# EAST - [1. 算法简介](#1) - [2. 环境配置](#2) - [3. 模型训练、评估、预测](#3) - [3.1 训练](#3-1) - [3.2 评估](#3-2) - [3.3 预测](#3-3) - [4. 推理部署](#4) - [4.1 Python推理](#4-1) - [4.2 C++推理](#4-2) - [4.3 Serving服务化部署](#4-3) - [4.4 更多推理部署](#4-4) - [5. FAQ](#5) ## 1. 算法简介 论文信息: > [EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector](https://arxiv.org/abs/1704.03155) > Xinyu Zhou, Cong Yao, He Wen, Yuzhi Wang, Shuchang Zhou, Weiran He, Jiajun Liang > CVPR, 2017 在ICDAR2015文本检测公开数据集上,算法复现效果如下: |模型|骨干网络|配置文件|precision|recall|Hmean|下载链接| | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | |EAST|ResNet50_vd|88.71%| 81.36%| 84.88%| [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_east_v2.0_train.tar)| |EAST| MobileNetV3| 78.2%| 79.1%| 78.65%| [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_east_v2.0_train.tar)| ## 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。 ## 3. 模型训练、评估、预测 上表中的EAST训练模型使用ICDAR2015文本检测公开数据集训练得到,数据集下载可参考 [ocr_datasets](./dataset/ocr_datasets.md)。 数据下载完成后,请参考[文本检测训练教程](./detection.md)进行训练。PaddleOCR对代码进行了模块化,训练不同的检测模型只需要**更换配置文件**即可。 ## 4. 推理部署 ### 4.1 Python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([训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_east_v2.0_train.tar)),可以使用如下命令进行转换: ```shell python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_east.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_east_v2.0_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_r50_east/ ``` EAST文本检测模型推理,需要设置参数--det_algorithm="EAST",执行预测: ```shell python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_r50_east/" --det_algorithm="EAST" ``` 可视化文本检测结果默认保存到`./inference_results`文件夹里面,结果文件的名称前缀为'det_res'。 ![](../imgs_results/det_res_img_10_east.jpg) ### 4.2 C++推理 由于后处理暂未使用CPP编写,EAST文本检测模型暂不支持CPP推理。 ### 4.3 Serving服务化部署 暂未支持 ### 4.4 更多推理部署 暂未支持 ## 5. FAQ ## 引用 ```bibtex @inproceedings{zhou2017east, title={East: an efficient and accurate scene text detector}, author={Zhou, Xinyu and Yao, Cong and Wen, He and Wang, Yuzhi and Zhou, Shuchang and He, Weiran and Liang, Jiajun}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition}, pages={5551--5560}, year={2017} } ```