From b0ab763bba2936ec466bc4d8f4fc361646d9ece7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: MissPenguin Date: Fri, 5 Aug 2022 07:07:22 +0000 Subject: [PATCH] refine doc --- applications/README.md | 89 +++++++++++++------ ...06\345\210\253\346\250\241\345\236\213.md" | 2 +- doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md | 5 +- doc/doc_en/PP-OCRv3_introduction_en.md | 5 +- 4 files changed, 70 insertions(+), 31 deletions(-) diff --git a/applications/README.md b/applications/README.md index eba1e205..017c2a9f 100644 --- a/applications/README.md +++ b/applications/README.md @@ -1,41 +1,78 @@ +[English](README_en.md) | 简体中文 + # 场景应用 PaddleOCR场景应用覆盖通用，制造、金融、交通行业的主要OCR垂类应用，在PP-OCR、PP-Structure的通用能力基础之上，以notebook的形式展示利用场景数据微调、模型优化方法、数据增广等内容，为开发者快速落地OCR应用提供示范与启发。 -> 如需下载全部垂类模型，可以扫描下方二维码，关注公众号填写问卷后，加入PaddleOCR官方交流群获取20G OCR学习大礼包（内含《动手学OCR》电子书、课程回放视频、前沿论文等重磅资料） +- [教程文档](#1) + - [通用](#11) + - [制造](#12) + - [金融](#13) + - [交通](#14) -
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+- [模型下载](#2) + + + +## 教程文档 + + + +### 通用 + +| 类别 | 亮点 | 模型下载 | 教程 | +| ---------------------- | ------------ | -------------- | --------------------------------------- | +| 高精度中文识别模型SVTR | 比PP-OCRv3识别模型精度高3%，可用于数据挖掘或对预测效率要求不高的场景。| [模型下载](#2) | [中文](./高精度中文识别模型.md)/English | +| 手写体识别 | 新增字形支持 | | | + -> 如果您是企业开发者且未在下述场景中找到合适的方案，可以填写[OCR应用合作调研问卷](https://paddle.wjx.cn/vj/QwF7GKw.aspx)，免费与官方团队展开不同层次的合作，包括但不限于问题抽象、确定技术方案、项目答疑、共同研发等。如果您已经使用PaddleOCR落地项目，也可以填写此问卷，与飞桨平台共同宣传推广，提升企业技术品宣。期待您的提交！ +### 制造 -## 通用 +| 类别 | 亮点 | 模型下载 | 教程 | 示例图 | +| -------------- | ------------------------------ | -------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | +| 数码管识别 | 数码管数据合成、漏识别调优 | [模型下载](#2) | [中文](./光功率计数码管字符识别/光功率计数码管字符识别.md)/English | | +| 液晶屏读数识别 | 检测模型蒸馏、Serving部署 | [模型下载](#2) | [中文](./液晶屏读数识别.md)/English | | +| 包装生产日期 | 点阵字符合成、过曝过暗文字识别 | [模型下载](#2) | [中文](./包装生产日期识别.md)/English | | +| PCB文字识别 | 小尺寸文本检测与识别 | [模型下载](#2) | [中文](./PCB字符识别/PCB字符识别.md)/English | | +| 电表识别 | 大分辨率图像检测调优 | [模型下载](#2) | | | +| 液晶屏缺陷检测 | 非文字字符识别 | | | | -| 类别 | 亮点 | 类别 | 亮点 | -| ------------------------------------------------- | -------- | ---------- | ------------ | -| [高精度中文识别模型SVTR](./高精度中文识别模型.md) | 新增模型 | 手写体识别 | 新增字形支持 | + -## 制造 +### 金融 -| 类别 | 亮点 | 类别 | 亮点 | -| ------------------------------------------------------------ | ------------------------------ | ------------------------------------------- | -------------------- | -| [数码管识别](./光功率计数码管字符识别/光功率计数码管字符识别.md) | 数码管数据合成、漏识别调优 | 电表识别 | 大分辨率图像检测调优 | -| [液晶屏读数识别](./液晶屏读数识别.md) | 检测模型蒸馏、Serving部署 | [PCB文字识别](./PCB字符识别/PCB字符识别.md) | 小尺寸文本检测与识别 | -| [包装生产日期](./包装生产日期识别.md) | 点阵字符合成、过曝过暗文字识别 | 液晶屏缺陷检测 | 非文字字符识别 | +| 类别 | 亮点 | 模型下载 | 教程 | 示例图 | +| -------------- | ------------------------ | -------------- | ----------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | +| 表单VQA | 多模态通用表单结构化提取 | [模型下载](#2) | [中文](./多模态表单识别.md)/English | | +| 增值税发票 | 尽请期待 | | | | +| 印章检测与识别 | 端到端弯曲文本识别 | | | | +| 通用卡证识别 | 通用结构化提取 | | | | +| 身份证识别 | 结构化提取、图像阴影 | | | | +| 合同比对 | 密集文本检测、NLP串联 | | | | -## 金融 + -| 类别 | 亮点 | 类别 | 亮点 | -| ------------------------------ | ------------------------ | ------------ | --------------------- | -| [表单VQA](./多模态表单识别.md) | 多模态通用表单结构化提取 | 通用卡证识别 | 通用结构化提取 | -| 增值税发票 | 尽请期待 | 身份证识别 | 结构化提取、图像阴影 | -| 印章检测与识别 | 端到端弯曲文本识别 | 合同比对 | 密集文本检测、NLP串联 | +### 交通 + +| 类别 | 亮点 | 模型下载 | 教程 | 示例图 | +| ----------------- | ------------------------------ | -------------- | ----------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | +| 车牌识别 | 多角度图像、轻量模型、端侧部署 | [模型下载](#2) | [中文](./轻量级车牌识别.md)/English | | +| 驾驶证/行驶证识别 | 尽请期待 | | | | +| 快递单识别 | 尽请期待 | | | | + + + +## 模型下载 + +如需下载上述场景中已经训练好的垂类模型，可以扫描下方二维码，关注公众号填写问卷后，加入PaddleOCR官方交流群获取20G OCR学习大礼包（内含《动手学OCR》电子书、课程回放视频、前沿论文等重磅资料） + +
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-## 交通 +如果您是企业开发者且未在上述场景中找到合适的方案，可以填写[OCR应用合作调研问卷](https://paddle.wjx.cn/vj/QwF7GKw.aspx)，免费与官方团队展开不同层次的合作，包括但不限于问题抽象、确定技术方案、项目答疑、共同研发等。如果您已经使用PaddleOCR落地项目，也可以填写此问卷，与飞桨平台共同宣传推广，提升企业技术品宣。期待您的提交！ -| 类别 | 亮点 | 类别 | 亮点 | -| ------------------------------- | ------------------------------ | ---------- | -------- | -| [车牌识别](./轻量级车牌识别.md) | 多角度图像、轻量模型、端侧部署 | 快递单识别 | 尽请期待 | -| 驾驶证/行驶证识别 | 尽请期待 | | | \ No newline at end of file + +traffic + diff --git "a/applications/\351\253\230\347\262\276\345\272\246\344\270\255\346\226\207\350\257\206\345\210\253\346\250\241\345\236\213.md" "b/applications/\351\253\230\347\262\276\345\272\246\344\270\255\346\226\207\350\257\206\345\210\253\346\250\241\345\236\213.md" index 3c31af42..4e71e233 100644 --- "a/applications/\351\253\230\347\262\276\345\272\246\344\270\255\346\226\207\350\257\206\345\210\253\346\250\241\345\236\213.md" +++ "b/applications/\351\253\230\347\262\276\345\272\246\344\270\255\346\226\207\350\257\206\345\210\253\346\250\241\345\236\213.md" @@ -2,7 +2,7 @@ ## 1. 简介 -PP-OCRv3是百度开源的超轻量级场景文本检测识别模型库，其中超轻量的场景中文识别模型SVTR_LCNet使用了SVTR算法结构。为了保证速度，SVTR_LCNet将SVTR模型的Local Blocks替换为LCNet，使用两层Global Blocks。在中文场景中，PP-OCRv3识别主要使用如下优化策略： +PP-OCRv3是百度开源的超轻量级场景文本检测识别模型库，其中超轻量的场景中文识别模型SVTR_LCNet使用了SVTR算法结构。为了保证速度，SVTR_LCNet将SVTR模型的Local Blocks替换为LCNet，使用两层Global Blocks。在中文场景中，PP-OCRv3识别主要使用如下优化策略（[详细技术报告](../doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md)）： - GTC：Attention指导CTC训练策略； - 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； diff --git a/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md b/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md index 3c17921a..ddeb78d7 100644 --- a/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md +++ b/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md @@ -53,10 +53,11 @@ PP-OCRv3检测模型是对PP-OCRv2中的[CML](https://arxiv.org/pdf/2109.03144.p |序号|策略|模型大小|hmean|速度（cpu + mkldnn)| |-|-|-|-|-| -|baseline teacher|DB-R50|99M|83.5%|260ms| +|baseline teacher|PP-OCR server|49M|83.2%|171ms| |teacher1|DB-R50-LK-PAN|124M|85.0%|396ms| |teacher2|DB-R50-LK-PAN-DML|124M|86.0%|396ms| |baseline student|PP-OCRv2|3M|83.2%|117ms| +|student0|DB-MV3-RSE-FPN|3.6M|84.5%|124ms| |student1|DB-MV3-CML（teacher2）|3M|84.3%|117ms| |student2|DB-MV3-RSE-FPN-CML（teacher2）|3.6M|85.4%|124ms| @@ -184,7 +185,7 @@ UDML（Unified-Deep Mutual Learning）联合互学习是PP-OCRv2中就采用的 **（6）UIM：无标注数据挖掘方案** -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%）。 +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%）。实际操作中，我们使用全量数据集训练高精度SVTR-Tiny模型（acc=82.5%）进行数据挖掘，点击获取[模型下载地址和使用教程](../../applications/高精度中文识别模型.md)。
diff --git a/doc/doc_en/PP-OCRv3_introduction_en.md b/doc/doc_en/PP-OCRv3_introduction_en.md index 481e0b81..815ad9b0 100644 --- a/doc/doc_en/PP-OCRv3_introduction_en.md +++ b/doc/doc_en/PP-OCRv3_introduction_en.md @@ -55,10 +55,11 @@ The ablation experiments are as follows: |ID|Strategy|Model Size|Hmean|The Inference Time（cpu + mkldnn)| |-|-|-|-|-| -|baseline teacher|DB-R50|99M|83.5%|260ms| +|baseline teacher|PP-OCR server|49M|83.2%|171ms| |teacher1|DB-R50-LK-PAN|124M|85.0%|396ms| |teacher2|DB-R50-LK-PAN-DML|124M|86.0%|396ms| |baseline student|PP-OCRv2|3M|83.2%|117ms| +|student0|DB-MV3-RSE-FPN|3.6M|84.5%|124ms| |student1|DB-MV3-CML（teacher2）|3M|84.3%|117ms| |student2|DB-MV3-RSE-FPN-CML（teacher2）|3.6M|85.4%|124ms| @@ -199,7 +200,7 @@ UDML (Unified-Deep Mutual Learning) is a strategy proposed in PP-OCRv2 which is **（6）UIM：Unlabeled Images Mining** -UIM (Unlabeled Images Mining) is a very simple unlabeled data mining strategy. The main idea is to use a high-precision text recognition model to predict unlabeled images to obtain pseudo-labels, and select samples with high prediction confidence as training data for training lightweight models. Using this strategy, the accuracy of the recognition model is further improved to 79.4% (+1%). +UIM (Unlabeled Images Mining) is a very simple unlabeled data mining strategy. The main idea is to use a high-precision text recognition model to predict unlabeled images to obtain pseudo-labels, and select samples with high prediction confidence as training data for training lightweight models. Using this strategy, the accuracy of the recognition model is further improved to 79.4% (+1%). In practice, we use the full data set to train the high-precision SVTR_Tiny model (acc=82.5%) for data mining. [SVTR_Tiny model download and tutorial](../../applications/高精度中文识别模型.md).
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