模型训练过程，配置文件请参考：[ser_vi_layoutxlm_xfund_zh_udml.yml](../../configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh_udml.yml)，更多关于知识蒸馏的说明文档请参考：[知识蒸馏说明文档](./knowledge_distillation.md)。
+
+**注意**： PaddleOCR中LayoutXLM系列关键信息抽取模型的保存与加载逻辑与PaddleNLP保持一致，因此在蒸馏的过程中仅保存了学生模型的参数，如果希望使用保存的模型进行评估，需要使用学生模型的配置（上面的蒸馏文件对应的学生模型为[ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml](../../configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml)）
+
+
+## 2.6. 其他训练环境
+
+- Windows GPU/CPU
+在Windows平台上与Linux平台略有不同:
+Windows平台只支持`单卡`的训练与预测，指定GPU进行训练`set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`
+在Windows平台，DataLoader只支持单进程模式，因此需要设置 `num_workers` 为0;
+
+- macOS
+不支持GPU模式，需要在配置文件中设置`use_gpu`为False，其余训练评估预测命令与Linux GPU完全相同。
+
+- Linux DCU
+DCU设备上运行需要设置环境变量 `export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3`，其余训练评估预测命令与Linux GPU完全相同。
+
+
+# 3. 模型评估与预测
+
+## 3.1. 指标评估
+
+训练中模型参数默认保存在`Global.save_model_dir`目录下。在评估指标时，需要设置`Architecture.Backbone.checkpoints`指向保存的参数文件。评估数据集可以通过 `configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml`  修改Eval中的 `label_file_path` 设置。
+
+```bash
+# GPU 评估， Global.checkpoints 为待测权重
+python3 tools/eval.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml -o Architecture.Backbone.checkpoints=./output/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh/best_accuracy
+```
+
+会输出以下信息，打印出precision、recall、hmean等信息。
+
+```py
+[2022/08/09 07:59:28] ppocr INFO: metric eval ***************
+[2022/08/09 07:59:28] ppocr INFO: precision:0.697476609016161
+[2022/08/09 07:59:28] ppocr INFO: recall:0.8861671469740634
+[2022/08/09 07:59:28] ppocr INFO: hmean:0.7805806758686339
+[2022/08/09 07:59:28] ppocr INFO: fps:17.367364606899105
+```
+
+
+## 3.2. 测试信息抽取结果
+
+使用 PaddleOCR 训练好的模型，可以通过以下脚本进行快速预测。
+
+默认预测的图片存储在 `infer_img` 里，通过 `-o Architecture.Backbone.checkpoints` 加载训练好的参数文件：
+
+根据配置文件中设置的 `save_model_dir` 和 `save_epoch_step` 字段，会有以下几种参数被保存下来：
+
+```
+output/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh/
+├── best_accuracy
+       ├── metric.states
+       ├── model_config.json
+       ├── model_state.pdparams
+├── best_accuracy.pdopt
+├── config.yml
+├── train.log
+├── latest
+       ├── metric.states
+       ├── model_config.json
+       ├── model_state.pdparams
+├── latest.pdopt
+```
+
+其中 best_accuracy.* 是评估集上的最优模型；latest.* 是最新保存的一个模型。
+
+
+预测使用的配置文件必须与训练一致，如您通过 `python3 tools/train.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml` 完成了模型的训练过程。
+
+您可以使用如下命令进行中文模型预测。
+
+
+```bash
+python3 tools/infer_vqa_token_ser.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml -o Architecture.Backbone.checkpoints=./output/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh/best_accuracy Global.infer_img=./ppstructure/docs/vqa/input/zh_val_42.jpg
+```
+
+预测图片如下所示，图片会存储在`Global.save_res_path`路径中。
+
+<div align="center">
+    <img src="../../ppstructure/docs/vqa/result_ser/zh_val_42_ser.jpg" width="800">
+</div>
+
+预测过程中，默认会加载PP-OCRv3的检测识别模型，用于OCR的信息抽取，如果希望加载预先获取的OCR结果，可以使用下面的方式进行预测，指定`Global.infer_img`为标注文件，其中包含图片路径以及OCR信息，同时指定`Global.infer_mode`为False，表示此时不使用OCR预测引擎。
+
+```bash
+python3 tools/infer_vqa_token_ser.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml -o Architecture.Backbone.checkpoints=./output/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh/best_accuracy Global.infer_img=./train_data/XFUND/zh_val/val.json Global.infer_mode=False
+```
+
+对于上述图片，如果使用标注的OCR结果进行信息抽取，预测结果如下。
+
+<div align="center">
+    <img src="../../ppstructure/docs/vqa/result_ser_with_gt_ocr/zh_val_42_ser.jpg" width="800">
+</div>
+
+可以看出，部分检测框信息更加准确，但是整体信息抽取识别结果基本一致。
+
+
+在RE任务模型预测时，需要先给出模型SER结果，因此需要同时加载SER的配置文件与模型权重，示例如下。
+
+
+```bash
+python3 ./tools/infer_vqa_token_ser_re.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/re_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml -o Architecture.Backbone.checkpoints=./pretrain_models/re_vi_layoutxlm_udml_xfund_zh/re_layoutxlm_xfund_zh_v4_udml/best_accuracy/ Global.infer_img=./train_data/XFUND/zh_val/image/ -c_ser configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml -o_ser Architecture.Backbone.checkpoints=pretrain_models/ser_vi_layoutxlm_udml_xfund_zh/best_accuracy/
+```
+
+预测结果如下所示。
+
+<div align="center">
+    <img src="../../ppstructure/docs/vqa/result_re/zh_val_42_re.jpg" width="800">
+</div>
+
+
+如果希望使用标注或者预先获取的OCR信息进行关键信息抽取，同上，可以指定`Global.infer_mode`为False，指定`Global.infer_img`为标注文件。
+
+```bash
+python3 ./tools/infer_vqa_token_ser_re.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/re_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml -o Architecture.Backbone.checkpoints=./pretrain_models/re_vi_layoutxlm_udml_xfund_zh/re_layoutxlm_xfund_zh_v4_udml/best_accuracy/ Global.infer_img=./train_data/XFUND/zh_val/val.json Global.infer_mode=False -c_ser configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml -o_ser Architecture.Backbone.checkpoints=pretrain_models/ser_vi_layoutxlm_udml_xfund_zh/best_accuracy/
+```
+
+其中`c_ser`表示SER的配置文件，`o_ser` 后面需要加上待修改的SER模型与配置文件，如预训练权重等。
+
+
+预测结果如下所示。
+
+<div align="center">
+    <img src="../../ppstructure/docs/vqa/result_re_with_gt_ocr/zh_val_42_re.jpg" width="800">
+</div>
+
+可以看出，直接使用标注的OCR结果的RE预测结果要更加准确一些。
+
+# 4. 模型导出与预测
+
+
+## 4.1 模型导出
+
+inference 模型（`paddle.jit.save`保存的模型）
+一般是模型训练，把模型结构和模型参数保存在文件中的固化模型，多用于预测部署场景。
+训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的只有模型的参数，多用于恢复训练等。
+与checkpoints模型相比，inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合于实际系统集成。
+
+信息抽取模型中的SER任务转inference模型步骤如下：
+
+```bash
+# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
+# -o 配置可选参数
+# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址。
+# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
+
+python3 tools/export_model.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml -o Architecture.Backbone.checkpoints=./output/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/ser_vi_layoutxlm
+```
+
+转换成功后，在目录下有三个文件：
+
+```
+inference/ser_vi_layoutxlm/
+    ├── inference.pdiparams         # inference模型的参数文件
+    ├── inference.pdiparams.info    # inference模型的参数信息，可忽略
+    └── inference.pdmodel           # inference模型的模型结构文件
+```
+
+RE任务的动转静过程适配中，敬请期待。
+
+## 4.2 模型推理
+
+VI-LayoutXLM模型基于SER任务进行推理，可以执行如下命令：
+
+```bash
+cd ppstructure
+python3 vqa/predict_vqa_token_ser.py \
+  --vqa_algorithm=LayoutXLM \
+  --ser_model_dir=../inference/ser_vi_layoutxlm \
+  --image_dir=./docs/vqa/input/zh_val_42.jpg \
+  --ser_dict_path=../train_data/XFUND/class_list_xfun.txt \
+  --vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf \
+  --ocr_order_method="tb-yx"
+```
+
+可视化SER结果结果默认保存到`./output`文件夹里面。结果示例如下：
+
+<div align="center">
+    <img src="../../ppstructure/docs/vqa/result_ser/zh_val_42_ser.jpg" width="800">
+</div>
+
+
+# 5. FAQ
+
+Q1: 训练模型转inference 模型之后预测效果不一致？
+
+**A**：该问题多是trained model预测时候的预处理、后处理参数和inference model预测的时候的预处理、后处理参数不一致导致的。可以对比训练使用的配置文件中的预处理、后处理和预测时是否存在差异。

ppocr/modeling/backbones/vqa_layoutlm.py

@@ -113,7 +113,6 @@ class LayoutLMv2ForSer(NLPBaseModel):
             pretrained,
             checkpoints,
             num_classes=num_classes)
-        self.use_visual_backbone = True
         if hasattr(self.model.layoutlmv2, "use_visual_backbone"
                    ) and self.model.layoutlmv2.use_visual_backbone is False:
             self.use_visual_backbone = False
@@ -155,7 +154,9 @@ class LayoutXLMForSer(NLPBaseModel):
             pretrained,
             checkpoints,
             num_classes=num_classes)
-        self.use_visual_backbone = True
+        if hasattr(self.model.layoutxlm, "use_visual_backbone"
+                   ) and self.model.layoutxlm.use_visual_backbone is False:
+            self.use_visual_backbone = False
 
     def forward(self, x):
         if self.use_visual_backbone is True:
@@ -185,6 +186,9 @@ class LayoutLMv2ForRe(NLPBaseModel):
         super(LayoutLMv2ForRe, self).__init__(
             LayoutLMv2Model, LayoutLMv2ForRelationExtraction, mode, "re",
             pretrained, checkpoints)
+        if hasattr(self.model.layoutlmv2, "use_visual_backbone"
+                   ) and self.model.layoutlmv2.use_visual_backbone is False:
+            self.use_visual_backbone = False
 
     def forward(self, x):
         x = self.model(
@@ -207,7 +211,6 @@ class LayoutXLMForRe(NLPBaseModel):
         super(LayoutXLMForRe, self).__init__(
             LayoutXLMModel, LayoutXLMForRelationExtraction, mode, "re",
             pretrained, checkpoints)
-        self.use_visual_backbone = True
         if hasattr(self.model.layoutxlm, "use_visual_backbone"
                    ) and self.model.layoutxlm.use_visual_backbone is False:
             self.use_visual_backbone = False

ppocr/utils/save_load.py

@@ -56,7 +56,7 @@ def load_model(config, model, optimizer=None, model_type='det'):
     is_float16 = False
 
     if model_type == 'vqa':
-        # NOTE: for vqa model, resume training is not supported now
+        # NOTE: for vqa model dsitillation, resume training is not supported now
         if config["Architecture"]["algorithm"] in ["Distillation"]:
             return best_model_dict
         checkpoints = config['Architecture']['Backbone']['checkpoints']
@@ -191,7 +191,6 @@ def save_model(model,
     """
     _mkdir_if_not_exist(model_path, logger)
     model_prefix = os.path.join(model_path, prefix)
-    if config['Architecture']["model_type"] != 'vqa':
     paddle.save(optimizer.state_dict(), model_prefix + '.pdopt')
     if config['Architecture']["model_type"] != 'vqa':
         paddle.save(model.state_dict(), model_prefix + '.pdparams')

ppstructure/docs/kie.md

-- [关键信息提取(Key Information Extraction)](#关键信息提取key-information-extraction)
-  - [1. 快速使用](#1-快速使用)
-  - [2. 执行训练](#2-执行训练)
-  - [3. 执行评估](#3-执行评估)
-  - [4. 参考文献](#4-参考文献)
-
-# 关键信息提取(Key Information Extraction)
-
-本节介绍PaddleOCR中关键信息提取SDMGR方法的快速使用和训练方法。
-
-SDMGR是一个关键信息提取算法，将每个检测到的文本区域分类为预定义的类别，如订单ID、发票号码，金额等。
-
-
-## 1. 快速使用
-
-训练和测试的数据采用wildreceipt数据集，通过如下指令下载数据集：
-
-```
-wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/dataset/wildreceipt.tar && tar xf wildreceipt.tar
-```
-
-执行预测：
-
-```
-cd PaddleOCR/
-wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/kie/kie_vgg16.tar && tar xf kie_vgg16.tar
-python3.7 tools/infer_kie.py -c configs/kie/kie_unet_sdmgr.yml -o Global.checkpoints=kie_vgg16/best_accuracy  Global.infer_img=../wildreceipt/1.txt
-```
-
-执行预测后的结果保存在`./output/sdmgr_kie/predicts_kie.txt`文件中，可视化结果保存在`/output/sdmgr_kie/kie_results/`目录下。
-
-可视化结果如下图所示：
-
-<div align="center">
-    <img src="./imgs/0.png" width="800">
-</div>
-
-## 2. 执行训练
-
-创建数据集软链到PaddleOCR/train_data目录下：
-```
-cd PaddleOCR/ && mkdir train_data && cd train_data
-
-ln -s ../../wildreceipt ./
-```
-
-训练采用的配置文件是configs/kie/kie_unet_sdmgr.yml，配置文件中默认训练数据路径是`train_data/wildreceipt`，准备好数据后，可以通过如下指令执行训练：
-```
-python3.7 tools/train.py -c configs/kie/kie_unet_sdmgr.yml -o Global.save_model_dir=./output/kie/
-```
-## 3. 执行评估
-
-```
-python3.7 tools/eval.py -c configs/kie/kie_unet_sdmgr.yml -o Global.checkpoints=./output/kie/best_accuracy
-```
-
-
-## 4. 参考文献
-
-<!-- [ALGORITHM] -->
-
-```bibtex
-@misc{sun2021spatial,
-      title={Spatial Dual-Modality Graph Reasoning for Key Information Extraction},
-      author={Hongbin Sun and Zhanghui Kuang and Xiaoyu Yue and Chenhao Lin and Wayne Zhang},
-      year={2021},
-      eprint={2103.14470},
-      archivePrefix={arXiv},
-      primaryClass={cs.CV}
-}
-```

ppstructure/utility.py

@@ -51,6 +51,8 @@ def init_args():
         "--ser_dict_path",
         type=str,
         default="../train_data/XFUND/class_list_xfun.txt")
+    # need to be None or tb-yx
+    parser.add_argument("--ocr_order_method", type=str, default=None)
     # params for inference
     parser.add_argument(
         "--mode",

ppstructure/vqa/predict_vqa_token_ser.py

@@ -40,14 +40,16 @@ logger = get_logger()
 
 class SerPredictor(object):
     def __init__(self, args):
-        self.ocr_engine = PaddleOCR(use_angle_cls=False, show_log=False)
+        self.ocr_engine = PaddleOCR(
+            use_angle_cls=False, show_log=False, use_gpu=args.use_gpu)
 
         pre_process_list = [{
             'VQATokenLabelEncode': {
                 'algorithm': args.vqa_algorithm,
                 'class_path': args.ser_dict_path,
                 'contains_re': False,
-                'ocr_engine': self.ocr_engine
+                'ocr_engine': self.ocr_engine,
+                'order_method': args.ocr_order_method,
             }
         }, {
             'VQATokenPad': {

tools/export_model.py

@@ -122,7 +122,7 @@ def export_single_model(model,
             paddle.static.InputSpec(
                 shape=[None, 3, 224, 224], dtype="int64"),  # image
         ]
-        if arch_config["algorithm"] == "LayoutLM":
+        if model.backbone.use_visual_backbone is False:
             input_spec.pop(4)
         model = to_static(model, input_spec=[input_spec])
     else:

tools/infer/utility.py

@@ -212,17 +212,23 @@ def create_predictor(args, mode, logger):
                     workspace_size=1 << 30,
                     precision_mode=precision,
                     max_batch_size=args.max_batch_size,
-                    min_subgraph_size=args.min_subgraph_size, # skip the minmum trt subgraph
+                    min_subgraph_size=args.
+                    min_subgraph_size,  # skip the minmum trt subgraph
                     use_calib_mode=False)
 
             # collect shape
             if args.shape_info_filename is not None:
                 if not os.path.exists(args.shape_info_filename):
                     config.collect_shape_range_info(args.shape_info_filename)
-                    logger.info(f"collect dynamic shape info into : {args.shape_info_filename}")
+                    logger.info(
+                        f"collect dynamic shape info into : {args.shape_info_filename}"
+                    )
                 else:
-                    logger.info(f"dynamic shape info file( {args.shape_info_filename} ) already exists, not need to generate again.")
-                config.enable_tuned_tensorrt_dynamic_shape(args.shape_info_filename, True)
+                    logger.info(
+                        f"dynamic shape info file( {args.shape_info_filename} ) already exists, not need to generate again."
+                    )
+                config.enable_tuned_tensorrt_dynamic_shape(
+                    args.shape_info_filename, True)
 
             use_dynamic_shape = True
             if mode == "det":

tools/infer_vqa_token_ser.py

@@ -104,8 +104,6 @@ class SerPredictor(object):
         batch = transform(data, self.ops)
         batch = to_tensor(batch)
         preds = self.model(batch)
-        if self.algorithm in ['LayoutLMv2', 'LayoutXLM']:
-            preds = preds[0]
 
         post_result = self.post_process_class(
             preds, segment_offset_ids=batch[6], ocr_infos=batch[7])