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邱崇源
PaddleOCR
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邱崇源
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PaddlePaddle / PaddleOCR
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50225030
编写于
5月 13, 2020
作者:
D
dyning
提交者:
GitHub
5月 13, 2020
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Merge pull request #6 from tink2123/fix_inference
Fix inference
上级
8d602649
2a477c85
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4
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内联
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Showing
4 changed file
with
143 addition
and
6 deletion
+143
-6
configs/rec/rec_icdar15_train.yml
configs/rec/rec_icdar15_train.yml
+5
-5
doc/recognition.md
doc/recognition.md
+135
-0
ppocr/data/rec/dataset_traversal.py
ppocr/data/rec/dataset_traversal.py
+2
-0
ppocr/utils/character.py
ppocr/utils/character.py
+1
-1
未找到文件。
configs/rec/rec_icdar15_train.yml
浏览文件 @
50225030
Global
:
Global
:
algorithm
:
CRNN
algorithm
:
CRNN
use_gpu
:
true
use_gpu
:
true
epoch_num
:
300
epoch_num
:
300
0
log_smooth_window
:
20
log_smooth_window
:
20
print_batch_step
:
10
print_batch_step
:
10
save_model_dir
:
output_ic15
save_model_dir
:
./output/rec_CRNN
save_epoch_step
:
3
save_epoch_step
:
3
00
eval_batch_step
:
20
00
eval_batch_step
:
5
00
train_batch_size_per_card
:
256
train_batch_size_per_card
:
256
test_batch_size_per_card
:
256
test_batch_size_per_card
:
256
image_shape
:
[
3
,
32
,
100
]
image_shape
:
[
3
,
32
,
100
]
...
@@ -37,6 +37,6 @@ Loss:
...
@@ -37,6 +37,6 @@ Loss:
Optimizer
:
Optimizer
:
function
:
ppocr.optimizer,AdamDecay
function
:
ppocr.optimizer,AdamDecay
base_lr
:
0.00
1
base_lr
:
0.00
05
beta1
:
0.9
beta1
:
0.9
beta2
:
0.999
beta2
:
0.999
doc/recognition.md
0 → 100644
浏览文件 @
50225030
## 文字识别
### 数据准备
PaddleOCR 支持两种数据格式:
`lmdb`
用于训练公开数据,调试算法,
`通用数据`
训练自己的数据:
请按如下步骤设置数据集:
训练数据的默认存储路径是
`PaddleOCR/train_data`
,如果您的磁盘上已有数据集,只需创建软链接至数据集目录:
```
ln -sf <path/to/dataset> <path/to/paddle_detection>/train_data/dataset
```
*
数据下载
若您本地没有数据集,可以在官网下载
[
icdar2015
](
http://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads
)
数据,用于快速验证。也可以参考
[
DTRB
](
https://github.com/clovaai/deep-text-recognition-benchmark#download-lmdb-dataset-for-traininig-and-evaluation-from-here
)
,下载 benchmark 所需的lmdb格式数据集。
*
使用自己数据集:
若您希望使用自己的数据进行训练,请参考下文组织您的数据。
-
训练集
首先请将训练图片放入同一个文件夹(train_images),并用一个txt文件(rec_gt_train.txt)记录图片路径和标签。
*
注意: 默认请将图片路径和图片标签用
\t
分割,如用其他方式分割将造成训练报错
```
" 图像文件名 图像标注信息 "
train_data/train_0001.jpg 简单可依赖
train_data/train_0002.jpg 用科技让复杂的世界更简单
```
最终训练集应有如下文件结构:
```
|-train_data
|- rec_gt_train.txt
|- train_imags
|- train_001.jpg
|- train_002.jpg
|- train_003.jpg
| ...
```
-
评估集
同训练集类似,评估集也需要提供一个包含所有图片的文件夹(eval_images)和一个rec_gt_eval.txt,评估集的结构如下所示:
```
|-train_data
|- rec_gt_eval.txt
|- eval_imags
|- eval_001.jpg
|- eval_002.jpg
|- eval_003.jpg
| ...
```
-
字典
最后需要提供一个字典({word_dict_name}.txt),使模型在训练时,可以将所有出现的字符映射为字典的索引。
因此字典需要包含所有希望被正确识别的字符,{word_dict_name}.txt需要写成如下格式,并以
`utf-8`
编码格式保存:
```
l
d
a
d
r
n
```
word_dict.txt 每行有一个单字,将字符与数字索引映射在一起,“and” 将被映射成 [2 5 1]
`ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt`
是一个包含6623个字符的中文字典,
`ppocr/utils/ic15_dict.txt`
是一个包含36个字符的英文字典,
您可以按需使用。如需自定义dic文件,请修改
`configs/rec/rec_icdar15_train.yml`
中的
`character_dict_path`
字段。
### 启动训练
PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本,本节将以 CRNN 识别模型为例:
```
# 设置PYTHONPATH路径
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:.
# GPU训练 支持单卡,多卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定卡号
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml
```
PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在
`configs/rec/rec_icdar15_train.yml`
中修改
`eval_batch_step`
设置评估频率,默认每2000个iter评估一次。评估过程中默认将最佳acc模型,保存为
`output/rec_CRNN/best_accuracy`
。
如果验证集很大,测试将会比较耗时,建议减少评估次数,或训练完再进行评估。
*
提示: 可通过 -c 参数选择
`configs/rec/`
路径下的多种模型配置进行训练
### 评估
评估数据集可以通过
`configs/rec/rec_icdar15_reader.yml`
修改EvalReader中的
`label_file_path`
设置。
```
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
# GPU 评估, Global.checkpoints 为待测权重
python tools/eval.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy
```
### 预测
*
训练引擎的预测
PaddleOCR 提供了训练好的中文模型,可以
[
下载
](
todo:
add)进行快速预测。
默认预测图片存储在
`infer_img`
里,通过
`-o Global.checkpoints`
指定权重:
```
python tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy
```
得到输入图像的预测结果:
```
infer_img: infer_img/328_4.jpg
# 字符在字典中的索引
[1863 921 55 155 1863 4209 3344 486 914 1863 4918]
# 预测结果
冷库专用冷冻液/载冷剂
```
ppocr/data/rec/dataset_traversal.py
浏览文件 @
50225030
...
@@ -184,6 +184,8 @@ class SimpleReader(object):
...
@@ -184,6 +184,8 @@ class SimpleReader(object):
substr
=
label_infor
.
decode
(
'utf-8'
).
strip
(
"
\n
"
).
split
(
"
\t
"
)
substr
=
label_infor
.
decode
(
'utf-8'
).
strip
(
"
\n
"
).
split
(
"
\t
"
)
img_path
=
self
.
img_set_dir
+
"/"
+
substr
[
0
]
img_path
=
self
.
img_set_dir
+
"/"
+
substr
[
0
]
img
=
cv2
.
imread
(
img_path
)
img
=
cv2
.
imread
(
img_path
)
if
img
.
shape
[
-
1
]
==
1
or
len
(
list
(
img
.
shape
))
==
2
:
img
=
cv2
.
cvtColor
(
img
,
cv2
.
COLOR_GRAY2BGR
)
if
img
is
None
:
if
img
is
None
:
logger
.
info
(
"{} does not exist!"
.
format
(
img_path
))
logger
.
info
(
"{} does not exist!"
.
format
(
img_path
))
continue
continue
...
...
ppocr/utils/character.py
浏览文件 @
50225030
...
@@ -64,7 +64,7 @@ class CharacterOps(object):
...
@@ -64,7 +64,7 @@ class CharacterOps(object):
[sum(text_lengths)] = [text_index_0 + text_index_1 + ... + text_index_(n - 1)]
[sum(text_lengths)] = [text_index_0 + text_index_1 + ... + text_index_(n - 1)]
length: length of each text. [batch_size]
length: length of each text. [batch_size]
"""
"""
if
self
.
character_type
==
"en"
:
if
self
.
character_type
==
"en"
or
text
.
encode
(
'UTF-8'
).
isalpha
()
:
text
=
text
.
lower
()
text
=
text
.
lower
()
text_list
=
[]
text_list
=
[]
...
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