# DRRG

- [1. 算法简介](#1-算法简介)
- [2. 环境配置](#2-环境配置)
- [3. 模型训练、评估、预测](#3-模型训练评估预测)
- [4. 推理部署](#4-推理部署)
  - [4.1 Python推理](#41-python推理)
  - [4.2 C++推理](#42-c推理)
  - [4.3 Serving服务化部署](#43-serving服务化部署)
  - [4.4 更多推理部署](#44-更多推理部署)
- [5. FAQ](#5-faq)
- [引用](#引用)

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## 1. 算法简介

论文信息：
> [Deep Relational Reasoning Graph Network for Arbitrary Shape Text Detection](https://arxiv.org/abs/2003.07493)
> Zhang, Shi-Xue and Zhu, Xiaobin and Hou, Jie-Bo and Liu, Chang and Yang, Chun and Wang, Hongfa and Yin, Xu-Cheng
> CVPR, 2020

在CTW1500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|
|-----| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| DRRG | ResNet50_vd | [configs/det/det_r50_drrg_ctw.yml](../../configs/det/det_r50_drrg_ctw.yml)| 89.92%|80.91%|85.18%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/contribution/det_r50_drrg_ctw.tar)|

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## 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。


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## 3. 模型训练、评估、预测

上述DRRG模型使用CTW1500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。


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## 4. 推理部署

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### 4.1 Python推理

由于模型前向运行时需要多次转换为Numpy数据进行运算，因此DRRG的动态图转静态图暂未支持。

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### 4.2 C++推理

暂未支持

<a name="4-3"></a>
### 4.3 Serving服务化部署

暂未支持

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### 4.4 更多推理部署

暂未支持

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## 5. FAQ


## 引用

```bibtex
@inproceedings{zhang2020deep,
  title={Deep relational reasoning graph network for arbitrary shape text detection},
  author={Zhang, Shi-Xue and Zhu, Xiaobin and Hou, Jie-Bo and Liu, Chang and Yang, Chun and Wang, Hongfa and Yin, Xu-Cheng},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  pages={9699--9708},
  year={2020}
}
```
