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PaddleOCR

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PaddleOCR
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# paddle2onnx 模型转化与预测 # paddle2onnx 模型转化与预测
本章节介绍 PaddleOCR 模型如何转化为 ONNX 模型，并基于 ONNX 引擎预测。 本章节介绍 PaddleOCR 模型如何转化为 ONNX 模型，并基于 ONNXRuntime 引擎预测。
## 1. 环境准备 ## 1. 环境准备
需要准备 Paddle2ONNX 模型转化环境，和 ONNX 模型预测环境 需要准备 PaddleOCR、Paddle2ONNX 模型转化环境，和 ONNXRuntime 预测环境
### PaddleOCR
克隆PaddleOCR的仓库，使用release/2.4分支，并进行安装，由于PaddleOCR仓库比较大，git clone速度比较慢，所以本教程已下载
```
git clone -b release/2.4 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
cd PaddleOCR && python3.7 setup.py install
```
### Paddle2ONNX ### Paddle2ONNX
...@@ -16,7 +25,7 @@ Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式，算 ...@@ -16,7 +25,7 @@ Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式，算
python3.7 -m pip install paddle2onnx python3.7 -m pip install paddle2onnx
``` ```
- 安装 ONNX - 安装 ONNXRuntime
``` ```
# 建议安装 1.9.0 版本，可根据环境更换版本号 # 建议安装 1.9.0 版本，可根据环境更换版本号
python3.7 -m pip install onnxruntime==1.9.0 python3.7 -m pip install onnxruntime==1.9.0
...@@ -30,11 +39,17 @@ python3.7 -m pip install onnxruntime==1.9.0 ...@@ -30,11 +39,17 @@ python3.7 -m pip install onnxruntime==1.9.0
有两种方式获取Paddle静态图模型：在 [model_list](../../doc/doc_ch/models_list.md) 中下载PaddleOCR提供的预测模型； 有两种方式获取Paddle静态图模型：在 [model_list](../../doc/doc_ch/models_list.md) 中下载PaddleOCR提供的预测模型；
参考[模型导出说明](../../doc/doc_ch/inference.md#训练模型转inference模型)把训练好的权重转为 inference_model。 参考[模型导出说明](../../doc/doc_ch/inference.md#训练模型转inference模型)把训练好的权重转为 inference_model。
以 ppocr 检测模型为例： 以 ppocr 中文检测、识别、分类模型为例：
``` ```
wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar
cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && cd .. cd ./inference && tar xf ch_PP-OCRv2_det_infer.tar && cd ..
wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar
cd ./inference && tar xf ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar && cd ..
wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar && cd ..
``` ```
- 模型转换 - 模型转换
...@@ -42,35 +57,160 @@ cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && cd .. ...@@ -42,35 +57,160 @@ cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && cd ..
使用 Paddle2ONNX 将Paddle静态图模型转换为ONNX模型格式： 使用 Paddle2ONNX 将Paddle静态图模型转换为ONNX模型格式：
``` ```
paddle2onnx --model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ \ paddle2onnx --model_dir ./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer \
--model_filename=inference.pdmodel \ --model_filename inference.pdmodel \
--params_filename=inference.pdiparams \ --params_filename inference.pdiparams \
--save_file=./inference/det_mobile_onnx/model.onnx \ --save_file ./inference/det_onnx/model.onnx \
--opset_version=10 \ --opset_version 10 \
--input_shape_dict="{'x': [-1, 3, -1, -1]}" \ --input_shape_dict="{'x':[-1,3,-1,-1]}" \
--enable_onnx_checker=True --enable_onnx_checker True
paddle2onnx --model_dir ./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer \
--model_filename inference.pdmodel \
--params_filename inference.pdiparams \
--save_file ./inference/rec_onnx/model.onnx \
--opset_version 10 \
--input_shape_dict="{'x':[-1,3,-1,-1]}" \
--enable_onnx_checker True
paddle2onnx --model_dir ./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer \
--model_filename ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/inference.pdmodel \
--params_filename ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/inference.pdiparams \
--save_file ./inferencecls_onnx/model.onnx \
--opset_version 10 \
--input_shape_dict="{'x':[-1,3,-1,-1]}" \
--enable_onnx_checker True
``` ```
执行完毕后，ONNX 模型会被保存在 `./inference/det_mobile_onnx/` 路径下 执行完毕后，ONNX 模型会被分别保存在 `./inference/det_onnx/`，`./inference/rec_onnx/`，`./inference/cls_onnx/`路径下
* 注意：对于OCR模型，转化过程中必须采用动态shape的形式，即加入选项--input_shape_dict="{'x': [-1, 3, -1, -1]}"，否则预测结果可能与直接使用Paddle预测有细微不同。 * 注意：对于OCR模型，转化过程中必须采用动态shape的形式，即加入选项--input_shape_dict="{'x': [-1, 3, -1, -1]}"，否则预测结果可能与直接使用Paddle预测有细微不同。
另外，以下几个模型暂不支持转换为 ONNX 模型： 另外，以下几个模型暂不支持转换为 ONNX 模型：
NRTR、SAR、RARE、SRN NRTR、SAR、RARE、SRN
## 3. onnx 预测 ## 3. 推理预测
以中文OCR模型为例，使用 ONNXRuntime 预测可执行如下命令：
```
python3.7 tools/infer/predict_system.py --use_gpu=False --use_onnx=True \
--det_model_dir=./inference/det_onnx/model.onnx \
--rec_model_dir=./inference/rec_onnx/model.onnx \
--cls_model_dir=./inference/cls_onnx/model.onnx \
--image_dir=./deploy/lite/imgs/lite_demo.png
```
以中文OCR模型为例，使用 Paddle Inference 预测可执行如下命令：
```
python3.7 tools/infer/predict_system.py --use_gpu=False \
--cls_model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer \
--rec_model_dir=./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer \
--det_model_dir=./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer \
--image_dir=./deploy/lite/imgs/lite_demo.png
```
执行命令后在终端会打印出预测的识别信息，并在 `./inference_results/` 下保存可视化结果。
ONNXRuntime 执行效果：
<div align="center">
<img src="./images/lite_demo_onnx.png" width=800">
</div>
Paddle Inference 执行效果：
<div align="center">
<img src="./images/lite_demo_paddle.png" width=800">
</div>
以检测模型为例，使用 ONNX 预测可执行如下命令：
使用 ONNXRuntime 预测，终端输出：
``` ```
python3.7 ../../tools/infer/predict_det.py --use_gpu=False --use_onnx=True \ [2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: dt_boxes num : 38, elapse : 0.043187856674194336
--det_model_dir=./inference/det_mobile_onnx/model.onnx \ [2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: rec_res num : 38, elapse : 0.592170000076294
--image_dir=../../doc/imgs/1.jpg [2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 0 Predict time of ./deploy/lite/imgs/lite_demo.png: 0.642s
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: The, 0.984
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: visualized, 0.882
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: etect18片, 0.720
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: image saved in./vis.jpg, 0.947
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 纯臻营养护发素0.993604, 0.996
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 产品信息/参数, 0.922
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 0.992728, 0.914
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: （45元／每公斤，100公斤起订）, 0.926
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 0.97417, 0.977
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 每瓶22元，1000瓶起订）0.993976, 0.962
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 【品牌】：代加工方式/0EMODM, 0.945
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 0.985133, 0.980
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 【品名】：纯臻营养护发素, 0.921
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 0.995007, 0.883
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 【产品编号】：YM-X-30110.96899, 0.955
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 【净含量】：220ml, 0.943
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: Q.996577, 0.932
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 【适用人群】：适合所有肤质, 0.913
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 0.995842, 0.969
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 【主要成分】：鲸蜡硬脂醇、燕麦B-葡聚, 0.883
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 0.961928, 0.964
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 10, 0.812
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 糖、椰油酰胺丙基甜菜碱、泛醒, 0.866
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 0.925898, 0.943
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: （成品包材）, 0.974
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 0.972573, 0.961
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 【主要功能】：可紧致头发磷层，从而达到, 0.936
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 0.994448, 0.952
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 13, 0.998
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 即时持久改善头发光泽的效果，给干燥的头, 0.994
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 0.990198, 0.975
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 14, 0.977
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 发足够的滋养, 0.991
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 0.997668, 0.918
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: 花费了0.457335秒, 0.901
[2022/02/22 17:48:27] root DEBUG: The visualized image saved in ./inference_results/lite_demo.png
[2022/02/22 17:48:27] root INFO: The predict total time is 0.7003889083862305
``` ```
执行命令后在终端会打印出预测的检测框坐标，并在 `./inference_results/` 下保存可视化结果。 使用 Paddle Inference 预测，终端输出：
``` ```
root INFO: 1.jpg [[[291, 295], [334, 292], [348, 844], [305, 847]], [[344, 296], [379, 294], [387, 669], [353, 671]]] [2022/02/22 17:47:25] root DEBUG: dt_boxes num : 38, elapse : 0.11791276931762695
The predict time of ../../doc/imgs/1.jpg: 0.06162881851196289 [2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: rec_res num : 38, elapse : 2.6206860542297363
The visualized image saved in ./inference_results/det_res_1.jpg [2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 0 Predict time of ./deploy/lite/imgs/lite_demo.png: 2.746s
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: The, 0.984
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: visualized, 0.882
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: etect18片, 0.720
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: image saved in./vis.jpg, 0.947
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 纯臻营养护发素0.993604, 0.996
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 产品信息/参数, 0.922
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 0.992728, 0.914
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: （45元／每公斤，100公斤起订）, 0.926
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 0.97417, 0.977
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 每瓶22元，1000瓶起订）0.993976, 0.962
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 【品牌】：代加工方式/0EMODM, 0.945
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 0.985133, 0.980
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 【品名】：纯臻营养护发素, 0.921
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 0.995007, 0.883
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 【产品编号】：YM-X-30110.96899, 0.955
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 【净含量】：220ml, 0.943
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: Q.996577, 0.932
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 【适用人群】：适合所有肤质, 0.913
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 0.995842, 0.969
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 【主要成分】：鲸蜡硬脂醇、燕麦B-葡聚, 0.883
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 0.961928, 0.964
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 10, 0.812
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 糖、椰油酰胺丙基甜菜碱、泛醒, 0.866
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 0.925898, 0.943
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: （成品包材）, 0.974
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 0.972573, 0.961
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 【主要功能】：可紧致头发磷层，从而达到, 0.936
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 0.994448, 0.952
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 13, 0.998
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 即时持久改善头发光泽的效果，给干燥的头, 0.994
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 0.990198, 0.975
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 14, 0.977
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 发足够的滋养, 0.991
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 0.997668, 0.918
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: 花费了0.457335秒, 0.901
[2022/02/22 17:47:27] root DEBUG: The visualized image saved in ./inference_results/lite_demo.png
[2022/02/22 17:47:27] root INFO: The predict total time is 2.8338775634765625
``` ```
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