diff --git "a/applications/\344\270\255\346\226\207\350\241\250\346\240\274\350\257\206\345\210\253.md" "b/applications/\344\270\255\346\226\207\350\241\250\346\240\274\350\257\206\345\210\253.md" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..af7cc96b70410c614ef39e91c229d705c8bd400a --- /dev/null +++ "b/applications/\344\270\255\346\226\207\350\241\250\346\240\274\350\257\206\345\210\253.md" @@ -0,0 +1,472 @@ +# 智能运营：通用中文表格识别 + +- [1. 背景介绍](#1-背景介绍) +- [2. 中文表格识别](#2-中文表格识别) +- [2.1 环境准备](#21-环境准备) +- [2.2 准备数据集](#22-准备数据集) + - [2.2.1 划分训练测试集](#221-划分训练测试集) + - [2.2.2 查看数据集](#222-查看数据集) +- [2.3 训练](#23-训练) +- [2.4 验证](#24-验证) +- [2.5 训练引擎推理](#25-训练引擎推理) +- [2.6 模型导出](#26-模型导出) +- [2.7 预测引擎推理](#27-预测引擎推理) +- [2.8 表格识别](#28-表格识别) +- [3. 表格属性识别](#3-表格属性识别) +- [3.1 代码、环境、数据准备](#31-代码环境数据准备) + - [3.1.1 代码准备](#311-代码准备) + - [3.1.2 环境准备](#312-环境准备) + - [3.1.3 数据准备](#313-数据准备) +- [3.2 表格属性识别训练](#32-表格属性识别训练) +- [3.3 表格属性识别推理和部署](#33-表格属性识别推理和部署) + - [3.3.1 模型转换](#331-模型转换) + - [3.3.2 模型推理](#332-模型推理) + +## 1. 背景介绍 + +中文表格识别在金融行业有着广泛的应用，如保险理赔、财报分析和信息录入等领域。当前，金融行业的表格识别主要以手动录入为主，开发一种自动表格识别成为丞待解决的问题。 +![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/d1e7780f0c7745ada4be540decefd6288e4d59257d8141f6842682a4c05d28b6) + + +在金融行业中，表格图像主要有清单类的单元格密集型表格，申请表类的大单元格表格，拍照表格和倾斜表格四种主要形式。 + +![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/da82ae8ef8fd479aaa38e1049eb3a681cf020dc108fa458eb3ec79da53b45fd1) +![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/5ffff2093a144a6993a75eef71634a52276015ee43a04566b9c89d353198c746) + + +当前的表格识别算法不能很好的处理这些场景下的表格图像。在本例中，我们使用PP-Structurev2最新发布的表格识别模型SLANet来演示如何进行中文表格是识别。同时，为了方便作业流程，我们使用表格属性识别模型对表格图像的属性进行识别，对表格的难易程度进行判断，加快人工进行校对速度。 + +本项目AI Studio链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4588067 + +## 2. 中文表格识别 +### 2.1 环境准备 + + +```python +# 下载PaddleOCR代码 +! git clone -b dygraph https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR +``` + + +```python +# 安装PaddleOCR环境 +! pip install -r PaddleOCR/requirements.txt --force-reinstall +! pip install protobuf==3.19 +``` + +### 2.2 准备数据集 + +本例中使用的数据集采用表格[生成工具](https://github.com/WenmuZhou/TableGeneration)制作。 + +使用如下命令对数据集进行解压，并查看数据集大小 + + +```python +! cd data/data165849 && tar -xf table_gen_dataset.tar && cd - +! wc -l data/data165849/table_gen_dataset/gt.txt +``` + +#### 2.2.1 划分训练测试集 + +使用下述命令将数据集划分为训练集和测试集, 这里将90%划分为训练集，10%划分为测试集 + + +```python +import random +with open('/home/aistudio/data/data165849/table_gen_dataset/gt.txt') as f: + lines = f.readlines() +random.shuffle(lines) +train_len = int(len(lines)*0.9) +train_list = lines[:train_len] +val_list = lines[train_len:] + +# 保存结果 +with open('/home/aistudio/train.txt','w',encoding='utf-8') as f: + f.writelines(train_list) +with open('/home/aistudio/val.txt','w',encoding='utf-8') as f: + f.writelines(val_list) +``` + +划分完成后，数据集信息如下 + +|类型|数量|图片地址|标注文件路径| +|---|---|---|---| +|训练集|18000|/home/aistudio/data/data165849/table_gen_dataset|/home/aistudio/train.txt| +|测试集|2000|/home/aistudio/data/data165849/table_gen_dataset|/home/aistudio/val.txt| + +#### 2.2.2 查看数据集 + + +```python +import cv2 +import os, json +import numpy as np +from matplotlib import pyplot as plt +%matplotlib inline + +def parse_line(data_dir, line): + data_line = line.strip("\n") + info = json.loads(data_line) + file_name = info['filename'] + cells = info['html']['cells'].copy() + structure = info['html']['structure']['tokens'].copy() + + img_path = os.path.join(data_dir, file_name) + if not os.path.exists(img_path): + print(img_path) + return None + data = { + 'img_path': img_path, + 'cells': cells, + 'structure': structure, + 'file_name': file_name + } + return data + +def draw_bbox(img_path, points, color=(255, 0, 0), thickness=2): + if isinstance(img_path, str): + img_path = cv2.imread(img_path) + img_path = img_path.copy() + for point in points: + cv2.polylines(img_path, [point.astype(int)], True, color, thickness) + return img_path + + +def rebuild_html(data): + html_code = data['structure'] + cells = data['cells'] + to_insert = [i for i, tag in enumerate(html_code) if tag in ('', '>')] + + for i, cell in zip(to_insert[::-1], cells[::-1]): + if cell['tokens']: + text = ''.join(cell['tokens']) + # skip empty text + sp_char_list = ['', '', '\u2028', ' ', '', ''] + text_remove_style = skip_char(text, sp_char_list) + if len(text_remove_style) == 0: + continue + html_code.insert(i + 1, text) + + html_code = ''.join(html_code) + return html_code + + +def skip_char(text, sp_char_list): + """ + skip empty cell + @param text: text in cell + @param sp_char_list: style char and special code + @return: + """ + for sp_char in sp_char_list: + text = text.replace(sp_char, '') + return text + +save_dir = '/home/aistudio/vis' +os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) +image_dir = '/home/aistudio/data/data165849/' +html_str = '' + +# 解析标注信息并还原html表格 +data = parse_line(image_dir, val_list[0]) + +img = cv2.imread(data['img_path']) +img_name = ''.join(os.path.basename(data['file_name']).split('.')[:-1]) +img_save_name = os.path.join(save_dir, img_name) +boxes = [np.array(x['bbox']) for x in data['cells']] +show_img = draw_bbox(data['img_path'], boxes) +cv2.imwrite(img_save_name + '_show.jpg', show_img) + +html = rebuild_html(data) +html_str += html +html_str += '
' + +# 显示标注的html字符串 +from IPython.core.display import display, HTML +display(HTML(html_str)) +# 显示单元格坐标 +plt.figure(figsize=(15,15)) +plt.imshow(show_img) +plt.show() +``` + +### 2.3 训练 + +这里选用PP-Structurev2中的表格识别模型[SLANet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/configs/table/SLANet.yml) + +SLANet是PP-Structurev2全新推出的表格识别模型，相比PP-Structurev1中TableRec-RARE，在速度不变的情况下精度提升4.7%。TEDS提升2% + + +|算法|Acc|[TEDS(Tree-Edit-Distance-based Similarity)](https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet/tree/master/src)|Speed| +| --- | --- | --- | ---| +| EDD[2] |x| 88.3% |x| +| TableRec-RARE(ours) | 71.73%| 93.88% |779ms| +| SLANet(ours) | 76.31%| 95.89%|766ms| + +进行训练之前先使用如下命令下载预训练模型 + + +```python +# 进入PaddleOCR工作目录 +os.chdir('/home/aistudio/PaddleOCR') +# 下载英文预训练模型 +! wget -nc -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/slanet/en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_train.tar --no-check-certificate +! cd ./pretrain_models/ && tar xf en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_train.tar && cd ../ +``` + +使用如下命令即可启动训练，需要修改的配置有 + +|字段|修改值|含义| +|---|---|---| +|Global.pretrained_model|./pretrain_models/en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_train/best_accuracy.pdparams|指向英文表格预训练模型地址| +|Global.eval_batch_step|562|模型多少step评估一次，一般设置为一个epoch总的step数| +|Optimizer.lr.name|Const|学习率衰减器 | +|Optimizer.lr.learning_rate|0.0005|学习率设为之前的0.05倍 | +|Train.dataset.data_dir|/home/aistudio/data/data165849|指向训练集图片存放目录 | +|Train.dataset.label_file_list|/home/aistudio/data/data165849/table_gen_dataset/train.txt|指向训练集标注文件 | +|Train.loader.batch_size_per_card|32|训练时每张卡的batch_size | +|Train.loader.num_workers|1|训练集多进程数据读取的进程数，在aistudio中需要设为1 | +|Eval.dataset.data_dir|/home/aistudio/data/data165849|指向测试集图片存放目录 | +|Eval.dataset.label_file_list|/home/aistudio/data/data165849/table_gen_dataset/val.txt|指向测试集标注文件 | +|Eval.loader.batch_size_per_card|32|测试时每张卡的batch_size | +|Eval.loader.num_workers|1|测试集多进程数据读取的进程数，在aistudio中需要设为1 | + + +已经修改好的配置存储在 `/home/aistudio/SLANet_ch.yml` + + +```python +import os +os.chdir('/home/aistudio/PaddleOCR') +! python3 tools/train.py -c /home/aistudio/SLANet_ch.yml +``` + +大约在7个epoch后达到最高精度 97.49% + +### 2.4 验证 + +训练完成后，可使用如下命令在测试集上评估最优模型的精度 + + +```python +! python3 tools/eval.py -c /home/aistudio/SLANet_ch.yml -o Global.checkpoints=/home/aistudio/PaddleOCR/output/SLANet_ch/best_accuracy.pdparams +``` + +### 2.5 训练引擎推理 +使用如下命令可使用训练引擎对单张图片进行推理 + + +```python +import os;os.chdir('/home/aistudio/PaddleOCR') +! python3 tools/infer_table.py -c /home/aistudio/SLANet_ch.yml -o Global.checkpoints=/home/aistudio/PaddleOCR/output/SLANet_ch/best_accuracy.pdparams Global.infer_img=/home/aistudio/data/data165849/table_gen_dataset/img/no_border_18298_G7XZH93DDCMATGJQ8RW2.jpg +``` + + +```python +import cv2 +from matplotlib import pyplot as plt +%matplotlib inline + +# 显示原图 +show_img = cv2.imread('/home/aistudio/data/data165849/table_gen_dataset/img/no_border_18298_G7XZH93DDCMATGJQ8RW2.jpg') +plt.figure(figsize=(15,15)) +plt.imshow(show_img) +plt.show() + +# 显示预测的单元格 +show_img = cv2.imread('/home/aistudio/PaddleOCR/output/infer/no_border_18298_G7XZH93DDCMATGJQ8RW2.jpg') +plt.figure(figsize=(15,15)) +plt.imshow(show_img) +plt.show() +``` + +### 2.6 模型导出 + +使用如下命令可将模型导出为inference模型 + + +```python +! python3 tools/export_model.py -c /home/aistudio/SLANet_ch.yml -o Global.checkpoints=/home/aistudio/PaddleOCR/output/SLANet_ch/best_accuracy.pdparams Global.save_inference_dir=/home/aistudio/SLANet_ch/infer +``` + +### 2.7 预测引擎推理 +使用如下命令可使用预测引擎对单张图片进行推理 + + + +```python +os.chdir('/home/aistudio/PaddleOCR/ppstructure') +! python3 table/predict_structure.py \ + --table_model_dir=/home/aistudio/SLANet_ch/infer \ + --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \ + --image_dir=/home/aistudio/data/data165849/table_gen_dataset/img/no_border_18298_G7XZH93DDCMATGJQ8RW2.jpg \ + --output=../output/inference +``` + + +```python +# 显示原图 +show_img = cv2.imread('/home/aistudio/data/data165849/table_gen_dataset/img/no_border_18298_G7XZH93DDCMATGJQ8RW2.jpg') +plt.figure(figsize=(15,15)) +plt.imshow(show_img) +plt.show() + +# 显示预测的单元格 +show_img = cv2.imread('/home/aistudio/PaddleOCR/output/inference/no_border_18298_G7XZH93DDCMATGJQ8RW2.jpg') +plt.figure(figsize=(15,15)) +plt.imshow(show_img) +plt.show() +``` + +### 2.8 表格识别 + +在表格结构模型训练完成后，可结合OCR检测识别模型，对表格内容进行识别。 + +首先下载PP-OCRv3文字检测识别模型 + + +```python +# 下载PP-OCRv3文本检测识别模型并解压 +! wget -nc -P ./inference/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar --no-check-certificate +! wget -nc -P ./inference/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_slim_infer.tar --no-check-certificate +! cd ./inference/ && tar xf ch_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv3_rec_slim_infer.tar && cd ../ +``` + +模型下载完成后，使用如下命令进行表格识别 + + +```python +import os;os.chdir('/home/aistudio/PaddleOCR/ppstructure') +! python3 table/predict_table.py \ + --det_model_dir=inference/ch_PP-OCRv3_det_slim_infer \ + --rec_model_dir=inference/ch_PP-OCRv3_rec_slim_infer \ + --table_model_dir=/home/aistudio/SLANet_ch/infer \ + --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt \ + --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \ + --image_dir=/home/aistudio/data/data165849/table_gen_dataset/img/no_border_18298_G7XZH93DDCMATGJQ8RW2.jpg \ + --output=../output/table +``` + + +```python +# 显示原图 +show_img = cv2.imread('/home/aistudio/data/data165849/table_gen_dataset/img/no_border_18298_G7XZH93DDCMATGJQ8RW2.jpg') +plt.figure(figsize=(15,15)) +plt.imshow(show_img) +plt.show() + +# 显示预测结果 +from IPython.core.display import display, HTML +display(HTML('
alleadersh不贰过，推从自己参与浙江数。另一方
AnSha自己越共商共建工作协商w.east 抓好改革试点任务
EdimeImisesElec怀天下”。22.26 31.614.30 794.94
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iehaiTrain组长蒋蕊Toafterdec203.4323.54 44266.62
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家上下游企业，5Tr景象。当地球上的我们Urelaw799.62354.9612.9833
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ndaTurk百处遗址gMa1288.342053.662.29885.45
')) +``` + +## 3. 表格属性识别 +### 3.1 代码、环境、数据准备 +#### 3.1.1 代码准备 +首先，我们需要准备训练表格属性的代码，PaddleClas集成了PULC方案，该方案可以快速获得一个在CPU上用时2ms的属性识别模型。PaddleClas代码可以clone下载得到。获取方式如下： + + + +```python +! git clone -b develop https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas +``` + +#### 3.1.2 环境准备 +其次，我们需要安装训练PaddleClas相关的依赖包 + + +```python +! pip install -r PaddleClas/requirements.txt --force-reinstall +! pip install protobuf==3.20.0 +``` + + +#### 3.1.3 数据准备 + +最后，准备训练数据。在这里，我们一共定义了表格的6个属性，分别是表格来源、表格数量、表格颜色、表格清晰度、表格有无干扰、表格角度。其可视化如下： + +![](https://user-images.githubusercontent.com/45199522/190587903-ccdfa6fb-51e8-42de-b08b-a127cb04e304.png) + +这里，我们提供了一个表格属性的demo子集，可以快速迭代体验。下载方式如下： + + +```python +%cd PaddleClas/dataset +!wget https://paddleclas.bj.bcebos.com/data/PULC/table_attribute.tar +!tar -xf table_attribute.tar +%cd ../PaddleClas/dataset +%cd ../ +``` + +### 3.2 表格属性识别训练 +表格属性训练整体pipelinie如下： + +![](https://user-images.githubusercontent.com/45199522/190599426-3415b38e-e16e-4e68-9253-2ff531b1b5ca.png) + +1.训练过程中，图片经过预处理之后，送入到骨干网络之中，骨干网络将抽取表格图片的特征，最终该特征连接输出的FC层，FC层经过Sigmoid激活函数后和真实标签做交叉熵损失函数，优化器通过对该损失函数做梯度下降来更新骨干网络的参数，经过多轮训练后，骨干网络的参数可以对为止图片做很好的预测； + +2.推理过程中，图片经过预处理之后，送入到骨干网络之中，骨干网络加载学习好的权重后对该表格图片做出预测，预测的结果为一个6维向量，该向量中的每个元素反映了每个属性对应的概率值，通过对该值进一步卡阈值之后，得到最终的输出，最终的输出描述了该表格的6个属性。 + +当准备好相关的数据之后，可以一键启动表格属性的训练，训练代码如下： + + +```python + +!python tools/train.py -c ./ppcls/configs/PULC/table_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml -o Global.device=cpu -o Global.epochs=10 +``` + +### 3.3 表格属性识别推理和部署 +#### 3.3.1 模型转换 +当训练好模型之后，需要将模型转换为推理模型进行部署。转换脚本如下： + + +```python +!python tools/export_model.py -c ppcls/configs/PULC/table_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml -o Global.pretrained_model=output/PPLCNet_x1_0/best_model +``` + +执行以上命令之后，会在当前目录上生成`inference`文件夹，该文件夹中保存了当前精度最高的推理模型。 + +#### 3.3.2 模型推理 +安装推理需要的paddleclas包, 此时需要通过下载安装paddleclas的develop的whl包 + + + +```python +!pip install https://paddleclas.bj.bcebos.com/whl/paddleclas-0.0.0-py3-none-any.whl +``` + +进入`deploy`目录下即可对模型进行推理 + + +```python +%cd deploy/ +``` + +推理命令如下： + + +```python +!python python/predict_cls.py -c configs/PULC/table_attribute/inference_table_attribute.yaml -o Global.inference_model_dir="../inference" -o Global.infer_imgs="../dataset/table_attribute/Table_val/val_9.jpg" +!python python/predict_cls.py -c configs/PULC/table_attribute/inference_table_attribute.yaml -o Global.inference_model_dir="../inference" -o Global.infer_imgs="../dataset/table_attribute/Table_val/val_3253.jpg" +``` + +推理的表格图片： + +![](https://user-images.githubusercontent.com/45199522/190596141-74f4feda-b082-46d7-908d-b0bd5839b430.png) + +预测结果如下： +``` +val_9.jpg: {'attributes': ['Scanned', 'Little', 'Black-and-White', 'Clear', 'Without-Obstacles', 'Horizontal'], 'output': [1, 1, 1, 1, 1, 1]} +``` + + +推理的表格图片： + +![](https://user-images.githubusercontent.com/45199522/190597086-2e685200-22d0-4042-9e46-f61f24e02e4e.png) + +预测结果如下： +``` +val_3253.jpg: {'attributes': ['Photo', 'Little', 'Black-and-White', 'Blurry', 'Without-Obstacles', 'Tilted'], 'output': [0, 1, 1, 0, 1, 0]} +``` + +对比两张图片可以发现，第一张图片比较清晰，表格属性的结果也偏向于比较容易识别，我们可以更相信表格识别的结果，第二张图片比较模糊，且存在倾斜现象，表格识别可能存在错误，需要我们人工进一步校验。通过表格的属性识别能力，可以进一步将“人工”和“智能”很好的结合起来，为表格识别能力的落地的精度提供保障。 diff --git a/ppstructure/table/README.md b/ppstructure/table/README.md index 08635516ba8301e6f98f175e5eba8c0a97b1708e..1d082f3878c56e42d175d13c75e1fe17916e7781 100644 --- a/ppstructure/table/README.md +++ b/ppstructure/table/README.md @@ -114,7 +114,7 @@ python3 table/eval_table.py \ --det_model_dir=path/to/det_model_dir \ --rec_model_dir=path/to/rec_model_dir \ --table_model_dir=path/to/table_model_dir \ - --image_dir=../doc/table/1.png \ + --image_dir=docs/table/table.jpg \ --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_dict.txt \ --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \ --det_limit_side_len=736 \ @@ -145,6 +145,7 @@ python3 table/eval_table.py \ --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \ --det_limit_side_len=736 \ --det_limit_type=min \ + --rec_image_shape=3,32,320 \ --gt_path=path/to/gt.txt ``` diff --git a/ppstructure/table/README_ch.md b/ppstructure/table/README_ch.md index 1ef126261d9ce832cd1919a1b3991f341add998c..feccb70adfe20fa8c1cd06f33a10ee6fa043e69e 100644 --- a/ppstructure/table/README_ch.md +++ b/ppstructure/table/README_ch.md @@ -118,7 +118,7 @@ python3 table/eval_table.py \ --det_model_dir=path/to/det_model_dir \ --rec_model_dir=path/to/rec_model_dir \ --table_model_dir=path/to/table_model_dir \ - --image_dir=../doc/table/1.png \ + --image_dir=docs/table/table.jpg \ --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_dict.txt \ --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \ --det_limit_side_len=736 \ @@ -149,6 +149,7 @@ python3 table/eval_table.py \ --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \ --det_limit_side_len=736 \ --det_limit_type=min \ + --rec_image_shape=3,32,320 \ --gt_path=path/to/gt.txt ``` diff --git a/test_tipc/configs/layoutxlm_ser/train_linux_gpu_normal_amp_infer_python_linux_gpu_cpu.txt b/test_tipc/configs/layoutxlm_ser/train_linux_gpu_normal_amp_infer_python_linux_gpu_cpu.txt new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..835395784022f4fcefbfff084dcef8a7bc2a146d --- /dev/null +++ b/test_tipc/configs/layoutxlm_ser/train_linux_gpu_normal_amp_infer_python_linux_gpu_cpu.txt @@ -0,0 +1,53 @@ +===========================train_params=========================== +model_name:layoutxlm_ser +python:python3.7 +gpu_list:0|0,1 +Global.use_gpu:True|True +Global.auto_cast:amp +Global.epoch_num:lite_train_lite_infer=1|whole_train_whole_infer=17 +Global.save_model_dir:./output/ +Train.loader.batch_size_per_card:lite_train_lite_infer=4|whole_train_whole_infer=8 +Architecture.Backbone.checkpoints:null +train_model_name:latest +train_infer_img_dir:ppstructure/docs/kie/input/zh_val_42.jpg +null:null +## +trainer:norm_train +norm_train:tools/train.py -c test_tipc/configs/layoutxlm_ser/ser_layoutxlm_xfund_zh.yml -o Global.print_batch_step=1 Global.eval_batch_step=[1000,1000] Train.loader.shuffle=false +pact_train:null +fpgm_train:null +distill_train:null +null:null +null:null +## +===========================eval_params=========================== +eval:null +null:null +## +===========================infer_params=========================== +Global.save_inference_dir:./output/ +Architecture.Backbone.checkpoints: +norm_export:tools/export_model.py -c test_tipc/configs/layoutxlm_ser/ser_layoutxlm_xfund_zh.yml -o +quant_export: +fpgm_export: +distill_export:null +export1:null +export2:null +## +infer_model:null +infer_export:null +infer_quant:False +inference:ppstructure/kie/predict_kie_token_ser.py --kie_algorithm=LayoutXLM --ser_dict_path=train_data/XFUND/class_list_xfun.txt --output=output +--use_gpu:True|False +--enable_mkldnn:False +--cpu_threads:6 +--rec_batch_num:1 +--use_tensorrt:False +--precision:fp32 +--ser_model_dir: +--image_dir:./ppstructure/docs/kie/input/zh_val_42.jpg +null:null +--benchmark:False +null:null +===========================infer_benchmark_params========================== +random_infer_input:[{float32,[3,224,224]}]