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提交 cb371c1e 编写于 作者: W WenmuZhou
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doc/doc_ch/inference.md
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# 基于Python预测引擎推理
inference 模型（`fluid.io.save_inference_model`保存的模型）
inference 模型（`paddle.jit.save`保存的模型）
一般是模型训练完成后保存的固化模型，多用于预测部署。训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的是模型的参数，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，适合与实际系统集成。更详细的介绍请参考文档[分类预测框架](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/master/docs/zh_CN/extension/paddle_inference.md).
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，适合与实际系统集成。
接下来首先介绍如何将训练的模型转换成inference模型，然后将依次介绍文本检测、文本识别以及两者串联基于预测引擎推理。
接下来首先介绍如何将训练的模型转换成inference模型，然后将依次介绍文本检测、文本角度分类器、文本识别以及三者串联基于预测引擎推理。
- [一、训练模型转inference模型](#训练模型转inference模型)
......@@ -42,24 +42,22 @@ inference 模型（`fluid.io.save_inference_model`保存的模型）
下载超轻量级中文检测模型：
```
wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile/det/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_train.tar && tar xf ./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_train.tar -C ./ch_lite/
wget -P ./ch_lite/ {link} && tar xf ./ch_lite/{file} -C ./ch_lite/
```
上述模型是以MobileNetV3为backbone训练的DB算法，将训练好的模型转换成inference模型只需要运行如下命令：
```
# -c后面设置训练算法的yml配置文件
# -o配置可选参数
# Global.checkpoints参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件，需将待转换的训练模型地址写入配置文件里的Global.checkpoints字段下, 不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# -o 后面设置转换的模型将保存的地址。
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_mv3_db_v1.1.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_db/
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_mv3_db_v1.1.yml -o ./inference/det_db/
```
转inference模型时，使用的配置文件和训练时使用的配置文件相同。另外，还需要设置配置文件中的`Global.checkpoints`、`Global.save_inference_dir`参数。
其中`Global.checkpoints`指向训练中保存的模型参数文件，`Global.save_inference_dir`是生成的inference模型要保存的目录。
转换成功后，在`save_inference_dir`目录下有两个文件：
转inference模型时，使用的配置文件和训练时使用的配置文件相同。另外，还需要设置配置文件中的`Global.checkpoints`参数，其指向训练中保存的模型参数文件。
转换成功后，在模型保存目录下有三个文件：
```
inference/det_db/
└─ model 检测inference模型的program文件
└─ params 检测inference模型的参数文件
├── det.pdiparams # 检测inference模型的参数文件，需要重命名为params
├── det.pdiparams.info # 检测inference模型的参数信息，可忽略
└── det.pdmodel # 检测inference模型的program文件，需要重命名为model
```
<a name="识别模型转inference模型"></a>
......@@ -67,27 +65,24 @@ inference/det_db/
下载超轻量中文识别模型：
```
wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile/rec/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_train.tar && tar xf ./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_train.tar -C ./ch_lite/
wget -P ./ch_lite/ {link} && tar xf ./ch_lite/{file} -C ./ch_lite/
```
识别模型转inference模型与检测的方式相同，如下：
```
# -c后面设置训练算法的yml配置文件
# -o配置可选参数
# Global.checkpoints参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# 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/rec/ch_ppocr_v1.1/rec_chinese_lite_train_v1.1.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_train/best_accuracy \
Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn/
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件，需将待转换的训练模型地址写入配置文件里的Global.checkpoints字段下,不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# -o 后面设置转换的模型将保存的地址。
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/ch_ppocr_v1.1/rec_chinese_lite_train_v1.1.yml -o ./inference/rec_crnn/
```
**注意：**如果您是在自己的数据集上训练的模型，并且调整了中文字符的字典文件，请注意修改配置文件中的`character_dict_path`是否是所需要的字典文件。
转换成功后，在目录下有两个文件：
转换成功后，在目录下有三个文件：
```
/inference/rec_crnn/
└─ model 识别inference模型的program文件
└─ params 识别inference模型的参数文件
├── rec.pdiparams # 识别inference模型的参数文件，需要重命名为params
├── rec.pdiparams.info # 识别inference模型的参数信息，可忽略
└── rec.pdmodel # 识别inference模型的program文件，需要重命名为model
```
<a name="方向分类模型转inference模型"></a>
......@@ -95,25 +90,23 @@ python3 tools/export_model.py -c configs/rec/ch_ppocr_v1.1/rec_chinese_lite_trai
下载方向分类模型：
```
wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/cls/ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_train.tar && tar xf ./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_train.tar -C ./ch_lite/
wget -P ./ch_lite/ {link} && tar xf ./ch_lite/{file} -C ./ch_lite/
```
方向分类模型转inference模型与检测的方式相同，如下：
```
# -c后面设置训练算法的yml配置文件
# -o配置可选参数
# Global.checkpoints参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件，需将待转换的训练模型地址写入配置文件里的Global.checkpoints字段下,不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# -o 后面设置转换的模型将保存的地址。
python3 tools/export_model.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_train/best_accuracy \
Global.save_inference_dir=./inference/cls/
python3 tools/export_model.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o ./inference/cls/
```
转换成功后，在目录下有两个文件：
转换成功后，在目录下有三个文件：
```
/inference/cls/
└─ model 识别inference模型的program文件
└─ params 识别inference模型的参数文件
├── cls.pdiparams # 分类inference模型的参数文件，需要重命名为params
├── cls.pdiparams.info # 分类inference模型的参数信息，可忽略
└── cls.pdmodel # 分类inference模型的program文件，需要重命名为model
```
<a name="文本检测模型推理"></a>
......@@ -134,7 +127,9 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_di
![](../imgs_results/det_res_2.jpg)
通过设置参数`det_max_side_len`的大小，改变检测算法中图片规范化的最大值。当图片的长宽都小于`det_max_side_len`，则使用原图预测，否则将图片等比例缩放到最大值，进行预测。该参数默认设置为`det_max_side_len=960`。 如果输入图片的分辨率比较大，而且想使用更大的分辨率预测，可以执行如下命令：
通过参数`limit_type`和`det_limit_side_len`来对图片的尺寸进行限制限，`max`为限制长边长度<`det_limit_side_len`，`min`为限制短边长度>`det_limit_side_len`,
图片不满足限制条件时(`max`时>`det_limit_side_len`或`min`时<`det_limit_side_len`)，将对图片进行等比例缩放。
该参数默认设置为`limit_type='max',det_max_side_len=960`。 如果输入图片的分辨率比较大，而且想使用更大的分辨率预测，可以执行如下命令：
```
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --det_max_side_len=1200
......@@ -148,14 +143,13 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_di
<a name="DB文本检测模型推理"></a>
### 2. DB文本检测模型推理
首先将DB文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例（[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_db.tar))，可以使用如下命令进行转换：
首先将DB文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例（[模型下载地址](地址))，可以使用如下命令进行转换：
```
# -c后面设置训练算法的yml配置文件
# Global.checkpoints参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件，需将待转换的训练模型地址写入配置文件里的Global.checkpoints字段下,不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# -o 后面设置转换的模型将保存的地址。
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_db.yml -o Global.checkpoints="./models/det_r50_vd_db/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/det_db"
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_db.yml -o "./inference/det_db"
```
DB文本检测模型推理，可以执行如下命令：
......@@ -173,12 +167,11 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_
<a name="EAST文本检测模型推理"></a>
### 3. EAST文本检测模型推理
首先将EAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例（[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_east.tar))，可以使用如下命令进行转换：
首先将EAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例（[模型下载地址](地址))，可以使用如下命令进行转换：
```
# -c后面设置训练算法的yml配置文件
# Global.checkpoints参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件，需将待转换的训练模型地址写入配置文件里的Global.checkpoints字段下,不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# -o 后面设置转换的模型将保存的地址。
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_east.yml -o Global.checkpoints="./models/det_r50_vd_east/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/det_east"
```
......@@ -198,9 +191,12 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="EAST" --image_dir="./doc/img
<a name="SAST文本检测模型推理"></a>
### 4. SAST文本检测模型推理
#### (1). 四边形文本检测模型（ICDAR2015）
首先将SAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例([模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/SAST/sast_r50_vd_icdar2015.tar))，可以使用如下命令进行转换：
首先将SAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例([模型下载地址](地址))，可以使用如下命令进行转换：
```
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_icdar15.yml -o Global.checkpoints="./models/sast_r50_vd_icdar2015/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/det_sast_ic15"
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件，需将待转换的训练模型地址写入配置文件里的Global.checkpoints字段下,不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# -o 后面设置转换的模型将保存的地址。
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_icdar15.yml -o "./inference/det_sast_ic15"
```
**SAST文本检测模型推理，需要设置参数`--det_algorithm="SAST"`**，可以执行如下命令：
```
......@@ -211,10 +207,13 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="SAST" --image_dir="./doc/img
![](../imgs_results/det_res_img_10_sast.jpg)
#### (2). 弯曲文本检测模型（Total-Text）
首先将SAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在Total-Text英文数据集训练的模型为例（[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/SAST/sast_r50_vd_total_text.tar))，可以使用如下命令进行转换：
首先将SAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在Total-Text英文数据集训练的模型为例（[模型下载地址](地址))，可以使用如下命令进行转换：
```
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_totaltext.yml -o Global.checkpoints="./models/sast_r50_vd_total_text/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/det_sast_tt"
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件，需将待转换的训练模型地址写入配置文件里的Global.checkpoints字段下,不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# -o 后面设置转换的模型将保存的地址。
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_totaltext.yml -o "./inference/det_sast_tt"
```
**SAST文本检测模型推理，需要设置参数`--det_algorithm="SAST"`，同时，还需要增加参数`--det_sast_polygon=True`，**可以执行如下命令：
......@@ -256,14 +255,13 @@ Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['实力活力', 0.89552695]
我们以STAR-Net为例，介绍基于CTC损失的识别模型推理。 CRNN和Rosetta使用方式类似，不用设置识别算法参数rec_algorithm。
首先将STAR-Net文本识别训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet34_vd骨干网络，使用MJSynth和SynthText两个英文文本识别合成数据集训练
的模型为例（[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc.tar))，可以使用如下命令进行转换：
的模型为例（[模型下载地址](地址))，可以使用如下命令进行转换：
```
# -c后面设置训练算法的yml配置文件
# Global.checkpoints参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件，需将待转换的训练模型地址写入配置文件里的Global.checkpoints字段下,不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# -o 后面设置转换的模型将保存的地址。
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc.yml -o Global.checkpoints="./models/rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/starnet"
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc.yml -o "./inference/starnet"
```
STAR-Net文本识别模型推理，可以执行如下命令：
......@@ -275,11 +273,9 @@ python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png
<a name="基于Attention损失的识别模型推理"></a>
### 3. 基于Attention损失的识别模型推理
基于Attention损失的识别模型与ctc不同，需要额外设置识别算法参数 --rec_algorithm="RARE"
RARE 文本识别模型推理，可以执行如下命令：
```
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/rare/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en" --rec_algorithm="RARE"
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/rare/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"
```
![](../imgs_words_en/word_336.png)
......@@ -298,17 +294,17 @@ Predicts of ./doc/imgs_words_en/word_336.png:['super', 0.9999555]
self.character_str = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
dict_character = list(self.character_str)
```
<a name="基于SRN损失的识别模型推理"></a>
### 4. 基于SRN损失的识别模型推理
基于SRN损失的识别模型，需要额外设置识别算法参数 --rec_algorithm="SRN"。 同时需要保证预测shape与训练时一致，如： --rec_image_shape="1, 64, 256"
基于SRN损失的识别模型需要保证预测shape与训练时一致，如： --rec_image_shape="1, 64, 256"
```
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" \
--rec_model_dir="./inference/srn/" \
--rec_image_shape="1, 64, 256" \
--rec_char_type="en" \
--rec_algorithm="SRN"
--rec_char_type="en"
```
<a name="自定义文本识别字典的推理"></a>
......@@ -350,11 +346,14 @@ python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/korean/1.jpg" -
python3 tools/infer/predict_cls.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --cls_model_dir="./inference/cls/"
```
![](../imgs_words/ch/word_4.jpg)
![](../imgs_words/ch/word_1.jpg)
执行命令后，上面图像的预测结果（分类的方向和得分）会打印到屏幕上，示例如下：
Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['0', 0.9999963]
```
infer_img: doc/imgs_words/ch/word_1.jpg
result: ('0', 0.9998784)
```
<a name="文本检测、方向分类和文字识别串联推理"></a>
## 五、文本检测、方向分类和文字识别串联推理
......
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