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PaddleOCR

邱崇源 / PaddleOCR
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PaddleOCR

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提交 f5f71344 编写于 作者: L LDOUBLEV
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Merge branch 'develop' of https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR into develop

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README.md
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......@@ -2,11 +2,11 @@
PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力使用者训练出更好的模型，并应用落地。
**近期更新**
- 2020.6.8 添加[数据集](./doc/datasets.md)，并保持持续更新
- 2020.6.5 支持 `attetnion` 模型导出 `inference_model`
- 2020.6.5 支持单独预测识别时，输出结果得分
- 2020.5.30 提供超轻量级中文OCR在线体验
- 2020.5.30 模型预测、训练支持Windows系统
- 2020.5.30 开源通用中文OCR模型
- [more](./doc/update.md)
## 特性
......@@ -95,6 +95,7 @@ python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_mode
- [文本检测模型训练/评估/预测](./doc/detection.md)
- [文本识别模型训练/评估/预测](./doc/recognition.md)
- [基于预测引擎推理](./doc/inference.md)
- [数据集](./doc/datasets.md)
## 文本检测算法
......@@ -112,6 +113,12 @@ PaddleOCR开源的文本检测算法列表：
|DB|ResNet50_vd|83.79%|80.65%|82.19%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_db.tar)|
|DB|MobileNetV3|75.92%|73.18%|74.53%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_db.tar)|
使用[LSVT](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/datasets.md#1icdar2019-lsvt)街景数据集共3w张数据，训练中文检测模型的相关配置和预训练文件如下：
|模型|骨干网络|配置文件|预训练模型|
|-|-|-|-|
|超轻量中文模型|MobileNetV3|det_mv3_db.yml|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar)|
|通用中文OCR模型|ResNet50_vd|det_r50_vd_db.yml|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db.tar)|
* 注： 上述DB模型的训练和评估，需设置后处理参数box_thresh=0.6，unclip_ratio=1.5，使用不同数据集、不同模型训练，可调整这两个参数进行优化
PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中[文本检测模型训练/评估/预测](./doc/detection.md)。
......@@ -138,6 +145,12 @@ PaddleOCR开源的文本识别算法列表：
|RARE|Resnet34_vd|84.90%|rec_r34_vd_tps_bilstm_attn|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_tps_bilstm_attn.tar)|
|RARE|MobileNetV3|83.32%|rec_mv3_tps_bilstm_attn|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_tps_bilstm_attn.tar)|
使用[LSVT](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/datasets.md#1icdar2019-lsvt)街景数据集根据真值将图crop出来30w数据，进行位置校准。此外基于LSVT语料生成500w合成数据训练中文模型，相关配置和预训练文件如下：
|模型|骨干网络|配置文件|预训练模型|
|-|-|-|-|
|超轻量中文模型|MobileNetV3|rec_chinese_lite_train.yml|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar)|
|通用中文OCR模型|Resnet34_vd|rec_chinese_common_train.yml|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn.tar)|
PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[文本识别模型训练/评估/预测](./doc/recognition.md)。
## 端到端OCR算法
......@@ -161,25 +174,22 @@ PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[文本识
![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/8.jpg)
## FAQ
1. 预测报错：got an unexpected keyword argument 'gradient_clip'
安装的paddle版本不对，目前本项目仅支持paddle1.7，近期会适配到1.8。
2. 转换attention识别模型时报错：KeyError: 'predict'
基于Attention损失的识别模型推理还在调试中。对于中文文本识别，建议优先选择基于CTC损失的识别模型，实践中也发现基于Attention损失的效果不如基于CTC损失的识别模型。
3. 关于推理速度
1. **预测报错：got an unexpected keyword argument 'gradient_clip'**
安装的paddle版本不对，目前本项目仅支持paddle1.7，近期会适配到1.8。
图片中的文字较多时，预测时间会增，可以使用--rec_batch_num设置更小预测batch num，默认值为30，可以改为10或其他数值。
2. **转换attention识别模型时报错：KeyError: 'predict'**
基于Attention损失的识别模型推理还在调试中。对于中文文本识别，建议优先选择基于CTC损失的识别模型，实践中也发现基于Attention损失的效果不如基于CTC损失的识别模型。
4. 服务部署与移动端部署
3. **关于推理速度**
图片中的文字较多时，预测时间会增，可以使用--rec_batch_num设置更小预测batch num，默认值为30，可以改为10或其他数值。
预计6月中下旬会先后发布基于Serving的服务部署方案和基于Paddle Lite的移动端部署方案，欢迎持续关注。
4. **服务部署与移动端部署**
预计6月中下旬会先后发布基于Serving的服务部署方案和基于Paddle Lite的移动端部署方案，欢迎持续关注。
5. 自研算法发布时间
5. **自研算法发布时间**
自研算法SAST、SRN、End2End-PSL都将在6-7月陆续发布，敬请期待。
自研算法SAST、SRN、End2End-PSL都将在6-7月陆续发布，敬请期待。
[more](./doc/FAQ.md)
## 欢迎加入PaddleOCR技术交流群
加微信：paddlehelp，备注OCR，小助手拉你进群～
......
configs/rec/rec_chinese_common_train.yml 0 → 100644
浏览文件 @ f5f71344
Global:
algorithm: CRNN
use_gpu: true
epoch_num: 3000
log_smooth_window: 20
print_batch_step: 10
save_model_dir: ./output/rec_CRNN
save_epoch_step: 3
eval_batch_step: 2000
train_batch_size_per_card: 128
test_batch_size_per_card: 128
image_shape: [3, 32, 320]
max_text_length: 25
character_type: ch
character_dict_path: ./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
loss_type: ctc
reader_yml: ./configs/rec/rec_chinese_reader.yml
pretrain_weights:
checkpoints:
save_inference_dir:
infer_img:
Architecture:
function: ppocr.modeling.architectures.rec_model,RecModel
Backbone:
function: ppocr.modeling.backbones.rec_resnet_vd,ResNet
layers: 34
Head:
function: ppocr.modeling.heads.rec_ctc_head,CTCPredict
encoder_type: rnn
SeqRNN:
hidden_size: 256
Loss:
function: ppocr.modeling.losses.rec_ctc_loss,CTCLoss
Optimizer:
function: ppocr.optimizer,AdamDecay
base_lr: 0.0005
beta1: 0.9
beta2: 0.999
doc/FAQ.md 0 → 100644
浏览文件 @ f5f71344
## FAQ
1. **预测报错：got an unexpected keyword argument 'gradient_clip'**
安装的paddle版本不对，目前本项目仅支持paddle1.7，近期会适配到1.8。
2. **转换attention识别模型时报错：KeyError: 'predict'**
基于Attention损失的识别模型推理还在调试中。对于中文文本识别，建议优先选择基于CTC损失的识别模型，实践中也发现基于Attention损失的效果不如基于CTC损失的识别模型。
3. **关于推理速度**
图片中的文字较多时，预测时间会增，可以使用--rec_batch_num设置更小预测batch num，默认值为30，可以改为10或其他数值。
4. **服务部署与移动端部署**
预计6月中下旬会先后发布基于Serving的服务部署方案和基于Paddle Lite的移动端部署方案，欢迎持续关注。
5. **自研算法发布时间**
自研算法SAST、SRN、End2End-PSL都将在6-7月陆续发布，敬请期待。
6. **如何在Windows或Mac系统上运行**
PaddleOCR已完成Windows和Mac系统适配，运行时注意两点：1、在[快速安装](installation.md)时，如果不想安装docker，可跳过第一步，直接从第二步安装paddle开始。2、inference模型下载时，如果没有安装wget，可直接点击模型链接或将链接地址复制到浏览器进行下载，并解压放置到相应目录。
7. **超轻量模型和通用OCR模型的区别**
目前PaddleOCR开源了2个中文模型，分别是8.6M超轻量中文模型和通用中文OCR模型。两者对比信息如下：
- 相同点：两者使用相同的**算法**和**训练数据**；
- 不同点：不同之处在于**骨干网络**和**通道参数**，超轻量模型使用MobileNetV3作为骨干网络，通用模型使用Resnet50_vd作为检测模型backbone，Resnet34_vd作为识别模型backbone，具体参数差异可对比两种模型训练的配置文件.
|模型|骨干网络|检测训练配置|识别训练配置|
|-|-|-|-|
|8.6M超轻量中文OCR模型|MobileNetV3+MobileNetV3|det_mv3_db.yml|rec_chinese_lite_train.yml|
|通用中文OCR模型|Resnet50_vd+Resnet34_vd|det_r50_vd_db.yml|rec_chinese_common_train.yml|
8. **是否有计划开源仅识别数字或仅识别英文+数字的模型**
暂不计划开源仅数字、仅数字+英文、或其他小垂类专用模型。PaddleOCR开源了多种检测、识别算法供用户自定义训练，两种中文模型也是基于开源的算法库训练产出，有小垂类需求的小伙伴，可以按照教程准备好数据，选择合适的配置文件，自行训练，相信能有不错的效果。训练有任何问题欢迎提issue或在交流群提问，我们会及时解答。
9. **开源模型使用的训练数据是什么，能否开源**
目前开源的模型，数据集和量级如下：
- 检测：
英文数据集，ICDAR2015
中文数据集，LSVT街景数据集训练数据3w张图片
- 识别：
英文数据集，MJSynth和SynthText合成数据，数据量上千万。
中文数据集，LSVT街景数据集根据真值将图crop出来，并进行位置校准，总共30w张图像。此外基于LSVT的语料，合成数据500w。
其中，公开数据集都是开源的，用户可自行搜索下载，也可参考[中文数据集](datasets.md)，合成数据暂不开源，用户可使用开源合成工具自行合成，可参考的合成工具包括[text_renderer](https://github.com/Sanster/text_renderer)、[SynthText](https://github.com/ankush-me/SynthText)、[TextRecognitionDataGenerator](https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator)等。
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doc/datasets.md 0 → 100644
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## 数据集
这里整理了常用中文数据集，持续更新中，欢迎各位小伙伴贡献数据集～
- [ICDAR2019-LSVT](#ICDAR2019-LSVT)
- [ICDAR2017-RCTW-17](#ICDAR2017-RCTW-17)
- [中文街景文字识别](#中文街景文字识别)
- [中文文档文字识别](#中文文档文字识别)
- [ICDAR2019-ArT](#ICDAR2019-ArT)
除了开源数据，用户还可使用合成工具自行合成，可参考的合成工具包括[text_renderer](https://github.com/Sanster/text_renderer)、[SynthText](https://github.com/ankush-me/SynthText)、[TextRecognitionDataGenerator](https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator)等。
<a name="ICDAR2019-LSVT"></a>
#### 1、ICDAR2019-LSVT
- **数据来源**：https://ai.baidu.com/broad/introduction?dataset=lsvt
- **数据简介**： 共45w中文街景图像，包含5w（2w测试+3w训练）全标注数据（文本坐标+文本内容），40w弱标注数据（仅文本内容），如下图所示：
![](datasets/LSVT_1.jpg)
(a) 全标注数据
![](datasets/LSVT_2.jpg)
(b) 弱标注数据
- **下载地址**：https://ai.baidu.com/broad/download?dataset=lsvt
<a name="ICDAR2017-RCTW-17"></a>
#### 2、ICDAR2017-RCTW-17
- **数据来源**：https://rctw.vlrlab.net/
- **数据简介**：共包含12,000+图像，大部分图片是通过手机摄像头在野外采集的。有些是截图。这些图片展示了各种各样的场景，包括街景、海报、菜单、室内场景和手机应用程序的截图。
![](datasets/rctw.jpg)
- **下载地址**：https://rctw.vlrlab.net/dataset/
<a name="中文街景文字识别"></a>
#### 3、中文街景文字识别
- **数据来源**：https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/8
- **数据简介**：共包括29万张图片，其中21万张图片作为训练集（带标注），8万张作为测试集（无标注）。数据集采自中国街景，并由街景图片中的文字行区域（例如店铺标牌、地标等等）截取出来而形成。所有图像都经过一些预处理，将文字区域利用仿射变化，等比映射为一张高为48像素的图片，如图所示：
![](datasets/ch_street_rec_1.png)
(a) 标注：魅派集成吊顶
![](datasets/ch_street_rec_2.png)
(b) 标注：母婴用品连锁
- **下载地址**
https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/8429
<a name="中文文档文字识别"></a>
#### 4、中文文档文字识别
- **数据来源**：https://github.com/YCG09/chinese_ocr
- **数据简介**：
- 共约364万张图片，按照99:1划分成训练集和验证集。
- 数据利用中文语料库（新闻 + 文言文），通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成
- 包含汉字、英文字母、数字和标点共5990个字符（字符集合：https://github.com/YCG09/chinese_ocr/blob/master/train/char_std_5990.txt ）
- 每个样本固定10个字符，字符随机截取自语料库中的句子
- 图片分辨率统一为280x32
![](datasets/ch_doc1.jpg)
![](datasets/ch_doc2.jpg)
![](datasets/ch_doc3.jpg)
- **下载地址**：https://pan.baidu.com/s/1QkI7kjah8SPHwOQ40rS1Pw (密码：lu7m)
<a name="ICDAR2019-ArT"></a>
#### 5、ICDAR2019-ArT
- **数据来源**：https://ai.baidu.com/broad/introduction?dataset=art
- **数据简介**：共包含10,166张图像，训练集5603图，测试集4563图。由Total-Text、SCUT-CTW1500、Baidu Curved Scene Text三部分组成，包含水平、多方向和弯曲等多种形状的文本。
![](datasets/ArT.jpg)
- **下载地址**：https://ai.baidu.com/broad/download?dataset=art
\ No newline at end of file
doc/detection.md
浏览文件 @ f5f71344
......@@ -54,7 +54,7 @@ python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml
```
上述指令中，通过-c 选择训练使用configs/det/det_db_mv3.yml配置文件。
有关配置文件的详细解释，请参考[链接](./doc/config.md)。
有关配置文件的详细解释，请参考[链接](./config.md)。
您也可以通过-o参数在不需要修改yml文件的情况下，改变训练的参数，比如，调整训练的学习率为0.0001
```
......
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