提交 b8d327b6 编写于 作者: W WenmuZhou

Merge branch 'release/2.1' of https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR into lite_2.1

...@@ -8,7 +8,8 @@ PaddleOCR同时支持动态图与静态图两种编程范式 ...@@ -8,7 +8,8 @@ PaddleOCR同时支持动态图与静态图两种编程范式
- 静态图版本:develop分支 - 静态图版本:develop分支
**近期更新** **近期更新**
- 2021.5.11 [FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题,总数218个,每周一都会更新,欢迎大家持续关注。 - 2021.5.17 [FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题,总数223个,每周一都会更新,欢迎大家持续关注。
- PaddleOCR研发团队对最新发版内容技术深入解读,4月13日晚上19:00,[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802)
- 2021.4.8 release 2.1版本,新增AAAI 2021论文[端到端识别算法PGNet](./doc/doc_ch/pgnet.md)开源,[多语言模型](./doc/doc_ch/multi_languages.md)支持种类增加到80+。 - 2021.4.8 release 2.1版本,新增AAAI 2021论文[端到端识别算法PGNet](./doc/doc_ch/pgnet.md)开源,[多语言模型](./doc/doc_ch/multi_languages.md)支持种类增加到80+。
- 2021.2.8 正式发布PaddleOCRv2.0(branch release/2.0)并设置为推荐用户使用的默认分支. 发布的详细内容,请参考: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/releases/tag/v2.0.0 - 2021.2.8 正式发布PaddleOCRv2.0(branch release/2.0)并设置为推荐用户使用的默认分支. 发布的详细内容,请参考: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/releases/tag/v2.0.0
- 2021.1.26,28,29 PaddleOCR官方研发团队带来技术深入解读三日直播课,1月26日、28日、29日晚上19:30,[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802) - 2021.1.26,28,29 PaddleOCR官方研发团队带来技术深入解读三日直播课,1月26日、28日、29日晚上19:30,[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802)
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- [效果展示](#效果展示) - [效果展示](#效果展示)
- FAQ - FAQ
- [【精选】OCR精选10个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md) - [【精选】OCR精选10个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
- [【理论篇】OCR通用41个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md) - [【理论篇】OCR通用43个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
- [【实战篇】PaddleOCR实战147个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md) - [【实战篇】PaddleOCR实战170个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
- [技术交流群](#欢迎加入PaddleOCR技术交流群) - [技术交流群](#欢迎加入PaddleOCR技术交流群)
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## PaddleOCR常见问题汇总(持续更新) ## PaddleOCR常见问题汇总(持续更新)
* [近期更新(2021.5.11](#近期更新) * [近期更新(2021.5.17](#近期更新)
* [【精选】OCR精选10个问题](#OCR精选10个问题) * [【精选】OCR精选10个问题](#OCR精选10个问题)
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* [基础知识13题](#基础知识) * [基础知识13题](#基础知识)
* [数据集9题](#数据集2) * [数据集9题](#数据集2)
* [模型训练调优21题](#模型训练调优2) * [模型训练调优21题](#模型训练调优2)
* [【实战篇】PaddleOCR实战165个问题](#PaddleOCR实战问题) * [【实战篇】PaddleOCR实战170个问题](#PaddleOCR实战问题)
* [使用咨询65](#使用咨询) * [使用咨询68](#使用咨询)
* [数据集18题](#数据集3) * [数据集18题](#数据集3)
* [模型训练调优36题](#模型训练调优3) * [模型训练调优36题](#模型训练调优3)
* [预测部署46](#预测部署3) * [预测部署48](#预测部署3)
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## 近期更新(2021.5.11 ## 近期更新(2021.5.17
#### Q3.1.64: config yml文件中的ratio_list参数的作用是什么? ### Q3.1.66: iaa里面添加的数据增强方式,是每张图像训练都会做增强还是随机的?如何添加一个数据增强方法?
**A**: 在动态图中,ratio_list在有多个数据源的情况下使用,ratio_list中的每个值是每个epoch从对应数据源采样数据的比例。如ratio_list=[0.3,0.2],label_file_list=['data1','data2'],代表每个epoch的训练数据包含data1 30%的数据,和data2里 20%的数据,ratio_list中数值的和不需要等于1。ratio_list和label_file_list的长度必须一致。
静态图检测数据采样的逻辑与动态图不同,但基本不影响训练精度。 **A**:iaa增强的训练配置参考:[链接](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/0ccc1720c252beb277b9e522a1b228eb6abffb8a/configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml#L82)
其中{ 'type': Fliplr, 'args': { 'p': 0.5 } } p是概率。新增数据增强,可以参考这个[方法](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.1/doc/doc_ch/add_new_algorithm.md#%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8A%A0%E8%BD%BD%E5%92%8C%E5%A4%84%E7%90%86)
在静态图中,使用 检测 dataloader读取数据时,会先设置每个epoch的数据量,比如这里设置为1000,ratio_list中的值表示在1000中的占比,比如ratio_list是[0.3, 0.7],则表示使用两个数据源,每个epoch从第一个数据源采样1000*0.3=300张图,从第二个数据源采样700张图。ratio_list的值的和也不需要等于1 ### Q3.1.67: PGNet训练中文弯曲数据集,可视化时弯曲文本无法显示
**A**: 可能是因为安装的OpenCV里,cv2.putText不能显示中文的原因,可以尝试用Pillow来添加显示中文,需要改draw_e2e_res函数里面的代码,可以参考如下代码:
```
box = box.astype(np.int32).reshape((-1, 1, 2))
cv2.polylines(src_im, [box], True, color=(255, 255, 0), thickness=2)
#### Q3.1.65: 支持动态图模型的android和ios demo什么时候上线? from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
**A**: 支持动态图模型的android demo已经合入dygraph分支,欢迎试用(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/deploy/android_demo/README.md); ios demo暂时未提供动态图模型版本,可以基于静态图版本(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/deploy/ios_demo)自行改造。 img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
draw = ImageDraw.Draw(img)
fontStyle = ImageFont.truetype(
"font/msyh.ttc", 16, encoding="utf-8")
draw.text((int(box[0, 0, 0]), int(box[0, 0, 1])), text, (0, 255, 0), font=fontStyle)
#### Q3.3.36: 训练starnet网络,印章数据可以和非弯曲数据一起训练吗。 src_im= cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
**A**: 可以的,starnet里的tps模块会对印章图片进行校正,使其和非弯曲的图片一样。 ```
### Q3.1.68: 用PGNet做进行端到端训练时,数据集标注的点的个数必须都是统一一样的吗? 能不能随意标点数,只要能够按顺时针从左上角开始标这样?
**A**: 目前代码要求标注为统一的点数。
#### Q3.4.47: 请教如何优化检测阶段时长?
**A**: 预测单张图会慢一点,如果批量预测,第一张图比较慢,后面就快了,因为最开始一些初始化操作比较耗时。服务部署的话,访问一次后,后面再访问就不会初始化了,推理的话每次都需要初始化的。
### Q3.4.48: paddle serving 本地启动调用失败,怎么判断是否正常工作?
**A**:没有打印出预测结果,说明启动失败。可以参考这篇文档重新配置下动态图的paddle serving:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/deploy/pdserving/README_CN.md
#### Q3.4.45: win下C++部署中文识别乱码的解决方法
**A**: win下编码格式不是utf8,而ppocr_keys_v1.txt的编码格式的utf8,将ppocr_keys_v1.txt 的编码从utf-8修改为 Ansi 编码格式就行了
#### Q3.4.46: windows 3060显卡GPU模式启动 加载模型慢。
**A**: 30系列的显卡需要使用cuda11。
<a name="OCR精选10个问题"></a> <a name="OCR精选10个问题"></a>
## 【精选】OCR精选10个问题 ## 【精选】OCR精选10个问题
...@@ -653,6 +668,31 @@ repo中config.yml文件的前后处理参数和inference预测默认的超参数 ...@@ -653,6 +668,31 @@ repo中config.yml文件的前后处理参数和inference预测默认的超参数
#### Q3.1.65: 支持动态图模型的android和ios demo什么时候上线?? #### Q3.1.65: 支持动态图模型的android和ios demo什么时候上线??
**A**: 支持动态图模型的android demo已经合入dygraph分支,欢迎试用(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/deploy/android_demo/README.md); ios demo暂时未提供动态图模型版本,可以基于静态图版本(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/deploy/ios_demo)自行改造。 **A**: 支持动态图模型的android demo已经合入dygraph分支,欢迎试用(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/deploy/android_demo/README.md); ios demo暂时未提供动态图模型版本,可以基于静态图版本(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/deploy/ios_demo)自行改造。
### Q3.1.66: iaa里面添加的数据增强方式,是每张图像训练都会做增强还是随机的?如何添加一个数据增强方法?
**A**:iaa增强的训练配置参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/0ccc1720c252beb277b9e522a1b228eb6abffb8a/configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml#L82,
其中{ 'type': Fliplr, 'args': { 'p': 0.5 } } p是概率。新增数据增强,可以参考这个方法:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.1/doc/doc_ch/add_new_algorithm.md#%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8A%A0%E8%BD%BD%E5%92%8C%E5%A4%84%E7%90%86
### Q3.1.67: PGNet训练中文弯曲数据集,可视化时弯曲文本无法显示。
**A**: 可能是因为安装的OpenCV里,cv2.putText不能显示中文的原因,可以尝试用Pillow来添加显示中文,需要改draw_e2e_res函数里面的代码,可以参考如下代码:
```
box = box.astype(np.int32).reshape((-1, 1, 2))
cv2.polylines(src_im, [box], True, color=(255, 255, 0), thickness=2)
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
draw = ImageDraw.Draw(img)
fontStyle = ImageFont.truetype(
"font/msyh.ttc", 16, encoding="utf-8")
draw.text((int(box[0, 0, 0]), int(box[0, 0, 1])), text, (0, 255, 0), font=fontStyle)
src_im= cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
```
### Q3.1.68: 用PGNet做进行端到端训练时,数据集标注的点的个数必须都是统一一样的吗? 能不能随意标点数,只要能够按顺时针从左上角开始标这样?
**A**: 目前代码要求标注为统一的点数。
<a name="数据集3"></a> <a name="数据集3"></a>
### 数据集 ### 数据集
...@@ -1141,3 +1181,11 @@ nvidia-smi --lock-gpu-clocks=1590 -i 0 ...@@ -1141,3 +1181,11 @@ nvidia-smi --lock-gpu-clocks=1590 -i 0
#### Q3.4.46: windows 3060显卡GPU模式启动 加载模型慢。 #### Q3.4.46: windows 3060显卡GPU模式启动 加载模型慢。
**A**: 30系列的显卡需要使用cuda11。 **A**: 30系列的显卡需要使用cuda11。
#### Q3.4.47: 请教如何优化检测阶段时长?
**A**: 预测单张图会慢一点,如果批量预测,第一张图比较慢,后面就快了,因为最开始一些初始化操作比较耗时。服务部署的话,访问一次后,后面再访问就不会初始化了,推理的话每次都需要初始化的。
### Q3.4.48: paddle serving 本地启动调用失败,怎么判断是否正常工作?
**A**:没有打印出预测结果,说明启动失败。可以参考这篇文档重新配置下动态图的paddle serving:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/deploy/pdserving/README_CN.md
...@@ -118,7 +118,7 @@ paddleocr --image_dir doc/imgs_words_en/word_308.png --det false --lang=en ...@@ -118,7 +118,7 @@ paddleocr --image_dir doc/imgs_words_en/word_308.png --det false --lang=en
* 检测预测 * 检测预测
``` ```
paddleocr --image_dir PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg --rec false paddleocr --image_dir doc/imgs/11.jpg --rec false
``` ```
结果是一个list,每个item只包含文本框 结果是一个list,每个item只包含文本框
...@@ -142,7 +142,7 @@ from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ...@@ -142,7 +142,7 @@ from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# 同样也是通过修改 lang 参数切换语种 # 同样也是通过修改 lang 参数切换语种
ocr = PaddleOCR(lang="korean") # 首次执行会自动下载模型文件 ocr = PaddleOCR(lang="korean") # 首次执行会自动下载模型文件
img_path = 'doc/imgs/korean_1.jpg ' img_path = 'doc/imgs/korean_1.jpg'
result = ocr.ocr(img_path) result = ocr.ocr(img_path)
# 可通过参数控制单独执行识别、检测 # 可通过参数控制单独执行识别、检测
# result = ocr.ocr(img_path, det=False) 只执行识别 # result = ocr.ocr(img_path, det=False) 只执行识别
...@@ -157,7 +157,7 @@ image = Image.open(img_path).convert('RGB') ...@@ -157,7 +157,7 @@ image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result] boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result] txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result] scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='/path/to/PaddleOCR/doc/fonts/korean.ttf') im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='doc/fonts/korean.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show) im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg') im_show.save('result.jpg')
``` ```
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