# 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}
}
```