diff --git a/PPOCRLabel/PPOCRLabel.py b/PPOCRLabel/PPOCRLabel.py index 6477ea07025c09303e255ba0118f1b9a4d7fbb8a..98e2b1ef77f6fb63b49cd8d32ca87d3d783daf50 100644 --- a/PPOCRLabel/PPOCRLabel.py +++ b/PPOCRLabel/PPOCRLabel.py @@ -61,7 +61,7 @@ from combobox import ComboBox from libs.constants import * from libs.utils import * from libs.settings import Settings -from libs.shape import Shape, DEFAULT_LINE_COLOR, DEFAULT_FILL_COLOR +from libs.shape import Shape, DEFAULT_LINE_COLOR, DEFAULT_FILL_COLOR,DEFAULT_LOCK_COLOR from libs.stringBundle import StringBundle from libs.canvas import Canvas from libs.zoomWidget import ZoomWidget @@ -126,7 +126,7 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): self.labelHist = [] self.lastOpenDir = None self.result_dic = [] - + self.result_dic_locked = [] self.changeFileFolder = False self.haveAutoReced = False self.labelFile = None @@ -395,6 +395,7 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): delete = action(getStr('delBox'), self.deleteSelectedShape, 'backspace', 'delete', getStr('delBoxDetail'), enabled=False) + copy = action(getStr('dupBox'), self.copySelectedShape, 'Ctrl+C', 'copy', getStr('dupBoxDetail'), enabled=False) @@ -405,6 +406,7 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): showAll = action(getStr('showBox'), partial(self.togglePolygons, True), 'Ctrl+A', 'hide', getStr('showAllBoxDetail'), enabled=False) + help = action(getStr('tutorial'), self.showTutorialDialog, None, 'help', getStr('tutorialDetail')) showInfo = action(getStr('info'), self.showInfoDialog, None, 'help', getStr('info')) @@ -476,6 +478,10 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): undo = action(getStr("undo"), self.undoShapeEdit, 'Ctrl+Z', "undo", getStr("undo"), enabled=False) + + lock = action(getStr("lockBox"), self.lockSelectedShape, + None, "lock", getStr("lockBoxDetail"), + enabled=False) self.editButton.setDefaultAction(edit) self.newButton.setDefaultAction(create) @@ -538,13 +544,13 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): fitWindow=fitWindow, fitWidth=fitWidth, zoomActions=zoomActions, saveLabel=saveLabel, undo=undo, undoLastPoint=undoLastPoint,open_dataset_dir=open_dataset_dir, - rotateLeft=rotateLeft,rotateRight=rotateRight, + rotateLeft=rotateLeft,rotateRight=rotateRight,lock=lock, fileMenuActions=( opendir, open_dataset_dir, saveLabel, resetAll, quit), beginner=(), advanced=(), editMenu=(createpoly, edit, copy, delete,singleRere,None, undo, undoLastPoint, - None, rotateLeft, rotateRight, None, color1, self.drawSquaresOption), - beginnerContext=(create, edit, copy, delete, singleRere, rotateLeft, rotateRight,), + None, rotateLeft, rotateRight, None, color1, self.drawSquaresOption,lock), + beginnerContext=(create, edit, copy, delete, singleRere, rotateLeft, rotateRight,lock), advancedContext=(createMode, editMode, edit, copy, delete, shapeLineColor, shapeFillColor), onLoadActive=( @@ -998,6 +1004,7 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): self.actions.delete.setEnabled(n_selected) self.actions.copy.setEnabled(n_selected) self.actions.edit.setEnabled(n_selected == 1) + self.actions.lock.setEnabled(n_selected) def addLabel(self, shape): shape.paintLabel = self.displayLabelOption.isChecked() @@ -1041,7 +1048,7 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): def loadLabels(self, shapes): s = [] for label, points, line_color, fill_color, difficult in shapes: - shape = Shape(label=label) + shape = Shape(label=label,line_color=line_color) for x, y in points: # Ensure the labels are within the bounds of the image. If not, fix them. @@ -1051,6 +1058,7 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): shape.addPoint(QPointF(x, y)) shape.difficult = difficult + #shape.locked = False shape.close() s.append(shape) @@ -1063,10 +1071,12 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): # shape.fill_color = QColor(*fill_color) # else: # shape.fill_color = generateColorByText(label) - + self.addLabel(shape) + self.updateComboBox() self.canvas.loadShapes(s) + def singleLabel(self, shape): if shape is None: @@ -1106,10 +1116,9 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): difficult=s.difficult) # bool shapes = [] if mode == 'Auto' else \ - [format_shape(shape) for shape in self.canvas.shapes] + [format_shape(shape) for shape in self.canvas.shapes if shape.line_color != DEFAULT_LOCK_COLOR] # Can add differrent annotation formats here - - for box in self.result_dic: + for box in self.result_dic : trans_dic = {"label": box[1][0], "points": box[0], 'difficult': False} if trans_dic["label"] == "" and mode == 'Auto': continue @@ -1120,7 +1129,6 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): for box in shapes: trans_dic.append({"transcription": box['label'], "points": box['points'], 'difficult': box['difficult']}) self.PPlabel[annotationFilePath] = trans_dic - if mode == 'Auto': self.Cachelabel[annotationFilePath] = trans_dic @@ -1313,6 +1321,7 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): # unicodeFilePath = os.path.abspath(unicodeFilePath) # Tzutalin 20160906 : Add file list and dock to move faster # Highlight the file item + if unicodeFilePath and self.fileListWidget.count() > 0: if unicodeFilePath in self.mImgList: index = self.mImgList.index(unicodeFilePath) @@ -1322,6 +1331,7 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): ### self.iconlist.clear() self.additems5(None) + for i in range(5): item_tooltip = self.iconlist.item(i).toolTip() # print(i,"---",item_tooltip) @@ -1340,7 +1350,6 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): if unicodeFilePath and os.path.exists(unicodeFilePath): self.canvas.verified = False - cvimg = cv2.imdecode(np.fromfile(unicodeFilePath, dtype=np.uint8), 1) height, width, depth = cvimg.shape cvimg = cv2.cvtColor(cvimg, cv2.COLOR_BGR2RGB) @@ -1361,16 +1370,19 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): else: self.dirty = False self.actions.save.setEnabled(True) - + if len(self.canvas.lockedShapes) != 0: + self.actions.save.setEnabled(True) + self.setDirty() self.canvas.setEnabled(True) self.adjustScale(initial=True) self.paintCanvas() self.addRecentFile(self.filePath) self.toggleActions(True) + self.showBoundingBoxFromPPlabel(filePath) self.setWindowTitle(__appname__ + ' ' + filePath) - + # Default : select last item if there is at least one item if self.labelList.count(): self.labelList.setCurrentItem(self.labelList.item(self.labelList.count() - 1)) @@ -1380,15 +1392,23 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): return True return False - def showBoundingBoxFromPPlabel(self, filePath): + width, height = self.image.width(), self.image.height() imgidx = self.getImglabelidx(filePath) - if imgidx not in self.PPlabel.keys(): - return - shapes = [] - for box in self.PPlabel[imgidx]: - shapes.append((box['transcription'], box['points'], None, None, box['difficult'])) - + shapes =[] + #box['ratio'] of the shapes saved in lockedShapes contains the ratio of the + # four corner coordinates of the shapes to the height and width of the image + for box in self.canvas.lockedShapes: + if self.canvas.isInTheSameImage: + shapes.append((box['transcription'], [[s[0]*width,s[1]*height]for s in box['ratio']], + DEFAULT_LOCK_COLOR, None, box['difficult'])) + else: + shapes.append(('锁定框：待检测', [[s[0]*width,s[1]*height]for s in box['ratio']], + DEFAULT_LOCK_COLOR, None, box['difficult'])) + if imgidx in self.PPlabel.keys(): + for box in self.PPlabel[imgidx]: + shapes.append((box['transcription'], box['points'], None, None, box['difficult'])) + self.loadLabels(shapes) self.canvas.verified = False @@ -1646,9 +1666,37 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): else: return fullFilePath return '' - + + + def saveLockedShapes(self): + self.canvas.lockedShapes = [] + self.canvas.selectedShapes = [] + for s in self.canvas.shapes: + if s.line_color == DEFAULT_LOCK_COLOR: + self.canvas.selectedShapes.append(s) + self.lockSelectedShape() + for s in self.canvas.shapes: + if s.line_color == DEFAULT_LOCK_COLOR: + self.canvas.selectedShapes.remove(s) + self.canvas.shapes.remove(s) + + def _saveFile(self, annotationFilePath, mode='Manual'): + if len(self.canvas.lockedShapes) != 0: + self.saveLockedShapes() + if mode == 'Manual': + self.result_dic_locked = [] + img = cv2.imread(self.filePath) + width, height = self.image.width(), self.image.height() + for shape in self.canvas.lockedShapes: + box = [[int(p[0]*width), int(p[1]*height)] for p in shape['ratio']] + assert len(box) == 4 + result = [(shape['transcription'],1)] + result.insert(0, box) + self.result_dic_locked.append(result) + self.result_dic += self.result_dic_locked + self.result_dic_locked = [] if annotationFilePath and self.saveLabels(annotationFilePath, mode=mode): self.setClean() self.statusBar().showMessage('Saved to %s' % annotationFilePath) @@ -1663,13 +1711,13 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): self.savePPlabel(mode='Auto') self.fileListWidget.insertItem(int(currIndex), item) - self.openNextImg() + if not self.canvas.isInTheSameImage: + self.openNextImg() self.actions.saveRec.setEnabled(True) self.actions.saveLabel.setEnabled(True) elif mode == 'Auto': if annotationFilePath and self.saveLabels(annotationFilePath, mode=mode): - self.setClean() self.statusBar().showMessage('Saved to %s' % annotationFilePath) self.statusBar().show() @@ -1733,7 +1781,9 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): if discardChanges == QMessageBox.No: return True elif discardChanges == QMessageBox.Yes: + self.canvas.isInTheSameImage = True self.saveFile() + self.canvas.isInTheSameImage = False return True else: return False @@ -1872,6 +1922,7 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): # org_box = [dic['points'] for dic in self.PPlabel[self.getImglabelidx(self.filePath)]] if self.canvas.shapes: self.result_dic = [] + self.result_dic_locked = [] # result_dic_locked stores the ocr result of self.canvas.lockedShapes rec_flag = 0 for shape in self.canvas.shapes: box = [[int(p.x()), int(p.y())] for p in shape.points] @@ -1883,21 +1934,32 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): return result = self.ocr.ocr(img_crop, cls=True, det=False) if result[0][0] != '': - result.insert(0, box) - print('result in reRec is ', result) - self.result_dic.append(result) + if shape.line_color == DEFAULT_LOCK_COLOR: + shape.label = result[0][0] + result.insert(0, box) + self.result_dic_locked.append(result) + else: + result.insert(0, box) + self.result_dic.append(result) else: print('Can not recognise the box') - self.result_dic.append([box,(self.noLabelText,0)]) - - if self.noLabelText == shape.label or result[1][0] == shape.label: - print('label no change') - else: - rec_flag += 1 - - if len(self.result_dic) > 0 and rec_flag > 0: + if shape.line_color == DEFAULT_LOCK_COLOR: + shape.label = result[0][0] + self.result_dic_locked.append([box,(self.noLabelText,0)]) + else: + self.result_dic.append([box,(self.noLabelText,0)]) + try: + if self.noLabelText == shape.label or result[1][0] == shape.label: + print('label no change') + else: + rec_flag += 1 + except IndexError as e: + print('Can not recognise the box') + if (len(self.result_dic) > 0 and rec_flag > 0)or self.canvas.lockedShapes: + self.canvas.isInTheSameImage = True self.saveFile(mode='Auto') self.loadFile(self.filePath) + self.canvas.isInTheSameImage = False self.setDirty() elif len(self.result_dic) == len(self.canvas.shapes) and rec_flag == 0: QMessageBox.information(self, "Information", "The recognition result remains unchanged!") @@ -2107,6 +2169,44 @@ class MainWindow(QMainWindow, WindowMixin): self.labelList.clearSelection() self._noSelectionSlot = False self.canvas.loadShapes(shapes, replace=replace) + print("loadShapes")#1 + + + def lockSelectedShape(self): + """lock the selsected shapes. + + Add self.selectedShapes to lock self.canvas.lockedShapes, + which holds the ratio of the four coordinates of the locked shapes + to the width and height of the image + """ + width, height = self.image.width(), self.image.height() + def format_shape(s): + return dict(label=s.label, # str + line_color=s.line_color.getRgb(), + fill_color=s.fill_color.getRgb(), + ratio=[[int(p.x())/width, int(p.y())/height] for p in s.points], # QPonitF + # add chris + difficult=s.difficult) # bool + #lock + if len(self.canvas.lockedShapes) == 0: + for s in self.canvas.selectedShapes: + s.line_color = DEFAULT_LOCK_COLOR + s.locked = True + shapes = [format_shape(shape) for shape in self.canvas.selectedShapes] + trans_dic = [] + for box in shapes: + trans_dic.append({"transcription": box['label'], "ratio": box['ratio'], 'difficult': box['difficult']}) + self.canvas.lockedShapes = trans_dic + self.actions.save.setEnabled(True) + + #unlock + else: + for s in self.canvas.shapes: + s.line_color = DEFAULT_LINE_COLOR + self.canvas.lockedShapes = [] + self.result_dic_locked = [] + self.setDirty() + self.actions.save.setEnabled(True) def inverted(color): diff --git a/PPOCRLabel/README.md b/PPOCRLabel/README.md index 242c1521dca9e998520851daa5b5ecf30d4d69e3..e8634ef8c06feae1f0adffb22c5694084dab78cd 100644 --- a/PPOCRLabel/README.md +++ b/PPOCRLabel/README.md @@ -78,14 +78,14 @@ PPOCRLabel # run ```bash cd PaddleOCR/PPOCRLabel python3 setup.py bdist_wheel -pip3 install dist/PPOCRLabel-1.0.0-py2.py3-none-any.whl +pip3 install dist/PPOCRLabel-1.0.2-py2.py3-none-any.whl ``` #### 1.2.3 Run PPOCRLabel by Python Script ```bash cd ./PPOCRLabel # Switch to the PPOCRLabel directory -python PPOCRLabel.py --lang ch +python PPOCRLabel.py ``` diff --git a/PPOCRLabel/README_ch.md b/PPOCRLabel/README_ch.md index e50e7b7daf5ac203129cf80b5a926a988929af5c..e1c391bc8637baa4adfa8852d805ed0f4bf04d6d 100644 --- a/PPOCRLabel/README_ch.md +++ b/PPOCRLabel/README_ch.md @@ -78,7 +78,7 @@ PPOCRLabel --lang ch # 启动 ```bash cd PaddleOCR/PPOCRLabel python3 setup.py bdist_wheel -pip3 install dist/PPOCRLabel-1.0.0-py2.py3-none-any.whl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple +pip3 install dist/PPOCRLabel-1.0.2-py2.py3-none-any.whl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple ``` #### 1.2.3 通过Python脚本运行PPOCRLabel diff --git a/PPOCRLabel/libs/canvas.py b/PPOCRLabel/libs/canvas.py index 6ac1f28b85e65c3776d310136352b70c45628db6..6116f357d6efb91a5a9d9cdc6ba757fbd06df60e 100644 --- a/PPOCRLabel/libs/canvas.py +++ b/PPOCRLabel/libs/canvas.py @@ -87,6 +87,10 @@ class Canvas(QWidget): #initialisation for panning self.pan_initial_pos = QPoint() + #lockedshapes related + self.lockedShapes = [] + self.isInTheSameImage = False + def setDrawingColor(self, qColor): self.drawingLineColor = qColor self.drawingRectColor = qColor diff --git a/PPOCRLabel/libs/resources.py b/PPOCRLabel/libs/resources.py index 70241e5d2512f8fb42db91bd429fd107b7bba2d7..476eea2dd2daa140a4790c60035c0c7379b9e4ba 100644 --- a/PPOCRLabel/libs/resources.py +++ b/PPOCRLabel/libs/resources.py @@ -9,10544 +9,7 @@ from PyQt5 import QtCore qt_resource_data = b"\ -\x00\x00\x04\xf0\ -\x89\ -\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\ -\x00\x00\x14\x00\x00\x00\x14\x08\x03\x00\x00\x00\xba\x57\xed\x3f\ -\x00\x00\x03\x00\x50\x4c\x54\x45\x09\x16\x28\x09\x16\x28\x09\x14\ -\x25\x09\x15\x27\x09\x14\x25\x08\x13\x23\x07\x11\x20\x07\x0f\x1c\ -\x06\x0d\x18\x04\x0a\x13\x03\x07\x0d\x02\x04\x07\x00\x00\x00\x00\ -\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\ -\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\ -\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\ -\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\ -\x00\x01\x01\x01\x02\x02\x02\x03\x03\x03\x06\x06\x06\x0a\x0a\x0a\ -\x10\x10\x10\x17\x17\x17\x21\x21\x21\x28\x28\x28\x2c\x2c\x2c\x2d\ -\x2d\x2d\x2e\x2e\x2e\x2f\x2f\x2f\x30\x30\x30\x31\x31\x31\x32\x32\ -\x32\x33\x33\x33\x34\x34\x34\x35\x35\x35\x36\x36\x36\x37\x37\x37\ -\x38\x38\x38\x39\x39\x39\x3a\x3a\x3a\x3b\x3b\x3b\x3c\x3c\x3c\x3d\ -\x3d\x3d\x3e\x3e\x3e\x3f\x3f\x3f\x40\x40\x40\x41\x41\x41\x42\x42\ -\x42\x43\x43\x43\x44\x44\x44\x45\x45\x45\x46\x46\x46\x47\x47\x47\ -\x48\x48\x48\x49\x49\x49\x4a\x4a\x4a\x4b\x4b\x4b\x4c\x4c\x4c\x4d\ -\x4d\x4d\x4e\x4e\x4e\x4f\x4f\x4f\x50\x50\x50\x51\x51\x51\x52\x52\ -\x52\x53\x53\x53\x54\x54\x54\x55\x55\x55\x56\x56\x56\x57\x57\x57\ -\x58\x58\x58\x59\x59\x59\x5a\x5a\x5a\x5b\x5b\x5b\x5c\x5c\x5c\x5d\ -\x5d\x5d\x5e\x5e\x5e\x5f\x5f\x5f\x60\x60\x60\x61\x61\x61\x62\x62\ -\x62\x63\x63\x63\x64\x64\x64\x65\x65\x65\x66\x66\x66\x67\x67\x67\ -\x68\x68\x68\x69\x69\x69\x6a\x6a\x6a\x6b\x6b\x6b\x6c\x6c\x6c\x6d\ -\x6d\x6d\x6e\x6e\x6e\x6f\x6f\x6f\x70\x70\x70\x71\x71\x71\x72\x72\ 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+\x00\x00\x01\x4a\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x80\x9c\ \x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\ -\x00\x00\x00\xa2\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x92\xd5\ +\x00\x00\x00\xc2\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x55\xbf\ \x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\ -\x00\x00\x02\x62\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\xaa\xd3\ +\x00\x00\x01\xde\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x96\xbe\ \x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\ -\x00\x00\x01\xa4\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xfe\xe4\ +\x00\x00\x01\x2e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x7d\xf5\ \x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\ -\x00\x00\x02\x24\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x8e\x3b\ +\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x00\ \x00\x00\x01\x7b\xbd\x6c\xe2\x2f\ -\x00\x00\x01\x90\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xf3\xe5\ +\x00\x00\x00\xea\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x60\xd1\ \x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\ -\x00\x00\x00\x86\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x82\x5c\ +\x00\x00\x00\x7a\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x34\x28\ \x00\x00\x01\x7b\xbd\x6c\xe2\x2f\ -\x00\x00\x01\x4e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xce\x7e\ -\x00\x00\x01\x7d\x13\x53\x0c\xc2\ -\x00\x00\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xb2\xce\ +\x00\x00\x01\xfe\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xa5\xa4\ +\x00\x00\x01\x7d\xbc\xe6\x5d\x3b\ +\x00\x00\x02\x64\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\xaa\xd6\ \x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\ " diff --git a/PPOCRLabel/libs/shape.py b/PPOCRLabel/libs/shape.py index ef8e09be061927d39403cc0cdc0727fff69854a7..e2cdcb322790c9b6edd3c504405ad65097a7bc49 100644 --- a/PPOCRLabel/libs/shape.py +++ b/PPOCRLabel/libs/shape.py @@ -30,6 +30,7 @@ DEFAULT_SELECT_LINE_COLOR = QColor(255, 255, 255) DEFAULT_SELECT_FILL_COLOR = QColor(0, 128, 255, 155) DEFAULT_VERTEX_FILL_COLOR = QColor(0, 255, 0, 255) DEFAULT_HVERTEX_FILL_COLOR = QColor(255, 0, 0) +DEFAULT_LOCK_COLOR = QColor(255, 0, 255) MIN_Y_LABEL = 10 @@ -57,7 +58,7 @@ class Shape(object): self.selected = False self.difficult = difficult self.paintLabel = paintLabel - + self.locked = False self._highlightIndex = None self._highlightMode = self.NEAR_VERTEX self._highlightSettings = { diff --git a/PPOCRLabel/libs/stringBundle.py b/PPOCRLabel/libs/stringBundle.py index 11c13bef354ba47188318b92d7eb266c3468d282..e50090405a1a30552b110ff8d60a6c782743e433 100644 --- a/PPOCRLabel/libs/stringBundle.py +++ b/PPOCRLabel/libs/stringBundle.py @@ -60,7 +60,7 @@ class StringBundle: def __createLookupFallbackList(self, localeStr): resultPaths = [] - basePath = "\strings" if os.name == 'nt' else ":/strings" + basePath = "\strings" if os.name == 'nt' else "/strings" resultPaths.append(basePath) if localeStr is not None: # Don't follow standard BCP47. Simple fallback diff --git a/PPOCRLabel/resources/icons/lock.png b/PPOCRLabel/resources/icons/lock.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f4d50d70b43ae91cdb60ddc73ffa5385e6253ea1 Binary files /dev/null and b/PPOCRLabel/resources/icons/lock.png differ diff --git a/PPOCRLabel/resources/strings/strings-en.properties b/PPOCRLabel/resources/strings/strings-en.properties index 70036e6560c53bd35e2c5f29b6912092701fe4ae..f59e43aa92ff9ccd04686e9c16db181983b57b2c 100644 --- a/PPOCRLabel/resources/strings/strings-en.properties +++ b/PPOCRLabel/resources/strings/strings-en.properties @@ -104,4 +104,6 @@ singleRe=Re-recognition RectBox labelDialogOption=Pop-up Label Input Dialog undo=Undo undoLastPoint=Undo Last Point -autoSaveMode=Auto Export Label Mode \ No newline at end of file +autoSaveMode=Auto Export Label Mode +lockBox=Lock selected box/Unlock all box +lockBoxDetail=Lock selected box/Unlock all box \ No newline at end of file diff --git a/PPOCRLabel/resources/strings/strings-zh-CN.properties b/PPOCRLabel/resources/strings/strings-zh-CN.properties index 1cd4da7611c72cf37f9c3febe57522f2e38c7f9b..d8bd9d4bff02748397d7a57a6205e67ff69779c2 100644 --- a/PPOCRLabel/resources/strings/strings-zh-CN.properties +++ b/PPOCRLabel/resources/strings/strings-zh-CN.properties @@ -104,4 +104,6 @@ singleRe=重识别此区块 labelDialogOption=弹出标记输入框 undo=撤销 undoLastPoint=撤销上个点 -autoSaveMode=自动导出标记结果 \ No newline at end of file +autoSaveMode=自动导出标记结果 +lockBox=锁定框/解除锁定框 +lockBoxDetail=若当前没有框处于锁定状态则锁定选中的框，若存在锁定框则解除所有锁定框的锁定状态 diff --git a/PPOCRLabel/setup.py b/PPOCRLabel/setup.py index 85a26f7d6d04e0637ad917f58386f0e5e9b4c652..1ec54df11a75b8a7ad8f023ca4a5b24ef5343d71 100644 --- a/PPOCRLabel/setup.py +++ b/PPOCRLabel/setup.py @@ -33,7 +33,7 @@ setup( package_dir={'PPOCRLabel': ''}, include_package_data=True, entry_points={"console_scripts": ["PPOCRLabel= PPOCRLabel.PPOCRLabel:main"]}, - version='1.0.0', + version='1.0.2', install_requires=requirements, license='Apache License 2.0', description='PPOCRLabel is a semi-automatic graphic annotation tool suitable for OCR field, with built-in PPOCR model to automatically detect and re-recognize data. It is written in python3 and pyqt5, supporting rectangular box annotation and four-point annotation modes. Annotations can be directly used for the training of PPOCR detection and recognition models', diff --git a/README.md b/README.md index d27d22b75fa006f2f210246a0865838fe3b711a2..8002e2b03ef63afbeb4de435b8ce1960375c2bd5 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -39,7 +39,7 @@ PaddleOCR aims to create multilingual, awesome, leading, and practical OCR tools - General PP-OCR server series models: detection (47.1M) + direction classifier (1.4M) + recognition (94.9M) = 143.4M - Support Chinese, English, and digit recognition, vertical text recognition, and long text recognition - Support multi-language recognition: about 80 languages like Korean, Japanese, German, French, etc -- document structurize system PP-Structure +- PP-Structure: a document structurize system - support layout analysis and table recognition (support export to Excel) - support key information extraction - support DocVQA @@ -90,7 +90,7 @@ Mobile DEMO experience (based on EasyEdge and Paddle-Lite, supports iOS and Andr | Model introduction | Model name | Recommended scene | Detection model | Direction classifier | Recognition model | | ------------------------------------------------------------ | ---------------------------- | ----------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | -| Chinese and English ultra-lightweight PP-OCRv2 model（11.6M） | ch_PP-OCRv2_xx |Mobile & Server|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar)| [inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/ch/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar)| +| Chinese and English ultra-lightweight PP-OCRv2 model（11.6M） | ch_PP-OCRv2_xx |Mobile & Server|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar)| [inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar)| | Chinese and English ultra-lightweight PP-OCR model (9.4M) | ch_ppocr_mobile_v2.0_xx | Mobile & server |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar)|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar) | | Chinese and English general PP-OCR model (143.4M) | ch_ppocr_server_v2.0_xx | Server |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar) |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_traingit.tar) |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_train.tar) | @@ -102,11 +102,11 @@ For a new language request, please refer to [Guideline for new language_requests ## Tutorials - [Environment Preparation](./doc/doc_en/environment_en.md) - [Quick Start](./doc/doc_en/quickstart_en.md) -- [PaddleOCR Overview and Installation](./doc/doc_en/paddleOCR_overview_en.md) +- [PaddleOCR Overview and Project Clone](./doc/doc_en/paddleOCR_overview_en.md) - PP-OCR Industry Landing: from Training to Deployment - - [PP-OCR Model and Configuration](./doc/doc_en/models_and_config_en.md) + - [PP-OCR Model Zoo](./doc/doc_en/models_en.md) - [PP-OCR Model Download](./doc/doc_en/models_list_en.md) - - [Python Inference for PP-OCR Model Library](./doc/doc_en/inference_ppocr_en.md) + - [Python Inference for PP-OCR Model Zoo](./doc/doc_en/inference_ppocr_en.md) - [PP-OCR Training](./doc/doc_en/training_en.md) - [Text Detection](./doc/doc_en/detection_en.md) - [Text Recognition](./doc/doc_en/recognition_en.md) diff --git a/README_ch.md b/README_ch.md index e95595baf4d7d12e80147da1a053ffaef22cc0c1..d16b9c0ebff5b47238a7cc246edc4534e54f3efe 100755 --- a/README_ch.md +++ b/README_ch.md @@ -54,8 +54,7 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力 - 加入社区：微信扫描下方二维码加入官方交流群，与各行各业开发者充分交流，期待您的加入。 - 社区贡献：[社区贡献](./doc/doc_ch/thirdparty.md)文档中包含了社区用户**使用PaddleOCR开发的各种工具、应用**以及**为PaddleOCR贡献的功能、优化的文档与代码**等，是官方为社区开发者打造的荣誉墙、也是帮助优质项目宣传的广播站。如果您的OCR项目未被收集在文档中，可根据文档说明与我们联系。最新社区贡献可查看[此处](#社区贡献)。 - -- 社区常规赛：作为社区贡献的具体承载形式，社区常规赛是面向OCR开发者的积分赛事。首届社区常规赛与《动手学OCR · 十讲》课程联合推广，课程详情可参考[链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/25207)，课程奖励与作业说明可参考[链接](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/4982)。 +- 社区常规赛：作为社区贡献的具体承载形式，社区常规赛是面向OCR开发者的积分赛事。首届社区常规赛与[《动手学OCR · 十讲》课程](https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/25207)联合推广。社区常规赛的赛题详情与报名方法可参考[链接](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/4982)。
@@ -64,22 +63,33 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力 ## 零代码体验 - 在线网站体验：超轻量PP-OCR mobile模型体验地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr - - 移动端：[安装包DEMO下载地址](https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource?from=paddlelite)(基于EasyEdge和Paddle-Lite, 支持iOS和Android系统) + +## PP-OCR系列模型列表（更新中） + +| 模型简介 | 模型名称 | 推荐场景 | 检测模型 | 方向分类器 | 识别模型 | +| ------------------------------------- | ----------------------- | --------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | +| 中英文超轻量PP-OCRv2模型（13.0M） | ch_PP-OCRv2_xx | 移动端&服务器端 | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar) | +| 中英文超轻量PP-OCR mobile模型（9.4M） | ch_ppocr_mobile_v2.0_xx | 移动端&服务器端 | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_pre.tar) | +| 中英文通用PP-OCR server模型（143.4M） | ch_ppocr_server_v2.0_xx | 服务器端 | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre.tar) | + +更多模型下载（包括多语言），可以参考[PP-OCR 系列模型下载](./doc/doc_ch/models_list.md) ## 文档教程 + - [运行环境准备](./doc/doc_ch/environment.md) - [快速开始（中英文/多语言/文档分析）](./doc/doc_ch/quickstart.md) - [PaddleOCR全景图与项目克隆](./doc/doc_ch/paddleOCR_overview.md) - PP-OCR产业落地：从训练到部署 - - [PP-OCR模型与配置文件](./doc/doc_ch/models_and_config.md) + - [PP-OCR模型库](./doc/doc_ch/models.md) - [PP-OCR模型下载](./doc/doc_ch/models_list.md) - [PP-OCR模型库快速推理](./doc/doc_ch/inference_ppocr.md) - [PP-OCR模型训练](./doc/doc_ch/training.md) - [文本检测](./doc/doc_ch/detection.md) - [文本识别](./doc/doc_ch/recognition.md) - [文本方向分类器](./doc/doc_ch/angle_class.md) + - [知识蒸馏](./doc/doc_ch/knowledge_distillation.md) - [配置文件内容与生成](./doc/doc_ch/config.md) - PP-OCR模型推理部署 - [基于C++预测引擎推理](./deploy/cpp_infer/readme.md) @@ -121,7 +131,7 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
[1] PP-OCR是一个实用的超轻量OCR系统。主要由DB文本检测、检测框矫正和CRNN文本识别三部分组成。该系统从骨干网络选择和调整、预测头部的设计、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型自动裁剪量化8个方面，采用19个有效策略，对各个模块的模型进行效果调优和瘦身(如绿框所示)，最终得到整体大小为3.5M的超轻量中英文OCR和2.8M的英文数字OCR。更多细节请参考PP-OCR技术方案 https://arxiv.org/abs/2009.09941 -[2] PP-OCRv2在PP-OCR的基础上，进一步在5个方面重点优化，检测模型采用CML协同互学习知识蒸馏策略和CopyPaste数据增广策略；识别模型采用LCNet轻量级骨干网络、UDML 改进知识蒸馏策略和Enhanced CTC loss损失函数改进（如上图红框所示），进一步在推理速度和预测效果上取得明显提升。更多细节请参考PP-OCRv2[技术报告](https://arxiv.org/abs/2109.03144)。 +[2] PP-OCRv2在PP-OCR的基础上，进一步在5个方面重点优化，检测模型采用CML协同互学习知识蒸馏策略和CopyPaste数据增广策略；识别模型采用LCNet轻量级骨干网络、UDML 改进知识蒸馏策略和[Enhanced CTC loss](./doc/doc_ch/enhanced_ctc_loss.md)损失函数改进（如上图红框所示），进一步在推理速度和预测效果上取得明显提升。更多细节请参考PP-OCRv2[技术报告](https://arxiv.org/abs/2109.03144)。 diff --git a/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml b/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml index bb6a196864b6e9e7525f2b5217f0c90ea2ca05a4..b75ca6fdc7e7543460ba2e561af27e4d4fbf3391 100644 --- a/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml +++ b/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml @@ -21,6 +21,7 @@ Architecture: model_type: det Models: Teacher: + pretrained: ./pretrain_models/ch_ppocr_server_v2.0_det_train/best_accuracy freeze_params: true return_all_feats: false model_type: det @@ -36,6 +37,7 @@ Architecture: name: DBHead k: 50 Student: + pretrained: freeze_params: false return_all_feats: false model_type: det @@ -52,6 +54,7 @@ Architecture: name: DBHead k: 50 Student2: + pretrained: freeze_params: false return_all_feats: false model_type: det diff --git a/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_distill.yml b/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_distill.yml index d8d5135dd73ee438f76f5796b63e0dae4331402b..b4644244f849abb05d5501c7d2ed2bf92efe916e 100644 --- a/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_distill.yml +++ b/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_distill.yml @@ -18,6 +18,7 @@ Global: Architecture: name: DistillationModel algorithm: Distillation + model_type: det Models: Student: pretrained: ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained diff --git a/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_dml.yml b/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_dml.yml index bfbc3b6268cf521acb035be33ced9141046fc430..0553a65e448db21f196389f6abba7bf8808f0494 100644 --- a/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_dml.yml +++ b/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_dml.yml @@ -18,6 +18,7 @@ Global: Architecture: name: DistillationModel algorithm: Distillation + model_type: det Models: Student: pretrained: ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained diff --git a/deploy/paddle2onnx/readme.md b/deploy/paddle2onnx/readme.md index 782cffce9e5611b38da5bc002670a8282c08cc19..2148b3262d43f374a4310a5bfaaac854e92f9a32 100644 --- a/deploy/paddle2onnx/readme.md +++ b/deploy/paddle2onnx/readme.md @@ -18,8 +18,8 @@ python3.7 -m pip install paddle2onnx - 安装 ONNX ``` -# 建议安装 1.4.0 版本，可根据环境更换版本号 -python3.7 -m pip install onnxruntime==1.4.0 +# 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 ``` ## 2. 模型转换 @@ -47,13 +47,15 @@ paddle2onnx --model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ \ --params_filename=inference.pdiparams \ --save_file=./inference/det_mobile_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 -* 注意：以下几个模型暂不支持转换为 ONNX 模型： -NRTR、SAR、RARE、SRN +* 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： + NRTR、SAR、RARE、SRN ## 3. onnx 预测 @@ -72,5 +74,3 @@ root INFO: 1.jpg [[[291, 295], [334, 292], [348, 844], [305, 847]], [[344, 296] The predict time of ../../doc/imgs/1.jpg: 0.06162881851196289 The visualized image saved in ./inference_results/det_res_1.jpg ``` - -* 注意：ONNX暂时不支持变长预测，需要将输入resize到固定输入，预测结果可能与直接使用Paddle预测有细微不同。 diff --git a/doc/doc_ch/algorithm_overview.md b/doc/doc_ch/algorithm_overview.md index f0c16618c0dd0b0f0bcc6a06d6b142a59d58e725..8cc5bab8c95fecfa6f2dfe68d1cd182c52da5d00 100755 --- a/doc/doc_ch/algorithm_overview.md +++ b/doc/doc_ch/algorithm_overview.md @@ -57,7 +57,7 @@ PaddleOCR基于动态图开源的文本识别算法列表： - [x] SAR([paper](https://arxiv.org/abs/1811.00751v2)) - [x] SEED([paper](https://arxiv.org/pdf/2005.10977.pdf)) -参考[DTRB][3](https://arxiv.org/abs/1904.01906)文字识别训练和评估流程，使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练，在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估，算法效果如下： +参考[DTRB](https://arxiv.org/abs/1904.01906)[3]文字识别训练和评估流程，使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练，在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估，算法效果如下： |模型|骨干网络|Avg Accuracy|模型存储命名|下载链接| |---|---|---|---|---| diff --git a/doc/doc_ch/code_and_doc.md b/doc/doc_ch/code_and_doc.md index ebf5c03cf7259cfdfa03f10146eea21a89101051..5ef76914689138a197292efc3654c3e591144fa7 100644 --- a/doc/doc_ch/code_and_doc.md +++ b/doc/doc_ch/code_and_doc.md @@ -146,14 +146,14 @@ PaddleOCR欢迎大家向repo中积极贡献代码，下面给出一些贡献代 - 将 `远程仓库` Clone到本地 ``` -# 拉取develop分支的代码 +# 拉取dygraph分支的代码 git clone https://github.com/{your_name}/PaddleOCR.git -b dygraph cd PaddleOCR ``` > 多数情况下clone失败是由于网络原因，请稍后重试或配置代理 -#### 3.2.2 和 `远程仓库` 建立连接 +#### 3.2.2 通过Token方式登录与建立连接 首先查看当前 `远程仓库` 的信息。 @@ -163,7 +163,24 @@ git remote -v # origin https://github.com/{your_name}/PaddleOCR.git (push) ``` -只有clone的 `远程仓库` 的信息，也就是自己用户名下的 PaddleOCR，接下来我们创建一个原始 PaddleOCR 仓库的远程主机，命名为 upstream。 +只有clone的 `远程仓库` 的信息，也就是自己用户名下的 PaddleOCR。由于Github的登录方式变化，需要通过Token的方式重新配置 `远程仓库` 的地址。生成Token的方式如下： + +1. 找到个人访问令牌（token）：在Github页面右上角点击自己的头像，然后依次选择 Settings --> Developer settings --> Personal access tokens +2. 点击 Generate new token：在Note中填入token名称，例如’paddle‘。在Select scopes选择repo（必选）、admin:repo_hook、delete_repo等，可根据自身需要勾选。然后点击Generate token生成token。最后复制生成的token。 + +删除原始的origin配置 + +``` +git remote rm origin +``` + +将remote分支改成 `https://oauth2:{token}@github.com/{your_name}/PaddleOCR.git`。例如：如果token值为12345，你的用户名为PPOCR，则运行下方命令 + +``` +git remote add origin https://oauth2:12345@github.com/PPOCR/PaddleOCR.git +``` + +这样我们就与自己的 `远程仓库` 建立了连接。接下来我们创建一个原始 PaddleOCR 仓库的远程主机，命名为 upstream。 ``` git remote add upstream https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git @@ -172,8 +189,8 @@ git remote add upstream https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git 使用 `git remote -v` 查看当前 `远程仓库` 的信息，输出如下，发现包括了origin和upstream 2个 `远程仓库` 。 ``` -origin https://github.com/{your_name}/PaddleOCR.git (fetch) -origin https://github.com/{your_name}/PaddleOCR.git (push) +origin https://oauth2:{token}@github.com/{your_name}/PaddleOCR.git (fetch) +origin https://oauth2:{token}@github.com/{your_name}/PaddleOCR.git (push) upstream https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git (fetch) upstream https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git (push) ``` @@ -182,21 +199,22 @@ upstream https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git (push) #### 3.2.3 创建本地分支 -可以基于当前分支创建新的本地分支，命令如下。 +首先获取 upstream 的最新代码，然后基于上游仓库 (upstream)的dygraph创建new_branch分支。 ``` -git checkout -b new_branch +git fetch upstream +git checkout -b new_branch upstream/dygraph ``` -也可以基于远程或者上游的分支创建新的分支，命令如下。 - -``` -# 基于用户远程仓库(origin)的develop创建new_branch分支 -git checkout -b new_branch origin/develop -# 基于上游远程仓库(upstream)的develop创建new_branch分支 -# 如果需要从upstream创建新的分支，需要首先使用git fetch upstream获取上游代码 -git checkout -b new_branch upstream/develop -``` +> 如果对于新Fork的PaddleOCR项目，用户远程仓库(origin)与上游(upstream)仓库的分支更新情况相同，也可以基于origin仓库的默认分支或指定分支创建新的本地分支，命令如下。 +> +> ``` +> # 基于用户远程仓库(origin)的dygraph创建new_branch分支 +> git checkout -b new_branch origin/dygraph +> +> # 基于用户远程仓库(origin)的默认分支创建new_branch分支 +> git checkout -b new_branch +> ``` 最终会显示切换到新的分支，输出信息如下 @@ -205,6 +223,8 @@ Branch new_branch set up to track remote branch develop from upstream. Switched to a new branch 'new_branch' ``` +切换分支之后即可在此分支上进行文件改动 + #### 3.2.4 使用pre-commit勾子 Paddle 开发人员使用 pre-commit 工具来管理 Git 预提交钩子。 它可以帮助我们格式化源代码（C++，Python），在提交（commit）前自动检查一些基本事宜（如每个文件只有一个 EOL，Git 中不要添加大文件等）。 @@ -234,23 +254,15 @@ pre-commit ![img](../precommit_pass.png) -使用下面的命令完成提交。 +提交修改，并写明修改内容（"your commit info"） ``` -git commit -m "your commit info" +git commit -m "your commit info" ``` -#### 3.2.6 保持本地仓库最新 - -获取 upstream 的最新代码并更新当前分支。这里的upstream来自于2.2节的`和远程仓库建立连接`部分。 +#### 3.2.6 Push到远程仓库 -``` -git fetch upstream -# 如果是希望提交到其他分支，则需要从upstream的其他分支pull代码，这里是develop -git pull upstream develop -``` - -#### 3.2.7 push到远程仓库 +使用push命令将修改的commit提交到 `远程仓库` ``` git push origin new_branch @@ -258,7 +270,7 @@ git push origin new_branch #### 3.2.7 提交Pull Request -点击new pull request，选择本地分支和目标分支，如下图所示。在PR的描述说明中，填写该PR所完成的功能。接下来等待review，如果有需要修改的地方，参照上述步骤更新 origin 中的对应分支即可。 +打开自己的远程仓库界面，选择提交的分支。点击new pull request或contribute进入PR界面。选择本地分支和目标分支，如下图所示。在PR的描述说明中，填写该PR所完成的功能。接下来等待review，如果有需要修改的地方，参照上述步骤更新 origin 中的对应分支即可。 ![banner](../pr.png) @@ -285,8 +297,8 @@ git push origin new_branch - 删除本地分支 ``` - # 切换到develop分支，否则无法删除当前分支 - git checkout develop + # 切换到dygraph分支，否则无法删除当前分支 + git checkout dygraph # 删除new_branch分支 git branch -D new_branch @@ -310,7 +322,6 @@ git push origin new_branch - 请注意每个commit的名称：应能反映当前commit的内容，不能太随意。 - 3）如果解决了某个Issue的问题，请在该Pull Request的第一个评论框中加上：fix #issue_number，这样当该Pull Request被合并后，会自动关闭对应的Issue。关键词包括：close, closes, closed, fix, fixes, fixed, resolve, resolves, resolved，请选择合适的词汇。详细可参考[Closing issues via commit messages](https://help.github.com/articles/closing-issues-via-commit-messages)。 此外，在回复评审人意见时，请您遵守以下约定： diff --git a/doc/doc_ch/detection.md b/doc/doc_ch/detection.md index f76ae7f842fb6b7002e084be59dc7ccb31f39771..4114d9f2e6c584566dbfc6d9280074d767848ce1 100644 --- a/doc/doc_ch/detection.md +++ b/doc/doc_ch/detection.md @@ -78,11 +78,11 @@ json.dumps编码前的图像标注信息是包含多个字典的list，字典中 cd PaddleOCR/ # 根据backbone的不同选择下载对应的预训练模型 # 下载MobileNetV3的预训练模型 -wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams +wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams # 或，下载ResNet18_vd的预训练模型 -wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet18_vd_pretrained.pdparams +wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/ResNet18_vd_pretrained.pdparams # 或，下载ResNet50_vd的预训练模型 -wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams +wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams ``` diff --git a/doc/doc_ch/knowledge_distillation.md b/doc/doc_ch/knowledge_distillation.md index 0923fc9ccc03053bd0d2e6ba0606dc980145c917..1c33a6c1fe13671a0f95bde4db63d0b9946ca180 100644 --- a/doc/doc_ch/knowledge_distillation.md +++ b/doc/doc_ch/knowledge_distillation.md @@ -527,7 +527,6 @@ PostProcess: 关于`DistillationDBPostProcess`更加具体的实现可以参考: [db_postprocess.py](../../ppocr/postprocess/db_postprocess.py#L195) - #### 2.2.4 蒸馏指标计算 diff --git a/doc/doc_ch/models_and_config.md b/doc/doc_ch/models_and_config.md deleted file mode 100644 index 89afc89a99bed364fd2abe247946dfe9e552ae86..0000000000000000000000000000000000000000 --- a/doc/doc_ch/models_and_config.md +++ /dev/null @@ -1,47 +0,0 @@ - -# PP-OCR模型与配置文件 -PP-OCR模型与配置文件一章主要补充一些OCR模型的基本概念、配置文件的内容与作用以便对模型后续的参数调整和训练中拥有更好的体验。 - -本章包含三个部分，首先在[PP-OCR模型下载](./models_list.md)中解释PP-OCR模型的类型概念，并提供所有模型的下载链接。然后在[配置文件内容与生成](./config.md)中详细说明调整PP-OCR模型所需的参数。最后的[模型库快速使用](./inference_ppocr.md)是对第一节PP-OCR模型库使用方法的介绍，可以通过Python推理引擎快速利用丰富的模型库模型获得测试结果。 - ------- - -下面我们首先了解一些OCR相关的基本概念： - -- [1. OCR 简要介绍](#1-ocr-----) - * [1.1 OCR 检测模型基本概念](#11-ocr---------) - * [1.2 OCR 识别模型基本概念](#12-ocr---------) - * [1.3 PP-OCR模型](#13-pp-ocr--) - - -## 1. OCR 简要介绍 -本节简要介绍OCR检测模型、识别模型的基本概念，并介绍PaddleOCR的PP-OCR模型。 - -OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）目前是文字识别的统称，已不限于文档或书本文字识别，更包括识别自然场景下的文字，又可以称为STR（Scene Text Recognition）。 - -OCR文字识别一般包括两个部分，文本检测和文本识别；文本检测首先利用检测算法检测到图像中的文本行；然后检测到的文本行用识别算法去识别到具体文字。 - - -### 1.1 OCR 检测模型基本概念 - -文本检测就是要定位图像中的文字区域，然后通常以边界框的形式将单词或文本行标记出来。传统的文字检测算法多是通过手工提取特征的方式，特点是速度快，简单场景效果好，但是面对自然场景，效果会大打折扣。当前多是采用深度学习方法来做。 - -基于深度学习的文本检测算法可以大致分为以下几类： -1. 基于目标检测的方法；一般是预测得到文本框后，通过NMS筛选得到最终文本框，多是四点文本框，对弯曲文本场景效果不理想。典型算法为EAST、Text Box等方法。 -2. 基于分割的方法；将文本行当成分割目标，然后通过分割结果构建外接文本框，可以处理弯曲文本，对于文本交叉场景问题效果不理想。典型算法为DB、PSENet等方法。 -3. 混合目标检测和分割的方法； - - -### 1.2 OCR 识别模型基本概念 - -OCR识别算法的输入数据一般是文本行，背景信息不多，文字占据主要部分，识别算法目前可以分为两类算法： -1. 基于CTC的方法；即识别算法的文字预测模块是基于CTC的，常用的算法组合为CNN+RNN+CTC。目前也有一些算法尝试在网络中加入transformer模块等等。 -2. 基于Attention的方法；即识别算法的文字预测模块是基于Attention的，常用算法组合是CNN+RNN+Attention。 - - -### 1.3 PP-OCR模型 - -PaddleOCR 中集成了很多OCR算法，文本检测算法有DB、EAST、SAST等等，文本识别算法有CRNN、RARE、StarNet、Rosetta、SRN等算法。 - -其中PaddleOCR针对中英文自然场景通用OCR，推出了PP-OCR系列模型，PP-OCR模型由DB+CRNN算法组成，利用海量中文数据训练加上模型调优方法，在中文场景上具备较高的文本检测识别能力。并且PaddleOCR推出了高精度超轻量PP-OCRv2模型，检测模型仅3M，识别模型仅8.5M，利用[PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim)的模型量化方法，可以在保持精度不降低的情况下，将检测模型压缩到0.8M，识别压缩到3M，更加适用于移动端部署场景。 - diff --git a/doc/doc_ch/training.md b/doc/doc_ch/training.md index 7fca061b82ad0c3b9ee83b67f6238a3c75965ce8..231b83e64b48d6c6fe1192b34b1d2f11a06f4cd8 100644 --- a/doc/doc_ch/training.md +++ b/doc/doc_ch/training.md @@ -143,8 +143,10 @@ PaddleOCR主要聚焦通用OCR，如果有垂类需求，您可以用PaddleOCR+ 具体的训练教程可点击下方链接跳转： -\- [文本检测模型训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/detection.md) +- [文本检测模型训练](./detection.md) -\- [文本识别模型训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/recognition.md) +- [文本识别模型训练](./recognition.md) + +- [文本方向分类器训练](./angle_class.md) +- [知识蒸馏](./knowledge_distillation.md) -\- [文本方向分类器训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/angle_class.md) diff --git a/doc/doc_en/detection_en.md b/doc/doc_en/detection_en.md index a634dd4903483a819caee88cf6dd1781253e6f85..1be34b330f91b59060fc84af6f5ac44022da1a35 100644 --- a/doc/doc_en/detection_en.md +++ b/doc/doc_en/detection_en.md @@ -67,11 +67,11 @@ And the responding download link of backbone pretrain weights can be found in (h ```shell cd PaddleOCR/ # Download the pre-trained model of MobileNetV3 -wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams +wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams # or, download the pre-trained model of ResNet18_vd -wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet18_vd_pretrained.pdparams +wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/ResNet18_vd_pretrained.pdparams # or, download the pre-trained model of ResNet50_vd -wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams +wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams ``` diff --git a/doc/doc_en/models_and_config_en.md b/doc/doc_en/models_and_config_en.md deleted file mode 100644 index 414d844d63d51a2b53feea035c1f735594d73fe0..0000000000000000000000000000000000000000 --- a/doc/doc_en/models_and_config_en.md +++ /dev/null @@ -1,48 +0,0 @@ -# PP-OCR Model and Configuration -The chapter on PP-OCR model and configuration file mainly adds some basic concepts of OCR model and the content and role of configuration file to have a better experience in the subsequent parameter adjustment and training of the model. - -This chapter contains three parts. Firstly, [PP-OCR Model Download](. /models_list_en.md) explains the concept of PP-OCR model types and provides links to download all models. Then in [Yml Configuration](. /config_en.md) details the parameters needed to fine-tune the PP-OCR models. The final [Python Inference for PP-OCR Model Library](. /inference_ppocr_en.md) is an introduction to the use of the PP-OCR model library in the first section, which can quickly utilize the rich model library models to obtain test results through the Python inference engine. - ------- - -Let's first understand some basic concepts. - -- [INTRODUCTION ABOUT OCR](#introduction-about-ocr) - * [BASIC CONCEPTS OF OCR DETECTION MODEL](#basic-concepts-of-ocr-detection-model) - * [Basic concepts of OCR recognition model](#basic-concepts-of-ocr-recognition-model) - * [PP-OCR model](#pp-ocr-model) - * [And a table of contents](#and-a-table-of-contents) - * [On the right](#on-the-right) - - -## 1. INTRODUCTION ABOUT OCR - -This section briefly introduces the basic concepts of OCR detection model and recognition model, and introduces PaddleOCR's PP-OCR model. - -OCR (Optical Character Recognition, Optical Character Recognition) is currently the general term for text recognition. It is not limited to document or book text recognition, but also includes recognizing text in natural scenes. It can also be called STR (Scene Text Recognition). - -OCR text recognition generally includes two parts, text detection and text recognition. The text detection module first uses detection algorithms to detect text lines in the image. And then the recognition algorithm to identify the specific text in the text line. - - -### 1.1 BASIC CONCEPTS OF OCR DETECTION MODEL - -Text detection can locate the text area in the image, and then usually mark the word or text line in the form of a bounding box. Traditional text detection algorithms mostly extract features manually, which are characterized by fast speed and good effect in simple scenes, but the effect will be greatly reduced when faced with natural scenes. Currently, deep learning methods are mostly used. - -Text detection algorithms based on deep learning can be roughly divided into the following categories: -1. Method based on target detection. Generally, after the text box is predicted, the final text box is filtered through NMS, which is mostly four-point text box, which is not ideal for curved text scenes. Typical algorithms are methods such as EAST and Text Box. -2. Method based on text segmentation. The text line is regarded as the segmentation target, and then the external text box is constructed through the segmentation result, which can handle curved text, and the effect is not ideal for the text cross scene problem. Typical algorithms are DB, PSENet and other methods. -3. Hybrid target detection and segmentation method. - - -### 1.2 Basic concepts of OCR recognition model - -The input of the OCR recognition algorithm is generally text lines images which has less background information, and the text information occupies the main part. The recognition algorithm can be divided into two types of algorithms: -1. CTC-based method. The text prediction module of the recognition algorithm is based on CTC, and the commonly used algorithm combination is CNN+RNN+CTC. There are also some algorithms that try to add transformer modules to the network and so on. -2. Attention-based method. The text prediction module of the recognition algorithm is based on Attention, and the commonly used algorithm combination is CNN+RNN+Attention. - - -### 1.3 PP-OCR model - -PaddleOCR integrates many OCR algorithms, text detection algorithms include DB, EAST, SAST, etc., text recognition algorithms include CRNN, RARE, StarNet, Rosetta, SRN and other algorithms. - -Among them, PaddleOCR has released the PP-OCR series model for the general OCR in Chinese and English natural scenes. The PP-OCR model is composed of the DB+CRNN algorithm. It uses massive Chinese data training and model tuning methods to have high text detection and recognition capabilities in Chinese scenes. And PaddleOCR has launched a high-precision and ultra-lightweight PP-OCRv2 model. The detection model is only 3M, and the recognition model is only 8.5M. Using [PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim)'s model quantification method, the detection model can be compressed to 0.8M without reducing the accuracy. The recognition is compressed to 3M, which is more suitable for mobile deployment scenarios. diff --git a/doc/joinus.PNG b/doc/joinus.PNG index 0a9ea2d6bc0980d3461755282a86cb4e63b5f01a..0f0448cdd56ca59073bf02fd494c44b03488915d 100644 Binary files a/doc/joinus.PNG and b/doc/joinus.PNG differ diff --git "a/notebook/notebook_ch/1.introduction/OCR\346\212\200\346\234\257\345\257\274\350\256\272.ipynb" "b/notebook/notebook_ch/1.introduction/OCR\346\212\200\346\234\257\345\257\274\350\256\272.ipynb" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..37098ab63ea0f5ca2d033b4dc6c46b14ef2eadd9 --- /dev/null +++ "b/notebook/notebook_ch/1.introduction/OCR\346\212\200\346\234\257\345\257\274\350\256\272.ipynb" @@ -0,0 +1,433 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/72b2077605dd49b78f7f647d6821d10231f6bc52d7ed463da451a6a0bd1fc5ff)\n", + "*注：以上图片来自网络*\n", + "\n", + "# 1. OCR技术背景\n", + "## 1.1 OCR技术的应用场景\n", + "\n", + "* **OCR是什么**\n", + "\n", + "OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是计算机视觉重要方向之一。传统定义的OCR一般面向扫描文档类对象，现在我们常说的OCR一般指场景文字识别（Scene Text Recognition，STR），主要面向自然场景，如下图中所示的牌匾等各种自然场景可见的文字。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/c87c0e6f6c0a42cdbc552a4f973c1b0217c369194c1243558753896f3e66032c)\n", + "
图1 文档场景文字识别 VS. 自然场景文字识别
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "* **OCR有哪些应用场景？**\n", + "\n", + "OCR技术有着丰富的应用场景，一类典型的场景是日常生活中广泛应用的面向垂类的结构化文本识别，比如车牌识别、银行卡信息识别、身份证信息识别、火车票信息识别等等。这些小垂类的共同特点是格式固定，因此非常适合使用OCR技术进行自动化，可以极大的减轻人力成本，提升效率。\n", + "\n", + "这种面向垂类的结构化文本识别是目前ocr应用最广泛、并且技术相对较成熟的场景。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/56e0df91d0d34443aacb17c9a1c5c186608ee675092648a693503df7fe45e535)\n", + "
图2 OCR技术的应用场景
\n", + "\n", + "除了面向垂类的结构化文本识别，通用OCR技术也有广泛的应用，并且常常和其他技术结合完成多模态任务，例如在视频场景中，经常使用OCR技术进行字幕自动翻译、内容安全监控等等，或者与视觉特征相结合，完成视频理解、视频搜索等任务。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/ca2341a51eb242ee8e1afe121ce3ebbc87a113cef1b643ed9bba92d0c8ee4f0f)\n", + "
图3 多模态场景中的通用OCR
\n", + "\n", + "## 1.2 OCR技术挑战\n", + "OCR的技术难点可以分为算法层和应用层两方面。\n", + "\n", + "* **算法层**\n", + "\n", + "OCR丰富的应用场景，决定了它会存在很多技术难点。这里给出了常见的8种问题：\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/a56831fbf0c449fe9156a893002cadfe110ccfea835b4d90854a7ce4b1df2a4f)\n", + "
图4 OCR算法层技术难点
\n", + "\n", + "这些问题给文本检测和文本识别都带来了巨大的技术挑战，可以看到，这些挑战主要都是面向自然场景，目前学术界的研究也主要聚焦在自然场景，OCR领域在学术上的常用数据集也都是自然场景。针对这些问题的研究很多，相对来说，识别比检测面临更大的挑战。\n", + "\n", + "* **应用层**\n", + "\n", + "在实际应用中，尤其是在广泛的通用场景下，除了上一节总结的仿射变换、尺度问题、光照不足、拍摄模糊等算法层面的技术难点，OCR技术还面临两大落地难点：\n", + "1. **海量数据要求OCR能够实时处理。** OCR应用常对接海量数据，我们要求或希望数据能够得到实时处理，模型的速度做到实时是一个不小的挑战。\n", + "2. **端侧应用要求OCR模型足够轻量，识别速度足够快。** OCR应用常部署在移动端或嵌入式硬件，端侧OCR应用一般有两种模式：上传到服务器 vs. 端侧直接识别，考虑到上传到服务器的方式对网络有要求，实时性较低，并且请求量过大时服务器压力大，以及数据传输的安全性问题，我们希望能够直接在端侧完成OCR识别，而端侧的存储空间和计算能力有限，因此对OCR模型的大小和预测速度有很高的要求。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/5bafdc3da1614c41a95ae39a2c36632f95e2893031a64929b9f49d4a4985cd2d)\n", + "
图5 OCR应用层技术难点
\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "# 2. OCR前沿算法\n", + "\n", + "虽然OCR是一个相对具体的任务，但涉及了多方面的技术，包括文本检测、文本识别、端到端文本识别、文档分析等等。学术上关于OCR各项相关技术的研究层出不穷，下文将简要介绍OCR任务中的几种关键技术的相关工作。\n", + "\n", + "## 2.1 文本检测\n", + "\n", + "文本检测的任务是定位出输入图像中的文字区域。近年来学术界关于文本检测的研究非常丰富，一类方法将文本检测视为目标检测中的一个特定场景，基于通用目标检测算法进行改进适配，如TextBoxes[1]基于一阶段目标检测器SSD[2]算法，调整目标框使之适合极端长宽比的文本行，CTPN[3]则是基于Faster RCNN[4]架构改进而来。但是文本检测与目标检测在目标信息以及任务本身上仍存在一些区别，如文本一般长宽比较大，往往呈“条状”，文本行之间可能比较密集，弯曲文本等，因此又衍生了很多专用于文本检测的算法，如EAST[5]、PSENet[6]、DBNet[7]等等。\n", + "\n", + "
\n", + "
图6 文本检测任务示例
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "目前较为流行的文本检测算法可以大致分为**基于回归**和**基于分割**的两大类文本检测算法，也有一些算法将二者相结合。基于回归的算法借鉴通用物体检测算法，通过设定anchor回归检测框，或者直接做像素回归，这类方法对规则形状文本检测效果较好，但是对不规则形状的文本检测效果会相对差一些，比如CTPN[3]对水平文本的检测效果较好，但对倾斜、弯曲文本的检测效果较差，SegLink[8]对长文本比较好，但对分布稀疏的文本效果较差；基于分割的算法引入了Mask-RCNN[9]，这类算法在各种场景、对各种形状文本的检测效果都可以达到一个更高的水平，但缺点就是后处理一般会比较复杂，因此常常存在速度问题，并且无法解决重叠文本的检测问题。\n", + "\n", + "
\n", + "
图7 文本检测算法概览
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/473ba28cd0274d568f90eb8ca9e78864d994f3ebffe6419cb638e193c607b7b3)|![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/e968807b3ed9493cab20f3be0d8dc07b0baf8b8cecb24ee99ccda9d3a241832a)|![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/53b9e85ce46645c08481d7d7377720f5eea5ac30e37e4e9c9930e1f26b02e278)\n", + "|---|---|---|\n", + "
图8 （左）基于回归的CTPN[3]算法优化anchor （中）基于分割的DB[7]算法优化后处理 （右）回归+分割的SAST[10]算法
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "文本检测相关技术将在第二章进行详细解读和实战。\n", + "\n", + "## 2.2 文本识别\n", + "\n", + "文本识别的任务是识别出图像中的文字内容，一般输入来自于文本检测得到的文本框截取出的图像文字区域。文本识别一般可以根据待识别文本形状分为**规则文本识别**和**不规则文本识别**两大类。规则文本主要指印刷字体、扫描文本等，文本大致处在水平线位置；不规则文本往往不在水平位置，存在弯曲、遮挡、模糊等问题。不规则文本场景具有很大的挑战性，也是目前文本识别领域的主要研究方向。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/b292f21e50c94debab7496d4ced96a93774a8525c12346f49cb151bde2a58fe8)\n", + "
图9 （左）规则文本 VS. （右）不规则文本
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "规则文本识别的算法根据解码方式的不同可以大致分为基于CTC和Sequence2Sequence两种，将网络学习到的序列特征 转化为 最终的识别结果 的处理方式不同。基于CTC的算法以经典的CRNN[11]为代表。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/403ca85c59d344f88d3b1229ca14b1e90c5c73c9f1d248b7aa94103f9d0af597)\n", + "
图10 基于CTC的识别算法 VS. 基于Attention的识别算法
\n", + "\n", + "不规则文本的识别算法相比更为丰富，如STAR-Net[12]等方法通过加入TPS等矫正模块，将不规则文本矫正为规则的矩形后再进行识别；RARE[13]等基于Attention的方法增强了对序列之间各部分相关性的关注；基于分割的方法将文本行的各字符作为独立个体，相比与对整个文本行做矫正后识别，识别分割出的单个字符更加容易；此外，随着近年来Transfomer[14]的快速发展和在各类任务中的有效性验证，也出现了一批基于Transformer的文本识别算法，这类方法利用transformer结构解决CNN在长依赖建模上的局限性问题，也取得了不错的效果。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/0fa30c3789424473ad9be1c87a4f742c1db69e3defb64651906e5334ed9571a8)\n", + "
图11 基于字符分割的识别算法[15]
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "文本识别相关技术将在第三章进行详细解读和实战。\n", + "\n", + "## 2.3 文档结构化识别\n", + "\n", + "传统意义上的OCR技术可以解决文字的检测和识别需求，但在实际应用场景中，最终需要获取的往往是结构化的信息，如身份证、发票的信息格式化抽取，表格的结构化识别等等，多在快递单据抽取、合同内容比对、金融保理单信息比对、物流业单据识别等场景下应用。OCR结果+后处理是一种常用的结构化方案，但流程往往比较复杂，并且后处理需要精细设计，泛化性也比较差。在OCR技术逐渐成熟、结构化信息抽取需求日益旺盛的背景下，版面分析、表格识别、关键信息提取等关于智能文档分析的各种技术受到了越来越多的关注和研究。\n", + "\n", + "* **版面分析**\n", + "\n", + "版面分析（Layout Analysis）主要是对文档图像进行内容分类，类别一般可分为纯文本、标题、表格、图片等。现有方法一般将文档中不同的板式当做不同的目标进行检测或分割，如Soto Carlos[16]在目标检测算法Faster R-CNN的基础上，结合上下文信息并利用文档内容的固有位置信息来提高区域检测性能；Sarkar Mausoom[17]等人提出了一种基于先验的分割机制，在非常高的分辨率的图像上训练文档分割模型，解决了过度缩小原始图像导致的密集区域不同结构无法区分进而合并的问题。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dedb212e8972497998685ff51af7bfe03fdea57f6acd450281ad100807086e1a)\n", + "
图12 版面分析任务示意图
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "* **表格识别**\n", + "\n", + "表格识别（Table Recognition）的任务就是将文档里的表格信息进行识别和转换到excel文件中。文本图像中表格种类和样式复杂多样，例如不同的行列合并，不同的内容文本类型等，除此之外文档的样式和拍摄时的光照环境等都为表格识别带来了极大的挑战。这些挑战使得表格识别一直是文档理解领域的研究难点。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/47119a2a2f9a45788390d6506f90d5de7449738008aa4c0ab619b18f37bd8d57)\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/22ca5749441441e69dc0eaeb670832a5d0ae0ce522f34731be7d609a2d36e8c1)\n", + "
图13 表格识别任务示意图
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "表格识别的方法种类较为丰富，早期的基于启发式规则的传统算法，如Kieninger[18]等人提出的T-Rect等算法，一般通过人工设计规则，连通域检测分析处理；近年来随着深度学习的发展，开始涌现一些基于CNN的表格结构识别算法，如Siddiqui Shoaib Ahmed[19]等人提出的DeepTabStR，Raja Sachin[20]等人提出的TabStruct-Net等；此外，随着图神经网络（Graph Neural Network）的兴起，也有一些研究者尝试将图神经网络应用到表格结构识别问题上，基于图神经网络，将表格识别看作图重建问题，如Xue Wenyuan[21]等人提出的TGRNet；基于端到端的方法直接使用网络完成表格结构的HTML表示输出，端到端的方法大多采用Seq2Seq方法来完成表格结构的预测，如一些基于Attention或Transformer的方法，如TableMaster[22]。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/a9a3c91898c84f03b382583859526c4b451ace862dbc4a15838f5dde4d0ea657)\n", + "
图14 表格识别方法示意图
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "* **关键信息提取**\n", + "\n", + "关键信息提取（Key Information Extraction，KIE）是Document VQA中的一个重要任务，主要从图像中提取所需要的关键信息，如从身份证中提取出姓名和公民身份号码信息，这类信息的种类往往在特定任务下是固定的，但是在不同任务间是不同的。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/8af011647bb4464f80d07f3efeac469baed27c8185ef4c4883a19f40e8ba91f5)\n", + "
图15 DocVQA任务示意图
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "KIE通常分为两个子任务进行研究：\n", + "\n", + "- SER: 语义实体识别 (Semantic Entity Recognition)，对每一个检测到的文本进行分类，如将其分为姓名，身份证。如下图中的黑色框和红色框。\n", + "- RE: 关系抽取 (Relation Extraction)，对每一个检测到的文本进行分类，如将其分为问题和的答案。然后对每一个问题找到对应的答案。如下图中的红色框和黑色框分别代表问题和答案，黄色线代表问题和答案之间的对应关系。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/2f1bc1a3e4a341ab9552bbf5f6c2be71ba78d7d65da64818b776efe0691e310b)\n", + "
图16 ser与re任务
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "一般的KIE方法基于命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)[4]来研究，但是这类方法只利用了图像中的文本信息，缺少对视觉和结构信息的使用，因此精度不高。在此基础上，近几年的方法都开始将视觉和结构信息与文本信息融合到一起，按照对多模态信息进行融合时所采用的的原理可以将这些方法分为下面四种：\n", + "\n", + "- 基于Grid的方法\n", + "- 基于Token的方法\n", + "- 基于GCN的方法\n", + "- 基于End to End 的方法\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "文档分析相关技术将在第六章进行详细解读和实战。\n", + "\n", + "## 2.4 其他相关技术\n", + "\n", + "前面主要介绍了OCR领域的三种关键技术：文本检测、文本识别、文档结构化识别，更多其他OCR相关前沿技术介绍，包括端到端文本识别、OCR中的图像预处理技术、OCR数据合成等，可参考教程第七章和第八章。\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "# 3. OCR技术的产业实践\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/3d5f18f7598f405884fa2fab041c95ce415af40712e9489996747f9d122c3d90)\n", + "\n", + "> 你是小王，该怎么办？ \n", + "> 1. 我不会，我不行，我不干了😭\n", + "> 2. 建议老板找外包公司或者商业化方案，反正花老板的钱😊\n", + "> 3. 网上找找类似项目，面向Github编程😏\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "OCR技术最终还是要落到产业实践当中。虽然学术上关于OCR技术的研究很多，OCR技术的商业化应用相比于其他AI技术也已经相对成熟，但在实际的产业应用中，还是存在一些难点与挑战。下文将从技术和产业实践两个角度进行分析。\n", + "\n", + "\n", + "## 3.1 产业实践难点\n", + "\n", + "在实际的产业实践中，开发者常常需要依托开源社区资源启动或推进项目，而开发者使用开源模型又往往面临三大难题：\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/7e5e79240b9c4f13b675b56bc12edf540f159c922bf24e3cbc4a0635a356c7f9)\n", + "
图17 OCR技术产业实践三大难题
\n", + "\n", + "**1. 找不到、选不出**\n", + "\n", + "开源社区资源丰富，但是信息不对称导致开发者并不能高效地解决痛点问题。一方面，开源社区资源过于丰富，开发者面对一项需求，无法快速从海量的代码仓库中找到匹配业务需求的项目，即存在“找不到”的问题；另一方面，在算法选型时，英文公开数据集上的指标，无法给开发者常常面对的中文场景提供直接的参考，逐个算法验证需要耗费大量时间和人力，且不能保证选出最合适的算法，即“选不出”。\n", + "\n", + "**2. 不适用产业场景**\n", + "\n", + "开源社区中的工作往往更多地偏向效果优化，如学术论文代码开源或复现，一般更侧重算法效果，平衡考虑模型大小和速度的工作相比就少很多，而模型大小和预测耗时在产业实践中是两项不容忽视的指标，其重要程度不亚于模型效果。无论是移动端和服务器端，待识别的图像数目往往非常多，都希望模型更小，精度更高，预测速度更快。GPU太贵，最好使用CPU跑起来更经济。在满足业务需求的前提下，模型越轻量占用的资源越少。\n", + "\n", + "**3. 优化难、训练部署问题多**\n", + "\n", + "直接使用开源算法或模型一般无法直接满足业务需求，实际业务场景中，OCR面临的问题多种多样，业务场景个性化往往需要自定义数据集重新训练，现有的开源项目上，实验各种优化方法的成本较高。此外，OCR应用场景十分丰富，服务端和各种移动端设备上都有着广泛的应用需求，硬件环境多样化就需要支持丰富的部署方式，而开源社区的项目更侧重算法和模型，在预测部署这部分明显支撑不足。要把OCR技术从论文上的算法做到技术落地应用，对开发者的算法和工程能力都有很高的要求。\n", + "\n", + "## 3.2 产业级OCR开发套件PaddleOCR\n", + "\n", + "OCR产业实践需要一套完整全流程的解决方案，来加快研发进度，节约宝贵的研发时间。也就是说，超轻量模型及其全流程解决方案，尤其对于算力、存储空间有限的移动端、嵌入式设备而言，可以说是刚需。\n", + "\n", + "在此背景下，产业级OCR开发套件[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)应运而生。\n", + "\n", + "PaddleOCR的建设思路从用户画像和需求出发，依托飞桨核心框架，精选并复现丰富的前沿算法，基于复现的算法研发更适用于产业落地的PP特色模型，并打通训推一体，提供多种预测部署方式，满足实际应用的不同需求场景。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/e09929b4a31e44f9b5e3d542d12411332669d2e1a21d45ad88b1dd91142ec86c)\n", + "
图18 PaddleOCR开发套件全景图
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "从全景图可以看出，PaddleOCR依托于飞桨核心框架，在模型算法、预训练模型库、工业级部署等层面均提供了丰富的解决方案，并且提供了数据合成、半自动数据标注工具，满足开发者的数据生产需求。\n", + "\n", + "**在模型算法层面**，PaddleOCR对**文字检测识别**和**文档结构化分析**两类任务分别提供了解决方案。在文字检测识别方面，PaddleOCR复现或开源了4种文本检测算法、8种文本识别算法、1种端到端文本识别算法，并在此基础上研发了PP-OCR系列的通用文本检测识别解决方案；在文档结构化分析方面，PaddleOCR提供了版面分析、表格识别、关键信息抽取、命名实体识别等算法，并在此基础提出了PP-Structure文档分析解决方案。丰富的精选算法可以满足开发者不同业务场景的需求，代码框架的统一也方便开发者进行不同算法的优化和性能对比。\n", + "\n", + "**在预训练模型库层面**，基于PP-OCR和PP-Structure解决方案，PaddleOCR研发并开源了适用于产业实践的PP系列特色模型，包括通用、超轻量和多语言的文本检测识别模型，和复杂文档分析模型。PP系列特色模型均在原始算法上进行了深度优化，使其在效果和性能上均能达到产业实用级别，开发者既可以直接应用于业务场景，也可以用业务数据进行简单的finetune，便可以轻松研发出适用于自己业务需求的“实用模型”。\n", + "\n", + "**在工业级部署层面**，PaddleOCR提供了基于Paddle Inference的服务器端预测方案，基于Paddle Serving的服务化部署方案，以及基于Paddle-Lite的端侧部署方案，满足不同硬件环境下的部署需求，同时提供了基于PaddleSlim的模型压缩方案，可以进一步压缩模型大小。以上部署方式都完成了训推一体全流程打通，以保障开发者可以高效部署，稳定可靠。\n", + "\n", + "**在数据工具层面**，PaddleOCR提供了半自动数据标注工具PPOCRLabel和数据合成工具Style-Text，助力开发者更方便的生产模型训练所需的数据集和标注信息。PPOCRLabel作为业界首个开源的半自动OCR数据标注工具，针对标注过程枯燥繁琐、机械性高，大量训练数据所需人工标记，时间金钱成本昂贵的问题，内置PP-OCR模型实现预标注+人工校验的标注模式，可以极大提升标注效率，节省人力成本。数据合成工具Style-Text主要解决实际场景真实数据严重不足，传统合成算法无法合成文字风格（字体、颜色、间距、背景）的问题，只需要少许目标场景图像，就可以批量合成大量与目标场景风格相近的文本图像。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/90a358d6a62c49b7b8db47e18c77878c60f80cf9c81541bfa3befea68d9dbc0f)\n", + "
图19 PPOCRLabel使用示意图
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/b63b10bc530c42bea3d3b923da6000f1cfef006d7eec4ff3bdc0439bd9c333c9)\n", + "
图20 Style-Text合成效果示例
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "### 3.2.1 PP-OCR与PP-Structrue\n", + "\n", + "PP系列特色模型是飞桨各视觉开发套件针对产业实践需求进行深度优化的模型，力求速度与精度平衡。PaddleOCR中的PP系列特色模型包括针对文字检测识别任务的PP-OCR系列模型和针对文档分析的PP-Structure系列模型。\n", + "\n", + "**（1）PP-OCR中英文模型**\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/3372558042044d43983b815069e1e43cb84432b993ed400f946976e75bd51f38)\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/f0a0b936382c42dd8809e98759b4c84434d79386606b4d5b8a86416db6dbaeee)\n", + "
图21 PP-OCR中英文模型识别结果示例
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "PP-OCR中英文模型采用的典型的两阶段OCR算法，即检测模型+识别模型的组成方式，具体的算法框架如下：\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/8af1371b5e3c486bb90a041903200c7c666c8bbc98c245dc802ff8c4da98617e)\n", + "
图22 PP-OCR系统pipeline示意图
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "可以看到，除输入输出外，PP-OCR核心框架包含了3个模块，分别是：文本检测模块、检测框矫正模块、文本识别模块。\n", + "- 文本检测模块：核心是一个基于[DB](https://arxiv.org/abs/1911.08947)检测算法训练的文本检测模型，检测出图像中的文字区域；\n", + "- 检测框矫正模块：将检测到的文本框输入检测框矫正模块，在这一阶段，将四点表示的文本框矫正为矩形框，方便后续进行文本识别，另一方面会进行文本方向判断和校正，例如如果判断文本行是倒立的情况，则会进行转正，该功能通过训练一个文本方向分类器实现；\n", + "- 文本识别模块：最后文本识别模块对矫正后的检测框进行文本识别，得到每个文本框内的文字内容，PP-OCR中使用的经典文本识别算法[CRNN](https://arxiv.org/abs/1507.05717)。\n", + "\n", + "PaddleOCR先后推出了PP-OCR[23]和PP-OCRv2[24]模型。\n", + "\n", + "PP-OCR模型分为mobile版（轻量版）和server版（通用版），其中mobile版模型主要基于轻量级骨干网络MobileNetV3进行优化，优化后模型（检测模型+文本方向分类模型+识别模型）大小仅8.1M，CPU上平均单张图像预测耗时350ms，T4 GPU上约110ms，裁剪量化后，可在精度不变的情况下进一步压缩到3.5M，便于端侧部署，在骁龙855上测试预测耗时仅260ms。更多的PP-OCR评估数据可参考[benchmark](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/benchmark.md)。\n", + "\n", + "PP-OCRv2保持了PP-OCR的整体框架，主要做了效果上的进一步策略优化。提升包括3个方面：\n", + "- 在模型效果上，相对于PP-OCR mobile版本提升超7%；\n", + "- 在速度上，相对于PP-OCR server版本提升超过220%；\n", + "- 在模型大小上，11.6M的总大小，服务器端和移动端都可以轻松部署。\n", + "\n", + "PP-OCR和PP-OCRv2的具体优化策略将在第四章中进行详细解读。\n", + "\n", + "除了中英文模型，PaddleOCR也基于不同的数据集训练并开源了英文数字模型、多语言识别模型，以上均为超轻量模型，适用于不同的语言场景。\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/5978652a826647b98344cf61aa1c2027662af989b73e4a0e917d83718422eeb0)\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/1a8a8e24b5a440d388dae767adf0ea9c049335b04e964abbb176f58c5b028d7e)\n", + "
图23 PP-OCR的英文数字模型和多语言模型识别效果示意图
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "**（2）PP-Structure文档分析模型**\n", + "\n", + "PP-Structure支持版面分析（layout analysis）、表格识别（table recognition）、文档视觉问答（DocVQA）三种子任务。\n", + "\n", + "PP-Structure核心功能点如下：\n", + "- 支持对图片形式的文档进行版面分析，可以划分文字、标题、表格、图片以及列表5类区域（与Layout-Parser联合使用）\n", + "- 支持文字、标题、图片以及列表区域提取为文字字段（与PP-OCR联合使用）\n", + "- 支持表格区域进行结构化分析，最终结果输出Excel文件\n", + "- 支持Python whl包和命令行两种方式，简单易用\n", + "- 支持版面分析和表格结构化两类任务自定义训练\n", + "- 支持VQA任务-SER和RE\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/129708c265644dbc90d6c8f7db224b3a6f11f37bb586463a82e7ccb50bcc2e76)\n", + "
图24 PP-Structure系统示意图（本图仅含版面分析+表格识别）
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "PP-Structure的具体方案将在第六章中进行详细解读。\n", + "\n", + "### 3.2.2 工业级部署方案\n", + "\n", + "飞桨支持全流程、全场景推理部署，模型来源主要分为三种，第一种使用PaddlePaddle API构建网络结构进行训练所得，第二种是基于飞桨套件系列，飞桨套件提供了丰富的模型库、简洁易用的API，具备开箱即用，包括视觉模型库PaddleCV、智能语音库PaddleSpeech以及自然语言处理库PaddleNLP等，第三种采用X2Paddle工具从第三方框架（PyTorh、ONNX、TensorFlow等）产出的模型。\n", + "\n", + "飞桨模型可以选用PaddleSlim工具进行压缩、量化以及蒸馏，支持五种部署方案，分别为服务化Paddle Serving、服务端/云端Paddle Inference、移动端/边缘端Paddle Lite、网页前端Paddle.js, 对于Paddle不支持的硬件，比如MCU、地平线、鲲云等国产芯片，可以借助Paddle2ONNX转化为支持ONNX的第三方框架。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/c9ffe78e7db14e4eb103e7f393a16fbf2ab438540250474a8e0e7adc4aeb7ee0)\n", + "
图25 飞桨支持部署方式
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "Paddle Inference支持服务端和云端部署，具备高性能与通用性，针对不同平台和不同应用场景进行了深度的适配和优化，Paddle Inference是飞桨的原生推理库，保证模型在服务器端即训即用，快速部署，适用于高性能硬件上使用多种应用语言环境部署算法复杂的模型，硬件覆盖x86 CPU、Nvidia GPU、以及百度昆仑XPU、华为昇腾等AI加速器。\n", + "\n", + "Paddle Lite 是端侧推理引擎，具有轻量化和高性能特点，针对端侧设备和各应用场景进行了深度的设配和优化。当前支持Android、IOS、嵌入式Linux设备、macOS 等多个平台，硬件覆盖ARM CPU和GPU、X86 CPU和新硬件如百度昆仑、华为昇腾与麒麟、瑞芯微等。\n", + "\n", + "Paddle Serving是一套高性能服务框架，旨在帮助用户几个步骤快速将模型在云端服务化部署。目前Paddle Serving支持自定义前后处理、模型组合、模型热加载更新、多机多卡多模型、分布式推理、K8S部署、安全网关和模型加密部署、支持多语言多客户端访问等功能，Paddle Serving官方还提供了包括PaddleOCR在内的40多种模型的部署示例，以帮助用户更快上手。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/4d8063d74194434ea9b7c9f81c7fbdfd2131e13770124d2e99c1b9670f12e019)\n", + "
图26 飞桨支持部署方式
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "以上部署方案将在第五章中基于PP-OCRv2模型进行详细解读与实战。" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "# 4. 总结\n", + "\n", + "本节首先介绍了OCR技术的应用场景和前沿算法，然后分析了OCR技术在产业实践中的难点与三大挑战。\n", + "\n", + "本教程后续章节内容安排如下：\n", + "\n", + "* 第二、三章分别介绍检测、识别技术并实践；\n", + "* 第四章介绍PP-OCR优化策略； \n", + "* 第五章进行预测部署实战； \n", + "* 第六章介绍文档结构化； \n", + "* 第七章介绍端到端、数据预处理、数据合成等其他OCR相关算法； \n", + "* 第八章介绍OCR相关数据集和数据合成工具。\n", + "\n", + "# 参考文献\n", + "\n", + "[1] Liao, Minghui, et al. \"Textboxes: A fast text detector with a single deep neural network.\" Thirty-first AAAI conference on artificial intelligence. 2017.\n", + "\n", + "[2] Liu W, Anguelov D, Erhan D, et al. Ssd: Single shot multibox detector[C]//European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016: 21-37.\n", + "\n", + "[3] Tian, Zhi, et al. \"Detecting text in natural image with connectionist text proposal network.\" European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016.\n", + "\n", + "[4] Ren S, He K, Girshick R, et al. Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks[J]. Advances in neural information processing systems, 2015, 28: 91-99.\n", + "\n", + "[5] Zhou, Xinyu, et al. \"East: an efficient and accurate scene text detector.\" Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017.\n", + "\n", + "[6] Wang, Wenhai, et al. \"Shape robust text detection with progressive scale expansion network.\" Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019.\n", + "\n", + "[7] Liao, Minghui, et al. \"Real-time scene text detection with differentiable binarization.\" Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 34. No. 07. 2020.\n", + "\n", + "[8] Deng, Dan, et al. \"Pixellink: Detecting scene text via instance segmentation.\" Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 32. No. 1. 2018.\n", + "\n", + "[9] He K, Gkioxari G, Dollár P, et al. Mask r-cnn[C]//Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2017: 2961-2969.\n", + "\n", + "[10] Wang P, Zhang C, Qi F, et al. A single-shot arbitrarily-shaped text detector based on context attended multi-task \n", + "learning[C]//Proceedings of the 27th ACM international conference on multimedia. 2019: 1277-1285.\n", + "\n", + "[11] Shi, B., Bai, X., & Yao, C. (2016). An end-to-end trainable neural network for image-based sequence recognition and its application to scene text recognition. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 39(11), 2298-2304.\n", + "\n", + "[12] Star-Net Max Jaderberg, Karen Simonyan, Andrew Zisserman, et al. Spa- tial transformer networks. In Advances in neural information processing systems, pages 2017–2025, 2015.\n", + "\n", + "[13] Shi, B., Wang, X., Lyu, P., Yao, C., & Bai, X. (2016). Robust scene text recognition with automatic rectification. 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Document Structure Extraction using Prior based High Resolution Hierarchical Semantic Segmentation[C]//European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020: 649-666.\n", + "\n", + "[18] Kieninger T, Dengel A. A paper-to-HTML table converting system[C]//Proceedings of document analysis systems (DAS). 1998, 98: 356-365.\n", + "\n", + "[19] Siddiqui S A, Fateh I A, Rizvi S T R, et al. Deeptabstr: Deep learning based table structure recognition[C]//2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR). IEEE, 2019: 1403-1409.\n", + "\n", + "[20] Raja S, Mondal A, Jawahar C V. Table structure recognition using top-down and bottom-up cues[C]//European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020: 70-86.\n", + "\n", + "[21] Xue W, Yu B, Wang W, et al. TGRNet: A Table Graph Reconstruction Network for Table Structure Recognition[J]. arXiv preprint arXiv:2106.10598, 2021.\n", + "\n", + "[22] Ye J, Qi X, He Y, et al. PingAn-VCGroup's Solution for ICDAR 2021 Competition on Scientific Literature Parsing Task B: Table Recognition to HTML[J]. arXiv preprint arXiv:2105.01848, 2021.\n", + "\n", + "[23] Du Y, Li C, Guo R, et al. PP-OCR: A practical ultra lightweight OCR system[J]. arXiv preprint arXiv:2009.09941, 2020.\n", + "\n", + "[24] Du Y, Li C, Guo R, et al. PP-OCRv2: Bag of Tricks for Ultra Lightweight OCR System[J]. arXiv preprint arXiv:2109.03144, 2021.\n", + "\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "py35-paddle1.2.0" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 1 +} diff --git "a/notebook/notebook_ch/4.ppocr_system_strategy/PP-OCR\347\263\273\347\273\237\345\217\212\344\274\230\345\214\226\347\255\226\347\225\245.ipynb" "b/notebook/notebook_ch/4.ppocr_system_strategy/PP-OCR\347\263\273\347\273\237\345\217\212\344\274\230\345\214\226\347\255\226\347\225\245.ipynb" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4160b077b3ef2939ffd2ac88867bb12c93438c61 --- /dev/null +++ "b/notebook/notebook_ch/4.ppocr_system_strategy/PP-OCR\347\263\273\347\273\237\345\217\212\344\274\230\345\214\226\347\255\226\347\225\245.ipynb" @@ -0,0 +1,3491 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "# 1. PP-OCR系统简介与总览\n", + "\n", + "前两章主要介绍了DBNet文字检测算法以及CRNN文字识别算法。然而对于我们实际场景中的一张图像，想要单独基于文字检测或者识别模型，是无法同时获取文字位置与文字内容的，因此，我们将文字检测算法以及文字识别算法进行串联，构建了PP-OCR文字检测与识别系统。在实际使用过程中，检测出的文字方向可能不是我们期望的方向，最终导致文字识别错误，因此我们在PP-OCR系统中也引入了方向分类器。\n", + "\n", + "本章主要介绍PP-OCR文字检测与识别系统以及该系统中涉及到的优化策略。通过本节课的学习，您可以获得：\n", + "\n", + "* PaddleOCR策略调优技巧\n", + "* 文本检测、识别、方向分类器模型的优化技巧和优化方法\n", + "\n", + "PP-OCR系统共经历了2次优化，下面对PP-OCR系统和这2次优化进行简单介绍。\n", + "\n", + "## 1.1 PP-OCR系统与优化策略简介\n", + "\n", + "PP-OCR中，对于一张图像，如果希望提取其中的文字信息，需要完成以下几个步骤：\n", + "\n", + "* 使用文本检测的方法，获取文本区域多边形信息（PP-OCR中文本检测使用的是DBNet，因此获取的是四点信息）。\n", + "* 对上述文本多边形区域进行裁剪与透视变换校正，将文本区域转化成矩形框，再使用方向分类器对方向进行校正。\n", + "* 基于包含文字区域的矩形框进行文本识别，得到最终识别结果。\n", + "\n", + "上面便完成了对于一张图像的文本检测与识别过程。\n", + "\n", + "PP-OCR的系统框图如下所示。\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

\n", + "

PP-OCR系统框图
\n", + "\n", + "文本检测基于后处理方案比较简单的DBNet，文字区域校正主要使用几何变换以及方向分类器，文本识别使用了基于融合了卷积特征与序列特征的CRNN模型，使用CTC loss解决预测结果与标签不一致的问题。\n", + "\n", + "PP-OCR从骨干网络、学习率策略、数据增广、模型裁剪量化等方面，共使用了19个策略，对模型进行优化瘦身，最终打造了面向服务器端的PP-OCR server系统以及面向移动端的PP-OCR mobile系统。\n", + "\n", + "## 1.2 PP-OCRv2系统与优化策略简介\n", + "\n", + "相比于PP-OCR， PP-OCRv2 在骨干网络、数据增广、损失函数这三个方面进行进一步优化，解决端侧预测效率较差、背景复杂以及相似字符的误识等问题，同时引入了知识蒸馏训练策略，进一步提升模型精度。具体地：\n", + "\n", + "* 检测模型优化: (1) 采用 CML 协同互学习知识蒸馏策略；(2) CopyPaste 数据增广策略；\n", + "* 识别模型优化: (1) PP-LCNet 轻量级骨干网络；(2) U-DML 改进知识蒸馏策略； (3) Enhanced CTC loss 损失函数改进。\n", + "\n", + "从效果上看，主要有三个方面提升：\n", + "\n", + "* 在模型效果上，相对于 PP-OCR mobile 版本提升超7%；\n", + "* 在速度上，相对于 PP-OCR server 版本提升超过220%；\n", + "* 在模型大小上，11.6M 的总大小，服务器端和移动端都可以轻松部署。\n", + "\n", + "PP-OCRv2 模型与之前 PP-OCR 系列模型的精度、预测耗时、模型大小对比图如下所示。\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

\n", + "

PP-OCRv2与PP-OCR的速度、精度、模型大小对比
\n", + "\n", + "PP-OCRv2的系统框图如下所示。\n", + "\n", + "

\n", + " \n", + "

\n", + "

PP-OCRv2系统框图
\n", + " \n", + "\n", + "本章将对上述PP-OCR以及PP-OCRv2系统优化策略进行详细的解读。" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "# 2. PP-OCR 优化策略\n", + "\n", + "PP-OCR系统包括文本检测器、方向分类器以及文本识别器。本节针对这三个方向的模型优化策略进行详细介绍。\n", + "\n", + "## 2.1 文本检测\n", + "\n", + "PP-OCR中的文本检测基于DBNet (Differentiable Binarization)模型，它基于分割方案，后处理简单。DBNet的具体模型结构如下图。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
DBNet框图
\n", + "\n", + "DBNet通过骨干网络(backbone)提取特征，使用DBFPN的结构(neck)对各阶段的特征进行融合，得到融合后的特征。融合后的特征经过卷积等操作(head)进行解码，生成概率图和阈值图，二者融合后计算得到一个近似的二值图。计算损失函数时，对这三个特征图均计算损失函数，这里把二值化的监督也也加入训练过程，从而让模型学习到更准确的边界。\n", + "\n", + "DBNet中使用了6种优化策略用于提升模型精度与速度，包括骨干网络、特征金字塔网络、头部结构、学习率策略、模型裁剪等策略。在验证集上，不同模块的消融实验结论如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
DBNet消融实验
\n", + "\n", + "\n", + "下面进行详细说明。\n", + "\n", + "### 2.1.1 轻量级骨干网络\n", + "\n", + "骨干网络的大小对文本检测器的模型大小有重要影响。因此，在构建超轻量检测模型时，应选择轻量的骨干网络。随着图像分类技术的发展，MobileNetV1、MobileNetV2、MobileNetV3和ShuffleNetV2系列常用作轻量骨干网络。每个系列都有不同的模型大小和性能表现。[PaddeClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas)提供了20多种轻量级骨干网络。他们在ARM上的`精度-速度`曲线如下图所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
PaddleClas中骨干网络的\"速度-精度\"曲线
\n", + "\n", + "在预测时间相同的情况下，MobileNetV3系列可以实现更高的精度。作者在设计的时候为了覆盖尽可能多的场景，使用scale这个参数来调整特征图通道数，标准为1x，如果是0.5x，则表示该网络中部分特征图通道数为1x对应网络的0.5倍。为了进一步平衡准确率和效率，在V3的尺寸选择上，我们采用了MobileNetV3_large 0.5x的结构。\n", + "\n", + "下面打印出DBNet中MobileNetV3各个阶段的特征图尺寸。\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "fatal: destination path 'PaddleOCR' already exists and is not an empty directory.\n", + "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n", + "Requirement already satisfied: pip in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (21.3.1)\n", + "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n", + "Requirement already satisfied: shapely in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 1)) (1.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: scikit-image in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 2)) (0.19.1)\n", + "Requirement already satisfied: imgaug==0.4.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 3)) (0.4.0)\n", + "Requirement already satisfied: pyclipper in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 4)) (1.3.0.post2)\n", + "Requirement already satisfied: lmdb in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 5)) (1.2.1)\n", + "Requirement already satisfied: tqdm in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 6)) (4.27.0)\n", + "Requirement already satisfied: numpy in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 7)) (1.20.3)\n", + "Requirement already satisfied: visualdl in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 8)) (2.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: python-Levenshtein in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 9)) (0.12.2)\n", + "Requirement already satisfied: opencv-contrib-python==4.4.0.46 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 10)) (4.4.0.46)\n", + "Requirement already satisfied: cython in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 11)) (0.29)\n", + "Requirement already satisfied: lxml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 12)) (4.7.1)\n", + "Requirement already satisfied: premailer in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 13)) (3.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: openpyxl in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 14)) (3.0.5)\n", + "Requirement already satisfied: fasttext==0.9.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 15)) (0.9.1)\n", + "Requirement already satisfied: imageio in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (2.6.1)\n", + "Requirement already satisfied: scipy in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (1.6.3)\n", + "Requirement already satisfied: Pillow in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (7.1.2)\n", + "Requirement already satisfied: opencv-python in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (4.1.1.26)\n", + 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/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->-r requirements.txt (line 2)) (2.4)\n", + "Requirement already satisfied: tifffile>=2019.7.26 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->-r requirements.txt (line 2)) (2021.11.2)\n", + "Requirement already satisfied: PyWavelets>=1.1.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->-r requirements.txt (line 2)) (1.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: protobuf>=3.11.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (3.14.0)\n", + "Requirement already satisfied: flake8>=3.7.9 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (3.8.2)\n", + "Requirement already satisfied: Flask-Babel>=1.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.0.0)\n", + "Requirement already satisfied: pandas in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.1.5)\n", + "Requirement already satisfied: pre-commit in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.21.0)\n", + "Requirement already satisfied: shellcheck-py in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (0.7.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: requests in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (2.22.0)\n", + "Requirement already satisfied: flask>=1.1.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: bce-python-sdk in 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decorator>=4.3.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from networkx>=2.2->scikit-image->-r requirements.txt (line 2)) (4.4.2)\n", + "Requirement already satisfied: pyparsing>=2.0.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from packaging>=20.0->scikit-image->-r requirements.txt (line 2)) (2.4.2)\n", + "Requirement already satisfied: future>=0.6.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from bce-python-sdk->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (0.18.0)\n", + "Requirement already satisfied: pycryptodome>=3.8.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from bce-python-sdk->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (3.9.9)\n", + "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (0.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (2.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: aspy.yaml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.3.0)\n", + "Requirement already satisfied: cfgv>=2.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (2.0.1)\n", + "Requirement already satisfied: pyyaml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (5.1.2)\n", + "Requirement already satisfied: toml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (0.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: nodeenv>=0.11.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.3.4)\n", + "Requirement already satisfied: virtualenv>=15.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (16.7.9)\n", + "Requirement already satisfied: identify>=1.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.4.10)\n", + "Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.25.6)\n", + "Requirement already satisfied: idna<2.9,>=2.5 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (2.8)\n", + "Requirement already satisfied: chardet<3.1.0,>=3.0.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (3.0.4)\n", + "Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (2019.9.11)\n", + "Requirement already satisfied: MarkupSafe>=0.23 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from Jinja2>=2.10.1->flask>=1.1.1->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: zipp>=0.5 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from importlib-metadata->flake8>=3.7.9->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (3.6.0)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import os\n", + "import sys\n", + "\n", + "# 下载代码\n", + "os.chdir(\"/home/aistudio/\")\n", + "!git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR.git\n", + "# 切换工作目录\n", + "os.chdir(\"/home/aistudio/PaddleOCR/\")\n", + "!pip install -U pip\n", + "!pip install -r requirements.txt" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "the shape of 0 stage: [1, 16, 160, 160]\n", + "the shape of 1 stage: [1, 24, 80, 80]\n", + "the shape of 2 stage: [1, 56, 40, 40]\n", + "the shape of 3 stage: [1, 480, 20, 20]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 具体代码实现位于：\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppocr/modeling/backbones/det_mobilenet_v3.py\n", + "import numpy as np\n", + "import paddle\n", + "\n", + "# 设置随机输入\n", + "inputs = np.random.rand(1, 3, 640, 640).astype(np.float32)\n", + "x = paddle.to_tensor(inputs)\n", + "\n", + "# 导入MobileNetV3库\n", + "from ppocr.modeling.backbones.det_mobilenet_v3 import MobileNetV3\n", + "\n", + "# 模型定义\n", + "backbone_mv3 = MobileNetV3(scale=0.5, model_name='large')\n", + "\n", + "# 模型forward\n", + "bk_out = backbone_mv3(x)\n", + "\n", + "# 模型中间层打印\n", + "for i, stage_out in enumerate(bk_out):\n", + " print(\"the shape of \",i,'stage: ',stage_out.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 2.1.2 轻量级特征金字塔网络DBFPN结构\n", + "\n", + "文本检测器的特征融合(neck)部分DBFPN与目标检测任务中的FPN结构类似，融合不同尺度的特征图，以提升不同尺度的文本区域检测效果。\n", + "\n", + "为了方便合并不同通道的特征图，这里使用`1×1`的卷积将特征图减少到相同数量的通道。\n", + "\n", + "概率图和阈值图是由卷积融合的特征图生成的，卷积也与inner_channels相关联。因此，inner_channels对模型尺寸有很大的影响。当inner_channels由256减小到96时，模型尺寸由7M减小到4.1M，速度提升48%，但精度只是略有下降。\n", + "\n", + "下面打印DBFPN的结构以及对于骨干网络特征图的融合结果。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "DBFPN(\n", + " (in2_conv): Conv2D(16, 96, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (in3_conv): Conv2D(24, 96, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (in4_conv): Conv2D(56, 96, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (in5_conv): Conv2D(480, 96, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (p5_conv): Conv2D(96, 24, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (p4_conv): Conv2D(96, 24, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (p3_conv): Conv2D(96, 24, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (p2_conv): Conv2D(96, 24, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + ")\n", + "the shape of output of DBFPN: [1, 96, 160, 160]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 具体代码实现位于：\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppocr/modeling/necks/db_fpn.py\n", + "from ppocr.modeling.necks.db_fpn import DBFPN\n", + "\n", + "neck_bdfpn = DBFPN(in_channels=[16, 24, 56, 480], out_channels=96)\n", + "# 打印 DBFPN结构\n", + "print(neck_bdfpn)\n", + "\n", + "# 先对原始的通道数降到96，再降到24，最后4个feature map进行concat\n", + "fpn_out = neck_bdfpn(bk_out)\n", + "\n", + "print('the shape of output of DBFPN: ', fpn_out.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 2.1.3 骨干网络中SE模块分析\n", + "\n", + "SE是`squeeze-and-excitation`的缩写(Hu, Shen, and Sun 2018)。如图所示\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
SE模块示意图
\n", + "\n", + "SE块显式地建模通道之间的相互依赖关系，并自适应地重新校准通道特征响应。在网络中使用SE块可以明显提高视觉任务的准确性，因此MobileNetV3的搜索空间包含了SE模块，最终MobileNetV3中也包含很多个SE模块。然而，当输入分辨率较大时，例如`640×640`，使用SE模块较难估计通道的特征响应，精度提高有限，但SE模块的时间成本非常高。在DBNet中，**我们将SE模块从骨干网络中移除**，模型大小从`4.1M`降到`2.6M`，但精度没有影响。\n", + "\n", + "PaddleOCR中可以通过设置`disable_se=True`来移除骨干网络中的SE模块，使用方法如下所示。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "the shape of 0 stage: [1, 16, 160, 160]\n", + "the shape of 1 stage: [1, 24, 80, 80]\n", + "the shape of 2 stage: [1, 56, 40, 40]\n", + "the shape of 3 stage: [1, 480, 20, 20]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 具体代码实现位于：\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppocr/modeling/backbones/det_mobilenet_v3.py\n", + "\n", + "x = paddle.rand([1, 3, 640, 640])\n", + "\n", + "from ppocr.modeling.backbones.det_mobilenet_v3 import MobileNetV3\n", + "\n", + "# 定义模型\n", + "backbone_mv3 = MobileNetV3(scale=0.5, model_name='large', disable_se=True)\n", + "\n", + "# 模型forward\n", + "bk_out = backbone_mv3(x)\n", + "# 输出\n", + "for i, stage_out in enumerate(bk_out):\n", + " print(\"the shape of \",i,'stage: ',stage_out.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 2.1.4 学习率策略优化\n", + "\n", + "* Cosine 学习率下降策略\n", + "\n", + "梯度下降算法需要我们设置一个值，用来控制权重更新幅度，我们将其称之为学习率。它是控制模型学习速度的超参数。学习率越小，loss的变化越慢。虽然使用较低的学习速率可以确保不会错过任何局部极小值，但这也意味着模型收敛速度较慢。\n", + "\n", + "因此，在训练前期，权重处于随机初始化状态，我们可以设置一个相对较大的学习速率以加快收敛速度。在训练后期，权重接近最优值，使用相对较小的学习率可以防止模型在收敛的过程中发生震荡。\n", + "\n", + "Cosine学习率策略也就应运而生，Cosine学习率策略指的是学习率在训练的过程中，按照余弦的曲线变化。在整个训练过程中，Cosine学习率衰减策略使得在网络在训练初期保持了较大的学习速率，在后期学习率会逐渐衰减至0，其收敛速度相对较慢，但最终收敛精度较好。下图比较了两种不同的学习率衰减策略`piecewise decay`和`cosine decay`。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
Cosine与Piecewise学习率下降策略
\n", + "\n", + "* 学习率预热策略\n", + "\n", + "模型刚开始训练时，模型权重是随机初始化的，此时若选择一个较大的学习率,可能造成模型训练不稳定的问题，因此**学习率预热**的概念被提出，用于解决模型训练初期不收敛的问题。\n", + "\n", + "学习率预热指的是将学习率从一个很小的值开始，逐步增加到初始较大的学习率。它可以保证模型在训练初期的稳定性。使用学习率预热策略有助于提高图像分类任务的准确性。在DBNet中，实验表明该策略也是有效的。学习率预热策略与Cosine学习率结合时，学习率的变化趋势如下代码演示。\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": 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" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 具体代码实现位于\r\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppocr/optimizer/__init__.py\r\n", + "# 导入学习率优化器构建的函数\r\n", + "from ppocr.optimizer import build_lr_scheduler\r\n", + "import numpy as np\r\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\r\n", + "%matplotlib inline\r\n", + "# 咱们也可以看看warmup_epoch为2时的效果\r\n", + "lr_config = {'name': 'Cosine', 'learning_rate': 0.1, 'warmup_epoch': 2}\r\n", + "epochs = 20 # config['Global']['epoch_num']\r\n", + "iters_epoch = 100 # len(train_dataloader)\r\n", + "lr_scheduler=build_lr_scheduler(lr_config, epochs, iters_epoch)\r\n", + "\r\n", + "iters = 0\r\n", + "lr = []\r\n", + "for epoch in range(epochs):\r\n", + " for _ in range(iters_epoch):\r\n", + " lr_scheduler.step() # 对应 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/tools/program.py#L262\r\n", + " iters += 1\r\n", + " lr.append(lr_scheduler.get_lr())\r\n", + "\r\n", + "x = np.arange(iters,dtype=np.int64)\r\n", + "y = np.array(lr,dtype=np.float64)\r\n", + "\r\n", + "plt.figure(figsize=(15, 6))\r\n", + "plt.plot(x,y,color='red',label='lr')\r\n", + "\r\n", + "plt.title(u'Cosine lr scheduler with Warmup')\r\n", + "plt.xlabel(u'iters')\r\n", + "plt.ylabel(u'lr')\r\n", + "\r\n", + "plt.legend()\r\n", + "\r\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 2.1.5 模型裁剪策略-FPGM\n", + "\n", + "深度学习模型中一般有比较多的参数冗余，我们可以使用一些方法，去除模型中比较冗余的地方，从而提升模型推理效率。\n", + "\n", + "模型裁剪指的是通过去除网络中冗余的通道（channel）、滤波器（filter）、神经元（neuron）等，来得到一个更轻量的网络，同时尽可能保证模型精度。\n", + "\n", + "相比于裁剪通道或者特征图的方法，裁剪滤波器的方法可以得到更加规则的模型，因此减少内存消耗，加速模型推理过程。\n", + "\n", + "之前的裁剪滤波器的方法大多基于范数进行裁剪，即，认为范数较小的滤波器重要程度较小，但是这种方法要求存在的滤波器的最小范数应该趋近于0，否则我们难以去除。\n", + "\n", + "针对上面的问题，基于**几何中心点的裁剪算法**(Filter Pruning via Geometric Median, FPGM)被提出。FPGM将卷积层中的每个滤波器都作为欧几里德空间中的一个点，它引入了几何中位数这样一个概念，即**与所有采样点距离之和最小的点**。如果一个滤波器的接近这个几何中位数，那我们可以认为这个滤波器的信息和其他滤波器重合，可以去掉。\n", + "\n", + "FPGM与基于范数的裁剪算法的对比如下图所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
FPGM裁剪示意图
\n", + "\n", + "\n", + "在PP-OCR中，我们使用FPGM对检测模型进行剪枝，最终DBNet的模型精度只有轻微下降，但是模型大小减小**46%**，预测速度加速**19%**。\n", + "\n", + "关于FPGM模型裁剪实现的更多细节可以参考[PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/release/2.0.0/docs/zh_cn/api_cn/dygraph/pruners/fpgm_filter_pruner.rst#fpgmfilterpruner)。\n", + "\n", + "\n", + "**注意：**\n", + "\n", + "1. 模型裁剪需要重新训练模型，可以参考[PaddleOCR剪枝教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/deploy/slim/prune/README.md)。\n", + "2. 裁剪代码是根据DBNet进行适配，如果您需要对自己的模型进行剪枝，需要重新分析模型结构、参数的敏感度，我们通常情况下只建议裁剪相对敏感度低的参数，而跳过敏感度高的参数。\n", + "3. 每个卷积层的剪枝率对于裁剪后模型的性能也很重要，用完全相同的裁剪率去进行模型裁剪通常会导致显着的性能下降。\n", + "4. 模型裁剪不是一蹴而就的，需要进行反复的实验，才能得到符合要求的模型。\n", + "\n", + "### 2.1.6 文本检测配置说明\n", + "\n", + "下面给出DBNet的训练配置简要说明，完整的配置文件可以参考：[ch_det_mv3_db_v2.0.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml)。\n", + "\n", + "```yaml\n", + "Architecture: # 模型结构定义\n", + " model_type: det\n", + " algorithm: DB\n", + " Transform:\n", + " Backbone:\n", + " name: MobileNetV3 # 配置骨干网络\n", + " scale: 0.5\n", + " model_name: large\n", + " disable_se: True # 去除SE模块\n", + " Neck:\n", + " name: DBFPN # 配置DBFPN\n", + " out_channels: 96 # 配置 inner_channels\n", + " Head:\n", + " name: DBHead\n", + " k: 50\n", + "\n", + "Optimizer:\n", + " name: Adam\n", + " beta1: 0.9\n", + " beta2: 0.999\n", + " lr:\n", + " name: Cosine # 配置cosine学习率下降策略\n", + " learning_rate: 0.001 # 初始学习率\n", + " warmup_epoch: 2 # 配置学习率预热策略\n", + " regularizer:\n", + " name: 'L2' # 配置L2正则\n", + " factor: 0 # 正则项的权重\n", + "```\n", + "\n", + "### 2.1.7 PP-OCR 检测优化总结\n", + "\n", + "上面给大家介绍了PP-OCR中文字检测算法的优化策略，这里再给大家回顾一下不同优化策略对应的消融实验与结论。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
DBNet消融实验
\n", + "\n", + "通过轻量级骨干网络、轻量级neck结构、SE模块的分析和去除、学习率调整及优化、模型裁剪等策略，DBNet的模型大小从**7M**减少至**1.5M**。通过学习率策略优化等训练策略优化，DBNet的模型精度提升超过**1%**。\n", + "\n", + "PP-OCR中，超轻量DBNet检测效果如下所示：\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "下面展示快速使用文字检测模型的预测效果。具体的预测推理代码，我们在第五章会进行详细说明。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "mkdir: cannot create directory ‘inference’: File exists\n", + "--2021-12-24 21:07:17-- https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar\n", + "Resolving paddleocr.bj.bcebos.com (paddleocr.bj.bcebos.com)... 182.61.200.229, 182.61.200.195, 2409:8c04:1001:1002:0:ff:b001:368a\n", + "Connecting to paddleocr.bj.bcebos.com (paddleocr.bj.bcebos.com)|182.61.200.229|:443... connected.\n", + "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n", + "Length: 3190272 (3.0M) [application/x-tar]\n", + "Saving to: ‘ch_PP-OCRv2_det_infer.tar’\n", + "\n", + "ch_PP-OCRv2_det_inf 100%[===================>] 3.04M 4.13MB/s in 0.7s \n", + "\n", + "2021-12-24 21:07:18 (4.13 MB/s) - ‘ch_PP-OCRv2_det_infer.tar’ saved [3190272/3190272]\n", + "\n", 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+ "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "!mkdir inference\r\n", + "!cd inference && wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar -O ch_PP-OCRv2_det_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv2_det_infer.tar\r\n", + "!python tools/infer/predict_det.py --image_dir=\"./doc/imgs/00111002.jpg\" --det_model_dir=\"./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer\" --use_gpu=False\r\n", + "from PIL import Image\r\n", + "img_det = Image.open('./inference_results/det_res_00111002.jpg')\r\n", + "\r\n", + "plt.figure(figsize=(14, 10)) # 图像窗口大小\r\n", + "plt.imshow(img_det)\r\n", + "plt.axis('on')\r\n", + "plt.title('Detection')\r\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 2.2 方向分类器\n", + "\n", + "方向分类器的任务是用于分类出文本检测出的文本实例的方向，将文本旋转到0度之后，再送入后续的文本识别器中。PP-OCR中，我们考虑了**0**度和**180**度2个方向。下面详细介绍针对方向分类器的速度、精度优化策略。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
方向分类器消融实验
\n", + "\n", + "### 2.2.1 轻量级骨干网络\n", + "\n", + "与文本检测器相同，我们仍然采用MobileNetV3作为方向分类器的骨干网络。因为方向分类的任务相对简单，我们使用MobileNetV3 small 0.35x来平衡模型精度与预测效率。实验表明，即使当使用更大的骨干时，精度不会有进一步的提升。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
不同骨干网络下的方向分类器精度对比
\n", + "\n", + "### 2.2.2 数据增强\n", + "\n", + "数据增强指的是对图像变换，送入网络进行训练，它可以提升网络的泛化性能。常用的数据增强包括旋转、透视失真变换、运动模糊变换和高斯噪声变换等，PP-OCR中，我们统称这些数据增强方法为BDA(Base Data Augmentation)。结果表明，BDA可以明显提升方向分类器的精度。\n", + "\n", + "下面展示一些BDA数据增广方法的效果\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
BDA数据增广效果
\n", + "\n", + "\n", + "除了BDA外，我们还加入了一些更高阶的数据增强操作来提高分类的效果，例如 AutoAugment (Cubuk et al. 2019), RandAugment (Cubuk et al. 2020), CutOut (DeVries and Taylor 2017), RandErasing (Zhong et al. 2020), HideAndSeek (Singh and Lee 2017), GridMask (Chen 2020), Mixup (Zhang et al. 2017) 和 Cutmix (Yun et al. 2019)。\n", + "\n", + "这些数据增广大体分为3个类别：\n", + "\n", + "（1）图像变换类：AutoAugment、RandAugment\n", + "\n", + "（2）图像裁剪类：CutOut、RandErasing、HideAndSeek、GridMask\n", + "\n", + "（3）图像混叠类：Mixup、Cutmix\n", + "\n", + "下面给出不同高阶数据增广的可视化对比结果。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
高阶数据增广可视化效果
\n", + "\n", + "\n", + "但是实验表明，除了RandAugment 和 RandErasing 外，大多数方法都不适用于方向分类器。下图也给出了在不同数据增强策略下，模型精度的变化。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "最终，我们在训练时结合BDA和RandAugment，作为方向分类器的数据增强策略。\n", + "\n", + "* RandAugment代码演示" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": 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" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 参考代码：\r\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppocr/data/imaug/__init__.py\r\n", + "import random\r\n", + "from PIL import Image\r\n", + "from ppocr.data.imaug import DecodeImage, RandAugment, transform\r\n", + "\r\n", + "np.random.seed(1)\r\n", + "random.seed(1)\r\n", + "\r\n", + "img = Image.open('./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg')\r\n", + "\r\n", + "# 绘制原图\r\n", + "plt.figure(\"Image1\") # 图像窗口名称\r\n", + "plt.imshow(img)\r\n", + "plt.axis('on') # 关掉坐标轴为 off\r\n", + "plt.title('Before RandAugment') # 图像题目\r\n", + "plt.show()\r\n", + "\r\n", + "\r\n", + "data = {'image':None}\r\n", + "with open('./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg', 'rb') as f:\r\n", + " img = f.read()\r\n", + " data['image'] = img\r\n", + "\r\n", + "# 定义变换算子\r\n", + "ops_list = [DecodeImage(), RandAugment()]\r\n", + "\r\n", + "# 数据变换\r\n", + "data = transform(data,ops_list)\r\n", + "\r\n", + "img_auged = 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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 参考代码：\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/tools/infer/predict_cls.py\n", + "!cd inference && wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar -O ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar && tar -xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar\n", + "\n", + "# 方向分类器分类\n", + "!python tools/infer/predict_cls.py --image_dir=\"./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg\" --cls_model_dir=\"./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer\" --use_gpu=False\n", + "\n", + "# 读入图像\n", + "import cv2\n", + "img = cv2.imread(\"./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg\")\n", + "\n", + "plt.imshow(img[:,:,::-1])\n", + "plt.show()\n", + "\n", + "# 旋转180度\n", + "img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)\n", + "img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)\n", + "cv2.imwrite(\"./test.png\", img)\n", + "\n", + "# 对旋转后图像使用方向分类器进行分类\n", + "!python tools/infer/predict_cls.py --image_dir=\"./test.png\" --cls_model_dir=\"./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer\" --use_gpu=False\n", + "\n", + "plt.imshow(img[:,:,::-1])\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "\n", + "### 2.2.3 输入分辨率优化\n", + "\n", + "一般来说，当图像的输入分辨率提高时，精度也会提高。由于方向分类器的骨干网络参数量很小，即使提高了分辨率也不会导致推理时间的明显增加。我们将方向分类器的输入图像尺度从`3x32x100`增加到`3x48x192`，方向分类器的精度从`92.1%`提升至`94.0%`，但是预测耗时仅仅从`3.19ms`提升至`3.21ms`。\n", + "\n", + "下面给出两种尺度下的图像大小对比。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
32x100和48x192尺度下的图像大小对比
\n", + "\n", + "\n", + "### 2.2.4 模型量化策略-PACT\n", + "\n", + "模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术，可以使神经网络模型具有更低的延迟、更小的体积以及更低的计算功耗。\n", + "\n", + "模型量化主要分为离线量化和在线量化。其中，离线量化是指一种利用KL散度等方法来确定量化参数的定点量化方法，量化后不需要再次训练；在线量化是指在训练过程中确定量化参数，相比离线量化模式，它的精度损失更小。\n", + "\n", + "PACT(PArameterized Clipping acTivation)是一种新的在线量化方法，可以**提前从激活层中去除一些极端值**。在去除极端值后，模型可以学习更合适的量化参数。普通PACT方法的激活值的预处理是基于RELU函数的，公式如下：\n", + "\n", + "$$\n", + "\n", + "y=P A C T(x)=0.5(|x|-|x-\\alpha|+\\alpha)=\\left\\{\\begin{array}{cc}\n", + "0 & x \\in(-\\infty, 0) \\\\\n", + "x & x \\in[0, \\alpha) \\\\\n", + "\\alpha & x \\in[\\alpha,+\\infty)\n", + "\\end{array}\\right.\n", + "\n", + "$$\n", + "\n", + "所有大于特定阈值的激活值都会被重置为一个常数。然而，MobileNetV3中的激活函数不仅是ReLU，还包括hardswish。因此使用普通的PACT量化会导致更高的精度损失。因此，为了减少量化损失，我们将激活函数的公式修改为：\n", + "\n", + "$$\n", + "\n", + "y=P A C T(x)=\\left\\{\\begin{array}{rl}\n", + "-\\alpha & x \\in(-\\infty,-\\alpha) \\\\\n", + "x & x \\in[-\\alpha, \\alpha) \\\\\n", + "\\alpha & x \\in[\\alpha,+\\infty)\n", + "\\end{array}\\right.\n", + "\n", + "$$\n", + "\n", + "PaddleOCR中提供了适用于PP-OCR套件的量化脚本。具体链接可以参考[PaddleOCR模型量化教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/deploy/slim/quantization/README.md)。\n", + "\n", + "\n", + "### 2.2.5 方向分类器配置说明\n", + "\n", + "训练方向分类器时，配置文件中的部分关键字段和说明如下所示。完整配置文件可以参考[cls_mv3.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/configs/cls/cls_mv3.yml)。\n", + "\n", + "```yaml\n", + "Architecture:\n", + " model_type: cls\n", + " algorithm: CLS\n", + " Transform:\n", + " Backbone:\n", + " name: MobileNetV3 # 配置分类模型为MobileNetV3\n", + " scale: 0.35\n", + " model_name: small\n", + " Neck:\n", + " Head:\n", + " name: ClsHead\n", + " class_dim: 2\n", + "\n", + "Train:\n", + " dataset:\n", + " name: SimpleDataSet\n", + " data_dir: ./train_data/cls\n", + " label_file_list:\n", + " - ./train_data/cls/train.txt\n", + " transforms:\n", + " - DecodeImage: # load image\n", + " img_mode: BGR\n", + " channel_first: False\n", + " - ClsLabelEncode: # Class handling label\n", + " - RecAug: \n", + " use_tia: False # 配置BDA数据增强，不使用TIA数据增强\n", + " - RandAugment: # 配置随机增强数据增强方法\n", + " - ClsResizeImg:\n", + " image_shape: [3, 48, 192] # 这里将[3, 32, 100]修改为[3, 48, 192]，进行输入分辨率优化\n", + " - KeepKeys:\n", + " keep_keys: ['image', 'label'] # dataloader will return list in this order\n", + " loader:\n", + " shuffle: True\n", + " batch_size_per_card: 512\n", + " drop_last: True\n", + " num_workers: 8\n", + "```\n", + "\n", + "### 2.2.5 方向分类器实验总结\n", + "\n", + "在方向分类器模型优化中，我们使用轻量化骨干网络以及模型量化，最终将模型从**0.85M**降低到了**0.46M**，使用组合数据增广、高分辨率等特征，最终将模型精度提升了超过**2%**。消融实验对比如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
方向分类器消融实验
" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "\n", + "## 2.3 文本识别\n", + "\n", + "PP-OCR中，文本识别器使用的是CRNN模型。训练的时候使用CTC loss去解决不定长文本的预测问题。\n", + "\n", + "CRNN模型结构如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
CRNN结构图
\n", + "\n", + "PP-OCR针对文本识别器，从骨干网络、头部结构优化、数据增强、正则化策略、特征图下采样策略、量化等多个角度进行模型优化，具体消融实验如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
CRNN识别模型消融实验
\n", + "\n", + "下面详细介绍文本识别模型的具体优化策略。\n", + "\n", + "\n", + "### 2.3.1 轻量级骨干网络和头部结构\n", + "\n", + "* 轻量级骨干网络\n", + "\n", + "在文本识别中，仍然采用了与文本检测相同的MobileNetV3作为backbone。选自MobileNetV3_small_x0.5进一步地平衡精度和效率。如果不要求模型大小的话，可以选择MobileNetV3_small_x1，模型大小仅增加5M，精度明显提高。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
不同骨干网络下的识别模型精度对比
\n", + "\n", + "* 轻量级头部结构\n", + "\n", + "CRNN中，用于解码的轻量级头(head)是一个全连接层，用于将序列特征解码为普通的预测字符。序列特征的维数对文本识别器的模型大小影响非常大，特别是对于6000多个字符的中文识别场景（序列特征维度若设置为256，则仅仅是head部分的模型大小就为**6.7M**）。在PP-OCR中，我们针对序列特征的维度展开实验，最终将其设置为48，平衡了精度与效率。部分消融实验结论如下。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
不同序列特征维度的精度对比
\n", + "\n", + "\n", + "### 2.3.2 数据增强\n", + "\n", + "除了前面提到的经常用于文本识别的BDA（基本数据增强），TIA（Luo等人，2020）也是一种有效的文本识别数据增强方法。TIA是一种针对场景文字的数据增强方法，它在图像中设置了多个基准点，然后随机移动点，通过几何变换生成新图像，这样大大提升了数据的多样性以及模型的泛化能力。TIA的基本流程图如图所示：\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "实验证明，使用TIA数据增广，可以帮助文本识别模型的精度在一个极高的baseline上面进一步提升**0.9%**。\n", + "\n", + "下面是TIA中三种涉及到的数据增广的可视化效果图。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": 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" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 参考代码：\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppocr/data/imaug/text_image_aug/augment.py\n", + "import cv2\n", + "from ppocr.data.imaug.rec_img_aug import tia_distort, tia_stretch, tia_perspective\n", + "img = cv2.imread(\"./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg\")\n", + "\n", + "img_out1 = tia_distort(img, 2.5)\n", + "img_out2 = tia_stretch(img, 3)\n", + "img_out3 = tia_perspective(img)\n", + "plt.figure(figsize=(20, 8))\n", + "plt.subplot(1,4,1)\n", + "plt.imshow(img[:,:,::-1])\n", + "plt.subplot(1,4,2)\n", + "plt.imshow(img_out1[:,:,::-1])\n", + "plt.subplot(1,4,3)\n", + "plt.imshow(img_out2[:,:,::-1])\n", + "plt.subplot(1,4,4)\n", + "plt.imshow(img_out3[:,:,::-1])\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 2.3.3 学习率策略和正则化\n", + "\n", + "在识别模型训练中，学习率下降策略与文本检测相同，也使用了Cosine+Warmup的学习率策略。\n", + "\n", + "正则化是一种广泛使用的避免过度拟合的方法，一般包含L1正则化和L2正则化。在大多数使用场景中，我们都使用L2正则化。它主要的原理就是计算网络中权重的L2范数，添加到损失函数中。在L2正则化的帮助下，网络的权重趋向于选择一个较小的值，最终整个网络中的参数趋向于0，从而缓解模型的过拟合问题，提高了模型的泛化性能。\n", + "\n", + "我们实验发现，对于文本识别，L2正则化对识别准确率有很大的影响。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
CRNN识别模型消融实验
" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 2.3.4 特征图降采样策略\n", + "\n", + "我们在做检测、分割、OCR等下游视觉任务时，骨干网络一般都是使用的图像分类任务中的骨干网络，它的输入分辨率一般设置为224x224，降采样时，一般宽度和高度会同时降采样。\n", + "\n", + "但是对于文本识别任务来说，由于输入图像一般是32x100，长宽比非常不平衡，此时对宽度和高度同时降采样，会导致特征损失严重，因此图像分类任务中的骨干网络应用到文本识别任务中需要进行特征图降采样方面的适配（**如果大家自己换骨干网络的话，这里也需要注意一下**）。\n", + "\n", + "在PaddleOCR中，CRNN中文文本识别模型设置的输入图像的高度和宽度设置为32和320。原始MobileNetV3来自分类模型，如前文所述，需要调整降采样的步长，适配文本图像输入分辨率。具体地，为了保留更多的水平信息，我们将下采样特征图的步长从 **（2,2）** 修改为 **（2,1）** ，第一次下采样除外。最终如下图所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
降采样步长策略优化可视化
\n", + "\n", + "为了保留更多的垂直信息，我们进一步将第二次下采样特征图的步长从 **（2,1）** 修改为 **（1,1）**。因此，第二个下采样特征图的步长s2会显著影响整个特征图的分辨率和文本识别器的准确性。在PP-OCR中，s2被设置为（1,1），可以获得更好的性能。同时，由于水平的分辨率增加，CPU的推理时间从`11.84ms` 增加到 `12.96ms`。\n", + "\n", + "下面给出了stride优化前后的特征图尺度对比。虽然最终输出特征图尺度相同，但是stride从(2,1)修改为(1,1)之后，特征信息在编码的过程中被保留得更为完整。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 288, 1, 80]\n", + "[1, 288, 1, 80]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 参考代码：\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppocr/modeling/backbones/rec_mobilenet_v3.py\n", + "from ppocr.modeling.backbones.rec_mobilenet_v3 import MobileNetV3\n", + "\n", + "mv3_ori = MobileNetV3(model_name=\"small\", scale=0.5, small_stride=[2,2,2,2])\n", + "mv3_new = MobileNetV3(model_name=\"small\", scale=0.5, small_stride=[1,2,2,2])\n", + "\n", + "x = paddle.rand([1, 3, 32, 320])\n", + "\n", + "y_ori = mv3_ori(x)\n", + "y_new = mv3_new(x)\n", + "\n", + "print(y_ori.shape)\n", + "print(y_new.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "\n", + "### 2.3.5 PACT 在线量化策略\n", + "\n", + "我们采用与方向分类器量化类似的方案来减小文本识别器的模型大小。由于LSTM量化的复杂性，PP-OCR中没有对LSTM进行量化。使用该量化策略之后，模型大小减小`67.4%`、预测速度加速`8%`、准确率提升`1.6%`，量化可以减少模型冗余，增强模型的表达能力。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
模型量化消融实验
\n", + "\n", + "### 2.3.6 文字识别预训练模型\n", + "\n", + "使用合适的预训练模型可以加快模型的收敛速度。在真实场景中，用于文本识别的数据通常是有限的。PP-OCR中，我们合成了千万级别的数据，对模型进行训练，之后再基于该模型，在真实数据上微调，最终识别准确率从从`65.81%`提升到`69%`。\n", + "\n", + "### 2.3.7 文本识别配置说明\n", + "\n", + "下面给出CRNN的训练配置简要说明，完整的配置文件可以参考：[rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.4/configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml)。\n", + "\n", + "\n", + "```yaml\n", + "Optimizer:\n", + " name: Adam\n", + " beta1: 0.9\n", + " beta2: 0.999\n", + " lr:\n", + " name: Cosine # 配置Cosine 学习率下降策略\n", + " learning_rate: 0.001 \n", + " warmup_epoch: 5 # 配置预热学习率\n", + " regularizer: \n", + " name: 'L2' # 配置L2正则\n", + " factor: 0.00001\n", + "\n", + "Architecture:\n", + " model_type: rec\n", + " algorithm: CRNN\n", + " Transform:\n", + " Backbone:\n", + " name: MobileNetV3 # 配置Backbone\n", + " scale: 0.5\n", + " model_name: small\n", + " small_stride: [1, 2, 2, 2] # 配置下采样的stride\n", + " Neck:\n", + " name: SequenceEncoder\n", + " encoder_type: rnn\n", + " hidden_size: 48 # 配置最后一层全连接层的维度\n", + " Head:\n", + " name: CTCHead\n", + " fc_decay: 0.00001\n", + " \n", + " Train:\n", + " dataset:\n", + " name: SimpleDataSet\n", + " data_dir: ./train_data/\n", + " label_file_list: [\"./train_data/train_list.txt\"]\n", + " transforms:\n", + " - DecodeImage: # load image\n", + " img_mode: BGR\n", + " channel_first: False\n", + " - RecAug: # 配置数据增强BDA和TIA，TIA默认使用\n", + " - CTCLabelEncode: # Class handling label\n", + " - RecResizeImg:\n", + " image_shape: [3, 32, 320]\n", + " - KeepKeys:\n", + " keep_keys: ['image', 'label', 'length'] # dataloader will return list in this order\n", + " loader:\n", + " shuffle: True\n", + " batch_size_per_card: 256\n", + " drop_last: True\n", + " num_workers: 8\n", + " ```\n", + "\n", + "### 2.3.8 识别优化小结\n", + "\n", + "在模型体积方面，PP-OCR使用轻量级骨干网络、序列维度裁剪、模型量化的策略，将模型大小从4.5M减小至1.6M。在精度方面，使用TIA数据增强、Cosine-warmup学习率策略、L2正则、特征图分辨率改进、预训练模型等优化策略，最终在验证集上提升`15.4%`。\n", + "\n", + "PP-OCR中部分识别效果如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "文本识别模型的代码演示如下。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": 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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[2021/12/24 21:52:00] root INFO: Predicts of ././doc/imgs_words/ch/word_1.jpg:('韩国小馆', 0.9967349)\r\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import cv2\n", + "# 对 ./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg 旋转180度得到\n", + "img = cv2.imread(\"./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg\")\n", + "\n", + "plt.imshow(img[:,:,::-1])\n", + "plt.show()\n", + "\n", + "!python tools/infer/predict_rec.py --image_dir=\"././doc/imgs_words/ch/word_1.jpg\" --rec_model_dir=\"./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer\" --use_gpu=False\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "# 3. PP-OCRv2优化策略解读\n", + "\n", + "\n", + "第2节的内容主要是对PP-OCR以及它的19个优化策略进行了详细介绍。\n", + "\n", + "相比于PP-OCR， PP-OCRv2 在骨干网络、数据增广、损失函数这三个方面进行进一步优化，解决端侧预测效率较差、背景复杂以及相似字符的误识等问题，同时引入了知识蒸馏训练策略，进一步提升模型精度。具体地：\n", + "\n", + "* 检测模型优化: (1) 采用 CML 协同互学习知识蒸馏策略；(2) CopyPaste 数据增广策略；\n", + "* 识别模型优化: (1) PP-LCNet 轻量级骨干网络；(2) U-DML 改进知识蒸馏策略； (3) Enhanced CTC loss 损失函数改进。\n", + "\n", + "本节主要基于文字检测和识别模型的优化过程，去解读PP-OCRv2的优化策略。\n", + "\n", + "## 3.1 文字检测模型优化详解\n", + "\n", + "文字检测模型优化过程中，采用 CML 协同互学习知识蒸馏以及 CopyPaste 数据增广策略；最终将文字检测模型在大小不变的情况下，Hmean从 **0.759** 提升至 **0.795**，具体消融实验如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
PP-OCRv2检测模型消融实验
\n", + "\n", + "### 3.1.1 CML知识蒸馏策略\n", + "\n", + "知识蒸馏的方法在部署中非常常用，通过使用大模型指导小模型学习的方式，在通常情况下可以使得小模型在预测耗时不变的情况下，精度得到进一步的提升，从而进一步提升实际部署的体验。\n", + "\n", + "标准的蒸馏方法是通过一个大模型作为 Teacher 模型来指导 Student 模型提升效果，而后来又发展出 DML 互学习蒸馏方法，即通过两个结构相同的模型互相学习，相比于前者，DML 脱离了对大的 Teacher 模型的依赖，蒸馏训练的流程更加简单，模型产出效率也要更高一些。\n", + "\n", + "PP-OCRv2 文字检测模型中使用的是三个模型之间的 CML (Collaborative Mutual Learning) 协同互蒸馏方法，既包含两个相同结构的 Student 模型之间互学习，同时还引入了较大模型结构的 Teacher 模型。CML与其他蒸馏算法的对比如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
CML与其他知识蒸馏算法的对比
\n", + "\n", + "具体地，文本检测任务中，CML的结构框图如下所示。这里的 response maps 指的就是DBNet最后一层的概率图输出 (Probability map) 。在整个训练过程中，总共包含3个损失函数。\n", + "\n", + "* GT loss\n", + "* DML loss\n", + "* Distill loss\n", + "\n", + "这里的 Teacher 模型的骨干网络为 ResNet18_vd，2 个 Student 模型的骨干网络为 MobileNetV3。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
CML结构框图
\n", + "\n", + "* GT loss\n", + "\n", + "两个 Student 模型中大部分的参数都是从头初始化的，因此它们在训练的过程中需要受到 groundtruth (GT) 信息 的监督。DBNet 训练任务的 pipeline 如下所示。其输出主要包含 3 种 feature map，具体如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
DBNet头部结构
\n", + "\n", + "对这 3 种 feature map 使用不同的 loss function 进行监督，具体如下表所示。\n", + "\n", + "
\n", + " \n", + "| Feature map | Loss function | weight |\n", + "| :------------: | :-------------: | :------: |\n", + "| Probability map | Binary cross-entropy loss | 1.0 |\n", + "| Binary map | Dice loss | $\\alpha$ |\n", + "| Threshold map | L1 loss | $\\beta$ |\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "\n", + "最终GT loss可以表示为如下所示。\n", + "\n", + "$$ Loss_{gt}(T_{out}, gt) = l_{p}(S_{out}, gt) + \\alpha l_{b}(S_{out}, gt) + \\beta l_{t}(S_{out}, gt) $$ \n", + "\n", + "\n", + "* DML loss\n", + "\n", + "对于 2 个完全相同的 Student 模型来说，因为它们的结构完全相同，因此对于相同的输入，应该具有相同的输出，DBNet 最终输出的是概率图 (response maps)，因此基于 KL 散度，计算 2 个 Student 模型的 DML loss，具体计算方式如下。\n", + "\n", + "$$ Loss_{dml} = \\frac{KL(S1_{pout} || S2_{pout}) + KL(S2_{pout} || S1_{pout})}{2} $$\n", + "\n", + "其中 `KL(·|·)`是 KL 散度的计算公式，最终这种形式的 DML loss 具有对称性。\n", + "\n", + "\n", + "* Distill loss\n", + "\n", + "CML 中，引入了 Teacher 模型，来同时监督 2 个 Student 模型。PP-OCRv2 中只对特征 `Probability map` 进行蒸馏的监督。具体地，对于其中一个 Student 模型，计算方法如下所示， lp(·) 和 lb(·) 分别表示 Binary cross-entropy loss 和 Dice loss。另一个 Student 模型的 loss 计算过程完全相同。\n", + "\n", + "$$ Loss_{distill} = \\gamma l_{p}(S_{out}, f_{dila}(T_{out})) + l_{b}(S_{out}, f_{dila}(T_{out})) $$\n", + "\n", + "最终，将上述三个 loss 相加，就得到了用于 CML 训练的损失函数。\n", + "\n", + "\n", + "检测配置文件为[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.4/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml)，蒸馏结构部分的配置和部分解释如下。\n", + "\n", + "\n", + "```yaml\n", + "Architecture:\n", + " name: DistillationModel # 模型名称，这是通用的蒸馏模型表示。\n", + " algorithm: Distillation # 算法名称，\n", + " Models: # 模型，包含子网络的配置信息\n", + " Teacher: # Teacher子网络，包含`pretrained`与`freeze_params`信息以及其他用于构建子网络的参数\n", + " freeze_params: true # 是否固定Teacher网络的参数\n", + " pretrained: ./pretrain_models/ch_ppocr_server_v2.0_det_train/best_accuracy # 预训练模型\n", + " return_all_feats: false # 是否返回所有的特征，为True时，会将backbone、neck、head等模块的输出都返回\n", + " model_type: det # 模型类别\n", + " algorithm: DB # Teacher网络的算法名称\n", + " Transform:\n", + " Backbone:\n", + " name: ResNet\n", + " layers: 18\n", + " Neck:\n", + " name: DBFPN\n", + " out_channels: 256\n", + " Head:\n", + " name: DBHead\n", + " k: 50\n", + " Student: # Student子网络\n", + " freeze_params: false\n", + " pretrained: ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained\n", + " return_all_feats: false\n", + " model_type: det\n", + " algorithm: DB\n", + " Backbone:\n", + " name: MobileNetV3\n", + " scale: 0.5\n", + " model_name: large\n", + " disable_se: True\n", + " Neck:\n", + " name: DBFPN\n", + " out_channels: 96\n", + " Head:\n", + " name: DBHead\n", + " k: 50\n", + " Student2: # Student2子网络\n", + " freeze_params: false\n", + " pretrained: ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained\n", + " return_all_feats: false\n", + " model_type: det\n", + " algorithm: DB\n", + " Transform:\n", + " Backbone:\n", + " name: MobileNetV3\n", + " scale: 0.5\n", + " model_name: large\n", + " disable_se: True\n", + " Neck:\n", + " name: DBFPN\n", + " out_channels: 96\n", + " Head:\n", + " name: DBHead\n", + " k: 50\n", + "```\n", + "\n", + "`DistillationModel`类的实现在[distillation_model.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.4/ppocr/modeling/architectures/distillation_model.py)文件中，`DistillationModel`类的实现与部分讲解如下。\n", + "\n", + "```python\n", + "class DistillationModel(nn.Layer):\n", + " def __init__(self, config):\n", + " \"\"\"\n", + " the module for OCR distillation.\n", + " args:\n", + " config (dict): the super parameters for module.\n", + " \"\"\"\n", + " super().__init__()\n", + " self.model_list = []\n", + " self.model_name_list = []\n", + " # 根据Models中的每个字段，抽取出子网络的名称以及对应的配置\n", + " for key in config[\"Models\"]:\n", + " model_config = config[\"Models\"][key]\n", + " freeze_params = False\n", + " pretrained = None\n", + " if \"freeze_params\" in model_config:\n", + " freeze_params = model_config.pop(\"freeze_params\")\n", + " if \"pretrained\" in model_config:\n", + " pretrained = model_config.pop(\"pretrained\")\n", + " # 根据每个子网络的配置，基于BaseModel生成子网络\n", + " model = BaseModel(model_config)\n", + " # 判断是否加载预训练模型\n", + " if pretrained is not None:\n", + " load_pretrained_params(model, pretrained)\n", + " # 判断是否需要固定该子网络的模型参数\n", + " if freeze_params:\n", + " for param in model.parameters():\n", + " param.trainable = False\n", + " self.model_list.append(self.add_sublayer(key, model))\n", + " self.model_name_list.append(key)\n", + "\n", + " def forward(self, x):\n", + " result_dict = dict()\n", + " for idx, model_name in enumerate(self.model_name_list):\n", + " result_dict[model_name] = self.model_list[idx](x)\n", + " return result_dict\n", + "```\n", + "\n", + "使用下面的命令，可以快速完成蒸馏模型的初始化过程。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "DistillationModel(\n", + " (Teacher): BaseModel(\n", + " (backbone): ResNet(\n", + " (conv1_1): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(3, 32, kernel_size=[3, 3], stride=[2, 2], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (conv1_2): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(32, 32, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (conv1_3): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(32, 64, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (pool2d_max): MaxPool2D(kernel_size=3, stride=2, padding=1)\n", + " (bb_0_0): BasicBlock(\n", + " (conv0): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(64, 64, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (conv1): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(64, 64, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (short): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(64, 64, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (bb_0_1): BasicBlock(\n", + " (conv0): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(64, 64, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (conv1): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(64, 64, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (bb_1_0): BasicBlock(\n", + " (conv0): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(64, 128, kernel_size=[3, 3], stride=[2, 2], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (conv1): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(128, 128, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (short): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(64, 128, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (bb_1_1): BasicBlock(\n", + " (conv0): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(128, 128, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (conv1): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(128, 128, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (bb_2_0): BasicBlock(\n", + " (conv0): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(128, 256, kernel_size=[3, 3], stride=[2, 2], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (conv1): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(256, 256, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (short): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(128, 256, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (bb_2_1): BasicBlock(\n", + " (conv0): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(256, 256, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (conv1): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(256, 256, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (bb_3_0): BasicBlock(\n", + " (conv0): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(256, 512, kernel_size=[3, 3], stride=[2, 2], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (conv1): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(512, 512, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (short): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(256, 512, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (bb_3_1): BasicBlock(\n", + " (conv0): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(512, 512, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (conv1): ConvBNLayer(\n", + " (_pool2d_avg): AvgPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0)\n", + " (_conv): Conv2D(512, 512, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (_batch_norm): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " )\n", + " (neck): DBFPN(\n", + " (in2_conv): Conv2D(64, 256, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (in3_conv): Conv2D(128, 256, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (in4_conv): Conv2D(256, 256, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (in5_conv): Conv2D(512, 256, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (p5_conv): Conv2D(256, 64, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (p4_conv): Conv2D(256, 64, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (p3_conv): Conv2D(256, 64, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (p2_conv): Conv2D(256, 64, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " )\n", + " (head): DBHead(\n", + " (binarize): Head(\n", + " (conv1): Conv2D(256, 64, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (conv_bn1): BatchNorm()\n", + " (conv2): Conv2DTranspose(64, 64, kernel_size=[2, 2], stride=[2, 2], data_format=NCHW)\n", + " (conv_bn2): BatchNorm()\n", + " (conv3): Conv2DTranspose(64, 1, kernel_size=[2, 2], stride=[2, 2], data_format=NCHW)\n", + " )\n", + " (thresh): Head(\n", + " (conv1): Conv2D(256, 64, kernel_size=[3, 3], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (conv_bn1): BatchNorm()\n", + " (conv2): Conv2DTranspose(64, 64, kernel_size=[2, 2], stride=[2, 2], data_format=NCHW)\n", + " (conv_bn2): BatchNorm()\n", + " (conv3): Conv2DTranspose(64, 1, kernel_size=[2, 2], stride=[2, 2], data_format=NCHW)\n", + " )\n", + " )\n", + " )\n", + " (Student): BaseModel(\n", + " (backbone): MobileNetV3(\n", + " (conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(3, 8, kernel_size=[3, 3], stride=[2, 2], padding=1, data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (stage0): Sequential(\n", + " (0): ResidualUnit(\n", + " (expand_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(8, 8, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (bottleneck_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(8, 8, kernel_size=[3, 3], padding=1, groups=8, data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (linear_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(8, 8, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (1): ResidualUnit(\n", + " (expand_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(8, 32, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (bottleneck_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(32, 32, kernel_size=[3, 3], stride=[2, 2], padding=1, groups=32, data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (linear_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(32, 16, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (2): ResidualUnit(\n", + " (expand_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(16, 40, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (bottleneck_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(40, 40, kernel_size=[3, 3], padding=1, groups=40, data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (linear_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(40, 16, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " )\n", + " (stage1): Sequential(\n", + " (0): ResidualUnit(\n", + " (expand_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(16, 40, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (bottleneck_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(40, 40, kernel_size=[5, 5], stride=[2, 2], padding=2, groups=40, data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (linear_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(40, 24, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (1): ResidualUnit(\n", + " (expand_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(24, 64, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (bottleneck_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(64, 64, kernel_size=[5, 5], padding=2, groups=64, data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (linear_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(64, 24, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (2): ResidualUnit(\n", + " (expand_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(24, 64, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (bottleneck_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(64, 64, kernel_size=[5, 5], padding=2, groups=64, data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (linear_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(64, 24, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " )\n", + " (stage2): Sequential(\n", + " (0): ResidualUnit(\n", + " (expand_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(24, 120, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (bottleneck_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(120, 120, kernel_size=[3, 3], stride=[2, 2], padding=1, groups=120, data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (linear_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(120, 40, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (1): ResidualUnit(\n", + " (expand_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(40, 104, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (bottleneck_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(104, 104, kernel_size=[3, 3], padding=1, groups=104, data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (linear_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(104, 40, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (2): ResidualUnit(\n", + " (expand_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(40, 96, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (bottleneck_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(96, 96, kernel_size=[3, 3], padding=1, groups=96, data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (linear_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(96, 40, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (3): ResidualUnit(\n", + " (expand_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(40, 96, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (bottleneck_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(96, 96, kernel_size=[3, 3], padding=1, groups=96, data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (linear_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(96, 40, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (4): ResidualUnit(\n", + " (expand_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(40, 240, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (bottleneck_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(240, 240, kernel_size=[3, 3], padding=1, groups=240, data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (linear_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(240, 56, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " )\n", + " (5): ResidualUnit(\n", + " (expand_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(56, 336, kernel_size=[1, 1], data_format=NCHW)\n", + " (bn): BatchNorm()\n", + " )\n", + " (bottleneck_conv): ConvBNLayer(\n", + " (conv): Conv2D(336, 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det_data_lesson_demo.tar && rm det_data_lesson_demo.tar\n", + "!mkdir pretrain_models && wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar && tar -xf ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar\n", + "!mv ch_ppocr_server_v2.0_det_train pretrain_models/ && rm ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar\n", + "# 训练脚本\n", + "# 注意：这里只训练了一个epoch，仅用于快速演示，指标会很差\n", + "!python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml \\\n", + " -o Global.pretrained_model=\"\" \\\n", + " Train.dataset.data_dir=\"./det_data_lesson_demo/\" \\\n", + " Train.dataset.label_file_list=[\"./det_data_lesson_demo/train.txt\"] \\\n", + " Train.loader.num_workers=0 \\\n", + " Eval.dataset.data_dir=\"./det_data_lesson_demo/\" \\\n", + " Eval.dataset.label_file_list=[\"./det_data_lesson_demo/eval.txt\"] \\\n", + " Eval.loader.num_workers=0 \\\n", + " Optimizer.lr.learning_rate=0.00025 \\\n", + " Global.epoch_num=1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "\n", + "### 3.1.2 数据增广\n", + "\n", + "数据增广是提升模型泛化能力重要的手段之一，CopyPaste 是一种新颖的数据增强技巧，已经在目标检测和实例分割任务中验证了有效性。利用 CopyPaste，可以合成文本实例来平衡训练图像中的正负样本之间的比例。相比而言，传统图像旋转、随机翻转和随机裁剪是无法做到的。\n", + "\n", + "CopyPaste 主要步骤包括：\n", + "\n", + "1. 随机选择两幅训练图像；\n", + "2. 随机尺度抖动缩放；\n", + "3. 随机水平翻转；\n", + "4. 随机选择一幅图像中的目标子集；\n", + "5. 粘贴在另一幅图像中随机的位置。\n", + "\n", + "\n", + "这样就比较好地提升了样本丰富度，同时也增加了模型对环境的鲁棒性。如下图所示，通过在左下角的图中裁剪出来的文本，随机旋转缩放之后粘贴到左上角的图像中，进一步丰富了该文本在不同背景下的多样性。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "如果希望在模型训练中使用`CopyPaste`，只需在`Train.transforms`配置字段中添加`CopyPaste`即可，如下所示。\n", + "\n", + "```yaml\n", + "Train:\n", + " dataset:\n", + " name: SimpleDataSet\n", + " data_dir: ./train_data/icdar2015/text_localization/\n", + " label_file_list:\n", + " - ./train_data/icdar2015/text_localization/train_icdar2015_label.txt\n", + " ratio_list: [1.0]\n", + " transforms:\n", + " - DecodeImage: # load image\n", + " img_mode: BGR\n", + " channel_first: False\n", + " - DetLabelEncode: # Class handling label\n", + " - CopyPaste: # 添加CopyPaste\n", + " - IaaAugment:\n", + " augmenter_args:\n", + " - { 'type': Fliplr, 'args': { 'p': 0.5 } }\n", + " - { 'type': Affine, 'args': { 'rotate': [-10, 10] } }\n", + " - { 'type': Resize, 'args': { 'size': [0.5, 3] } }\n", + " - EastRandomCropData:\n", + " size: [960, 960]\n", + " max_tries: 50\n", + " keep_ratio: true\n", + " - MakeBorderMap:\n", + " shrink_ratio: 0.4\n", + " thresh_min: 0.3\n", + " thresh_max: 0.7\n", + " - MakeShrinkMap:\n", + " shrink_ratio: 0.4\n", + " min_text_size: 8\n", + " - NormalizeImage:\n", + " scale: 1./255.\n", + " mean: [0.485, 0.456, 0.406]\n", + " std: [0.229, 0.224, 0.225]\n", + " order: 'hwc'\n", + " - ToCHWImage:\n", + " - KeepKeys:\n", + " keep_keys: ['image', 'threshold_map', 'threshold_mask', 'shrink_map', 'shrink_mask'] # the order of the dataloader list\n", + " loader:\n", + " shuffle: True\n", + " drop_last: False\n", + " batch_size_per_card: 8\n", + " num_workers: 4\n", + "```\n", + "\n", + "`CopyPaste`的具体实现可以参考[copy_paste.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppocr/data/imaug/copy_paste.py)。\n", + "\n", + "下面基于icdar2015检测数据集，演示CopyPaste的实际运行过程。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [], + "source": [ + "import os\n", + "import sys\n", + "\n", + "os.chdir(\"/home/aistudio/PaddleOCR/\")\n", + "!unzip -oq /home/aistudio/data/data46088/icdar2015.zip" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "dict_keys(['img_path', 'label', 'image', 'ext_data', 'polys', 'texts', 'ignore_tags'])\n", + "./icdar2015/text_localization/icdar_c4_train_imgs/img_603.jpg\n", + "./icdar2015/text_localization/icdar_c4_train_imgs/img_233.jpg\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 参考代码：\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppocr/data/simple_dataset.py\n", + "import logging\n", + "import random\n", + "import numpy as np\n", + "\n", + "from ppocr.data.imaug import create_operators, transform\n", + "\n", + "logger = logging.basicConfig()\n", + "\n", + "# CopyPaste示例的类\n", + "class CopyPasteDemo(object):\n", + " def __init__(self, ):\n", + " self.data_dir = \"./icdar2015/text_localization/\"\n", + " self.label_file_list = \"./icdar2015/text_localization/train_icdar2015_label.txt\"\n", + " self.data_lines = self.get_image_info_list(self.label_file_list)\n", + " self.data_idx_order_list = list(range(len(self.data_lines)))\n", + " transforms = [\n", + " {\"DecodeImage\": {\"img_mode\": \"BGR\", \"channel_first\": False}},\n", + " {\"DetLabelEncode\": {}},\n", + " {\"CopyPaste\": {\"objects_paste_ratio\": 1.0}},\n", + " ]\n", + " self.ops = create_operators(transforms)\n", + " \n", + " # 选择一张图像，将其中的内容拷贝到当前图像中\n", + " def get_ext_data(self, idx):\n", + " ext_data_num = 1\n", + " ext_data = []\n", + "\n", + " load_data_ops = self.ops[:2]\n", + "\n", + " next_idx = idx\n", + "\n", + " while len(ext_data) < ext_data_num:\n", + " next_idx = (next_idx + 1) % len(self)\n", + " file_idx = self.data_idx_order_list[next_idx]\n", + " data_line = self.data_lines[file_idx]\n", + " data_line = data_line.decode('utf-8')\n", + " substr = data_line.strip(\"\\n\").split(\"\\t\")\n", + " file_name = substr[0]\n", + " label = substr[1]\n", + " img_path = os.path.join(self.data_dir, file_name)\n", + " data = {'img_path': img_path, 'label': label}\n", + " if not os.path.exists(img_path):\n", + " continue\n", + " with open(data['img_path'], 'rb') as f:\n", + " img = f.read()\n", + " data['image'] = img\n", + " data = transform(data, load_data_ops)\n", + " if data is None:\n", + " continue\n", + " ext_data.append(data)\n", + " return ext_data\n", + " \n", + " # 获取图像信息\n", + " def get_image_info_list(self, file_list):\n", + " if isinstance(file_list, str):\n", + " file_list = [file_list]\n", + " data_lines = []\n", + " for idx, file in enumerate(file_list):\n", + " with open(file, \"rb\") as f:\n", + " lines = f.readlines()\n", + " data_lines.extend(lines)\n", + " return data_lines\n", + "\n", + " # 获取DataSet中的一条数据\n", + " def __getitem__(self, idx):\n", + " file_idx = self.data_idx_order_list[idx]\n", + " data_line = self.data_lines[file_idx]\n", + " try:\n", + " data_line = data_line.decode('utf-8')\n", + " substr = data_line.strip(\"\\n\").split(\"\\t\")\n", + " file_name = substr[0]\n", + 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" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "import json\n", + "infos = copy_paste_demo.data_lines[idx]\n", + "infos = json.loads(infos.decode('utf-8').split(\"\\t\")[1])\n", + "\n", + "img3 = data1[\"image\"].copy()\n", + "plt.figure(figsize=(15,10))\n", + "plt.imshow(img3[:,:,::-1])\n", + "# 原始标注信息\n", + "for info in infos:\n", + " xs, ys = zip(*info[\"points\"])\n", + " xs = list(xs)\n", + " ys = list(ys)\n", + " xs.append(xs[0])\n", + " ys.append(ys[0])\n", + " plt.plot(xs, ys, \"r\")\n", + "# 新增的标注信息\n", + "for poly_idx in range(len(infos), len(data1[\"polys\"])):\n", + " poly = data1[\"polys\"][poly_idx]\n", + " xs, ys = zip(*poly)\n", + " xs = list(xs)\n", + " ys = list(ys)\n", + " xs.append(xs[0])\n", + " ys.append(ys[0])\n", + " plt.plot(xs, ys, \"b\")\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 3.1.3 文字检测优化小结\n", + "\n", + "\n", + "PP-OCRv2中，对文字检测模型采用使用知识蒸馏方案以及数据增广策略，增加模型的泛化性能。最终文字检测模型在大小不变的情况下，Hmean从 **0.759** 提升至 **0.795**，具体消融实验如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
PP-OCRv2检测模型消融实验
\n", + "\n", + "PP-OCRv2中检测效果如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 3.2 文本识别模型优化详解\n", + "\n", + "PP-OCRv2文字识别模型优化过程中，采用骨干网络优化、UDML知识蒸馏策略、CTC loss改进等技巧，最终将识别精度从 **66.7%** 提升至 **74.8%**，具体消融实验如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
PP-OCRv2识别模型消融实验
\n", + "\n", + "### 3.2.1 PP-LCNet轻量级骨干网络\n", + "\n", + "百度提出了一种基于 MKLDNN 加速策略的轻量级 CPU 网络，即 PP-LCNet，大幅提高了轻量级模型在图像分类任务上的性能，对于计算机视觉的下游任务，如文本识别、目标检测、语义分割等，有很好的表现。这里需要注意的是，PP-LCNet是针对**CPU+MKLDNN**这个场景进行定制优化，在分类任务上的速度和精度都远远优于其他模型，因此大家如果有这个使用场景的模型需求的话，也推荐大家去使用。\n", + "\n", + "PP-LCNet 论文地址：[PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network](https://arxiv.org/abs/2109.15099)\n", + "\n", + "PP-LCNet基于MobileNetV1改进得到，其结构图如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "相比于MobileNetV1，PP-LCNet中融合了MobileNetV3结构中激活函数、头部结构、SE模块等策略优化技巧，同时分析了最后阶段卷积层的卷积核大小，最终该模型在保证速度优势的基础上，精度大幅超越MobileNet、GhostNet等轻量级模型。\n", + "\n", + "具体地，PP-LCNet中共涉及到下面4个优化点。\n", + "\n", + "* 除了 SE 模块，网络中所有的 relu 激活函数替换为 h-swish，精度提升1%-2%\n", + "* PP-LCNet 第五阶段，DW 的 kernel size 变为5x5，精度提升0.5%-1%\n", + "* PP-LCNet 第五阶段的最后两个 DepthSepConv block 添加 SE 模块， 精度提升0.5%-1%\n", + "* GAP 后添加 1280 维的 FC 层，增加特征表达能力，精度提升2%-3%\n", + "\n", + "\n", + "在ImageNet1k数据集上，PP-LCNet相比于其他目前比较常用的轻量级分类模型，Top1-Acc 与预测耗时如下图所示。可以看出，预测耗时和精度都是要更优的。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "通过下面这种方式，便可以快速完成PP-LCNet识别模型的定义。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 512, 1, 80]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 参考代码\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppocr/modeling/backbones/rec_mv1_enhance.py\n", + "from ppocr.modeling.backbones.rec_mv1_enhance import MobileNetV1Enhance\n", + "\n", + "x = paddle.rand([1, 3, 23, 320])\n", + "\n", + "model = MobileNetV1Enhance(scale=0.5)\n", + "\n", + "y = model(x)\n", + "print(y.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 3.2.2 U-DML 知识蒸馏策略\n", + "\n", + "对于标准的 DML 策略，蒸馏的损失函数仅包括最后输出层监督，然而对于 2 个结构完全相同的模型来说，对于完全相同的输入，它们的中间特征输出期望也完全相同，因此在最后输出层监督的监督上，可以进一步添加中间输出的特征图的监督信号，作为损失函数，即 PP-OCRv2 中的 U-DML (Unified-Deep Mutual Learning) 知识蒸馏方法。\n", + "\n", + "U-DML 知识蒸馏的算法流程图如下所示。 Teacher 模型与 Student 模型的网络结构完全相同，初始化参数不同，此外，在新增在标准的 DML 知识蒸馏的基础上，新增引入了对于 Feature Map 的监督机制，新增 Feature Loss。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "在训练的过程中，总共包含 3 种 loss： GT loss，DML loss，Feature loss。\n", + "\n", + "* GT loss\n", + "\n", + "文本识别任务使用的模型结构是 CRNN，因此使用 CTC loss 作为 GT loss， GT loss 计算方法如下所示。\n", + "\n", + "$$ Loss_{ctc} = CTC(S_{hout}, gt) + CTC(T_{hout}, gt) $$\n", + "\n", + "* DML loss \n", + "\n", + "DML loss 计算方法如下，这里 Teacher 模型与 Student 模型互相计算 KL 散度，最终 DML loss具有对称性。\n", + "\n", + "$$ Loss_{dml} = \\frac{KL(S_{pout} || T_{pout}) + KL(T_{pout} || S_{pout})}{2} $$\n", + "\n", + "* Feature loss\n", + "\n", + "Feature loss 使用的是 L2 loss，具体计算方法如下所示。\n", + "\n", + "$$ Loss_{feat} = L2(S_{bout}, T_{bout}) $$\n", + "\n", + "最终，训练过程中的 loss function 计算方法如下所示。\n", + "\n", + "$$ Loss_{total} = Loss_{ctc} + Loss_{dml} + Loss_{feat} $$\n", + "\n", + "\n", + "此外，在训练过程中通过增加迭代次数，在 Head 部分添加 FC 层等 trick，平衡模型的特征编码与解码的能力，进一步提升了模型效果。\n", + "\n", + "\n", + "配置文件在[ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml)。\n", + "\n", + "```yaml\n", + "Architecture:\n", + " model_type: &model_type \"rec\" # 模型类别，rec、det等，每个子网络的的模型类别都与\n", + " name: DistillationModel # 结构名称，蒸馏任务中，为DistillationModel，用于构建对应的结构\n", + " algorithm: Distillation # 算法名称\n", + " Models: # 模型，包含子网络的配置信息\n", + " Teacher: # 子网络名称，至少需要包含`pretrained`与`freeze_params`信息，其他的参数为子网络的构造参数\n", + " pretrained: # 该子网络是否需要加载预训练模型\n", + " freeze_params: false # 是否需要固定参数\n", + " return_all_feats: true # 子网络的参数，表示是否需要返回所有的features，如果为False，则只返回最后的输出\n", + " model_type: *model_type # 模型类别\n", + " algorithm: CRNN # 子网络的算法名称，该子网络剩余参与均为构造参数，与普通的模型训练配置一致\n", + " Transform:\n", + " Backbone:\n", + " name: MobileNetV1Enhance\n", + " scale: 0.5\n", + " Neck:\n", + " name: SequenceEncoder\n", + " encoder_type: rnn\n", + " hidden_size: 64\n", + " Head:\n", + " name: CTCHead\n", + " mid_channels: 96 # Head解码过程中穿插一层\n", + " fc_decay: 0.00002\n", + " Student: # 另外一个子网络，这里给的是DML的蒸馏示例，两个子网络结构相同，均需要学习参数\n", + " pretrained: # 下面的组网参数同上\n", + " freeze_params: false\n", + " return_all_feats: true\n", + " model_type: *model_type\n", + " algorithm: CRNN\n", + " Transform:\n", + " Backbone:\n", + " name: MobileNetV1Enhance\n", + " scale: 0.5\n", + " Neck:\n", + " name: SequenceEncoder\n", + " encoder_type: rnn\n", + " hidden_size: 64\n", + " Head:\n", + " name: CTCHead\n", + " mid_channels: 96\n", + " fc_decay: 0.00002\n", + "```\n", + "\n", + "当然，这里如果希望添加更多的子网络进行训练，也可以按照`Student`与`Teacher`的添加方式，在配置文件中添加相应的字段。比如说如果希望有3个模型互相监督，共同训练，那么`Architecture`可以写为如下格式。\n", + "\n", + "```yaml\n", + "Architecture:\n", + " model_type: &model_type \"rec\"\n", + " name: DistillationModel\n", + " algorithm: Distillation\n", + " Models:\n", + " Teacher:\n", + " pretrained:\n", + " freeze_params: false\n", + " return_all_feats: true\n", + " model_type: *model_type\n", + " algorithm: CRNN\n", + " Transform:\n", + " Backbone:\n", + " name: MobileNetV1Enhance\n", + " scale: 0.5\n", + " Neck:\n", + " name: SequenceEncoder\n", + " encoder_type: rnn\n", + " hidden_size: 64\n", + " Head:\n", + " name: CTCHead\n", + " mid_channels: 96\n", + " fc_decay: 0.00002\n", + " Student:\n", + " pretrained:\n", + " freeze_params: false\n", + " return_all_feats: true\n", + " model_type: *model_type\n", + " algorithm: CRNN\n", + " Transform:\n", + " Backbone:\n", + " name: MobileNetV1Enhance\n", + " scale: 0.5\n", + " Neck:\n", + " name: SequenceEncoder\n", + " encoder_type: rnn\n", + " hidden_size: 64\n", + " Head:\n", + " name: CTCHead\n", + " mid_channels: 96\n", + " fc_decay: 0.00002\n", + " Student2: # 知识蒸馏任务中引入的新的子网络，其他部分与上述配置相同\n", + " pretrained:\n", + " freeze_params: false\n", + " return_all_feats: true\n", + " model_type: *model_type\n", + " algorithm: CRNN\n", + " Transform:\n", + " Backbone:\n", + " name: MobileNetV1Enhance\n", + " scale: 0.5\n", + " Neck:\n", + " name: SequenceEncoder\n", + " encoder_type: rnn\n", + " hidden_size: 64\n", + " Head:\n", + " name: CTCHead\n", + " mid_channels: 96\n", + " fc_decay: 0.00002\n", + "```\n", + "\n", + "最终该模型训练时，包含3个子网络：`Teacher`, `Student`, `Student2`。\n", + "\n", + "蒸馏模型`DistillationModel`类的具体实现代码可以参考[distillation_model.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/ppocr/modeling/architectures/distillation_model.py)。\n", + "\n", + "最终模型`forward`输出为一个字典，key为所有的子网络名称，例如这里为`Student`与`Teacher`，value为对应子网络的输出，可以为`Tensor`（只返回该网络的最后一层）和`dict`（也返回了中间的特征信息）。\n", + "\n", + "在识别任务中，为了添加更多损失函数，保证蒸馏方法的可扩展性，将每个子网络的输出保存为`dict`，其中包含子模块输出。以该识别模型为例，每个子网络的输出结果均为`dict`，key包含`backbone_out`,`neck_out`, `head_out`，`value`为对应模块的tensor，最终对于上述配置文件，`DistillationModel`的输出格式如下。\n", + "\n", + "```json\n", + "{\n", + " \"Teacher\": {\n", + " \"backbone_out\": tensor,\n", + " \"neck_out\": tensor,\n", + " \"head_out\": tensor,\n", + " },\n", + " \"Student\": {\n", + " \"backbone_out\": tensor,\n", + " \"neck_out\": tensor,\n", + " \"head_out\": tensor,\n", + " }\n", + "}\n", + "```\n", + "\n", + "知识蒸馏任务中，损失函数配置如下所示。\n", + "\n", + "```yaml\n", + "Loss:\n", + " name: CombinedLoss # 损失函数名称，基于改名称，构建用于损失函数的类\n", + " loss_config_list: # 损失函数配置文件列表，为CombinedLoss的必备函数\n", + " - DistillationCTCLoss: # 基于蒸馏的CTC损失函数，继承自标准的CTC loss\n", + " weight: 1.0 # 损失函数的权重，loss_config_list中，每个损失函数的配置都必须包含该字段\n", + " model_name_list: [\"Student\", \"Teacher\"] # 对于蒸馏模型的预测结果，提取这两个子网络的输出，与gt计算CTC loss\n", + " key: head_out # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor\n", + " - DistillationDMLLoss: # 蒸馏的DML损失函数，继承自标准的DMLLoss\n", + " weight: 1.0 # 权重\n", + " act: \"softmax\" # 激活函数，对输入使用激活函数处理，可以为softmax, sigmoid或者为None，默认为None\n", + " model_name_pairs: # 用于计算DML loss的子网络名称对，如果希望计算其他子网络的DML loss，可以在列表下面继续填充\n", + " - [\"Student\", \"Teacher\"]\n", + " key: head_out # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor\n", + " - DistillationDistanceLoss: # 蒸馏的距离损失函数\n", + " weight: 1.0 # 权重\n", + " mode: \"l2\" # 距离计算方法，目前支持l1, l2, smooth_l1\n", + " model_name_pairs: # 用于计算distance loss的子网络名称对\n", + " - [\"Student\", \"Teacher\"]\n", + " key: backbone_out # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor\n", + "```\n", + "\n", + "上述损失函数中，所有的蒸馏损失函数均继承自标准的损失函数类，主要功能为: 对蒸馏模型的输出进行解析，找到用于计算损失的中间节点(tensor)，再使用标准的损失函数类去计算。\n", + "\n", + "以上述配置为例，最终蒸馏训练的损失函数包含下面3个部分。\n", + "\n", + "- `Student`和`Teacher`的最终输出(`head_out`)与gt的CTC loss，权重为1。在这里因为2个子网络都需要更新参数，因此2者都需要计算与gt的loss。\n", + "- `Student`和`Teacher`的最终输出(`head_out`)之间的DML loss，权重为1。\n", + "- `Student`和`Teacher`的骨干网络输出(`backbone_out`)之间的l2 loss，权重为1。\n", + "\n", + "`CombinedLoss`类实现如下。\n", + "\n", + "```python\n", + "class CombinedLoss(nn.Layer):\n", + " \"\"\"\n", + " CombinedLoss:\n", + " a combionation of loss function\n", + " \"\"\"\n", + "\n", + " def __init__(self, loss_config_list=None):\n", + " super().__init__()\n", + " self.loss_func = []\n", + " self.loss_weight = []\n", + " assert isinstance(loss_config_list, list), (\n", + " 'operator config should be a list')\n", + " for config in loss_config_list:\n", + " assert isinstance(config,\n", + " dict) and len(config) == 1, \"yaml format error\"\n", + " name = list(config)[0]\n", + " param = config[name]\n", + " assert \"weight\" in param, \"weight must be in param, but param just contains {}\".format(\n", + " param.keys())\n", + " self.loss_weight.append(param.pop(\"weight\"))\n", + " self.loss_func.append(eval(name)(**param))\n", + "\n", + " def forward(self, input, batch, **kargs):\n", + " loss_dict = {}\n", + " loss_all = 0.\n", + " for idx, loss_func in enumerate(self.loss_func):\n", + " loss = loss_func(input, batch, **kargs)\n", + " if isinstance(loss, paddle.Tensor):\n", + " loss = {\"loss_{}_{}\".format(str(loss), idx): loss}\n", + "\n", + " weight = self.loss_weight[idx]\n", + "\n", + " loss = {key: loss[key] * weight for key in loss}\n", + "\n", + " if \"loss\" in loss:\n", + " loss_all += loss[\"loss\"]\n", + " else:\n", + " loss_all += paddle.add_n(list(loss.values()))\n", + " loss_dict.update(loss)\n", + " loss_dict[\"loss\"] = loss_all\n", + " return loss_dict\n", + "```\n", + "\n", + "关于`CombinedLoss`更加具体的实现可以参考: [combined_loss.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppocr/losses/combined_loss.py)。关于`DistillationCTCLoss`等蒸馏损失函数更加具体的实现可以参考[distillation_loss.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppocr/losses/distillation_loss.py)。\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "对于上面3个模型的蒸馏，Loss字段也需要相应修改，同时考虑3个子网络之间的损失，如下所示。\n", + "\n", + "```yaml\n", + "Loss:\n", + " name: CombinedLoss # 损失函数名称，基于改名称，构建用于损失函数的类\n", + " loss_config_list: # 损失函数配置文件列表，为CombinedLoss的必备函数\n", + " - DistillationCTCLoss: # 基于蒸馏的CTC损失函数，继承自标准的CTC loss\n", + " weight: 1.0 # 损失函数的权重，loss_config_list中，每个损失函数的配置都必须包含该字段\n", + " model_name_list: [\"Student\", \"Student2\", \"Teacher\"] # 对于蒸馏模型的预测结果，提取这三个子网络的输出，与gt计算CTC loss\n", + " key: head_out # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor\n", + " - DistillationDMLLoss: # 蒸馏的DML损失函数，继承自标准的DMLLoss\n", + " weight: 1.0 # 权重\n", + " act: \"softmax\" # 激活函数，对输入使用激活函数处理，可以为softmax, sigmoid或者为None，默认为None\n", + " model_name_pairs: # 用于计算DML loss的子网络名称对，如果希望计算其他子网络的DML loss，可以在列表下面继续填充\n", + " - [\"Student\", \"Teacher\"]\n", + " - [\"Student2\", \"Teacher\"]\n", + " - [\"Student\", \"Student2\"]\n", + " key: head_out # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor\n", + " - DistillationDistanceLoss: # 蒸馏的距离损失函数\n", + " weight: 1.0 # 权重\n", + " mode: \"l2\" # 距离计算方法，目前支持l1, l2, smooth_l1\n", + " model_name_pairs: # 用于计算distance loss的子网络名称对\n", + " - [\"Student\", \"Teacher\"]\n", + " - [\"Student2\", \"Teacher\"]\n", + " - [\"Student\", \"Student2\"]\n", + " key: backbone_out # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor\n", + "```\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "--2021-12-24 22:30:18-- https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_data_lesson_demo.tar\n", + "Resolving paddleocr.bj.bcebos.com (paddleocr.bj.bcebos.com)... 182.61.200.195, 182.61.200.229, 2409:8c04:1001:1002:0:ff:b001:368a\n", + "Connecting to 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[ + "# 下载数据\n", + "!wget -nc https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_data_lesson_demo.tar && tar -xf rec_data_lesson_demo.tar && rm rec_data_lesson_demo.tar\n", + "# # 下载预训练模型\n", + "!wget -nc https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar && tar -xf ch_PP-OCRv2_rec_train.tar && rm ch_PP-OCRv2_rec_train.tar\n", + "\n", + "!python tools/train.py -c configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml \\\n", + " -o Train.dataset.data_dir=\"./rec_data_lesson_demo/\" \\\n", + " Train.dataset.label_file_list=[\"./rec_data_lesson_demo/train.txt\"] \\\n", + " Train.loader.num_workers=0 \\\n", + " Train.loader.batch_size_per_card=64 \\\n", + " Eval.dataset.data_dir=\"./rec_data_lesson_demo/\" \\\n", + " Eval.dataset.label_file_list=[\"./rec_data_lesson_demo/val.txt\"] \\\n", + " Eval.loader.num_workers=0 \\\n", + " Optimizer.lr.values=[0.0001,0.00001] \\\n", + " Global.epoch_num=1 \\\n", + " Global.pretrained_model=\"./ch_PP-OCRv2_rec_train/best_accuracy\"" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 3.2.3 Enhanced CTC loss 改进\n", + "\n", + "中文 OCR 任务经常遇到的识别难点是相似字符数太多，容易误识。借鉴 Metric Learning 中的想法，引入 Center loss，进一步增大类间距离，核心公式如下所示。\n", + "\n", + "$$ L = L_{ctc} + \\lambda * L_{center} $$\n", + "$$ L_{center} =\\sum_{t=1}^T||x_{t} - c_{y_{t}}||_{2}^{2} $$\n", + "\n", + "这里 $x_t$ 表示时间步长 $t$ 处的标签，$c_{y_{t}}$ 表示标签 $y_t$ 对应的 center。\n", + "\n", + "Enhance CTC 中，center 的初始化对结果也有较大影响，在 PP-OCRv2 中，center 初始化的具体步骤如下所示。\n", + "\n", + "1. 基于标准的 CTC loss，训练一个网络；\n", + "2. 提取出训练集合中识别正确的图像集合，记为 G ；\n", + "3. 将 G 中的图片依次输入网络， 提取head输出时序特征的 $x_t$ 和 $y_t$ 的对应关系，其中 $y_t$ 计算方式如下：\n", + "\n", + "$$ y_{t} = argmax(W * x_{t}) $$\n", + "\n", + "4. 将相同 $y_t$ 对应的 $x_t$ 聚合在一起，取其平均值，作为初始 center。\n", + "\n", + "\n", + "首先需要基于[configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)训练一个基础网络\n", + "\n", + "更多关于Center loss的训练步骤可以参考：[Enhanced CTC Loss使用文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/doc/doc_ch/enhanced_ctc_loss.md)\n", + "\n", + "最后，使用[configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec_enhanced_ctc_loss.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec_enhanced_ctc_loss.yml)进行训练，命令如下所示。\n", + "\n", + "```shell\n", + "python tools/train.py -c configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec_enhanced_ctc_loss.yml\n", + "```\n", + "\n", + "主要改进点为`Loss`字段，相比于标准的`CTCLoss`，添加了`CenterLoss`。配置类别数、特征维度、center路径即可。\n", + "\n", + "```yaml\n", + "Loss:\n", + " name: CombinedLoss\n", + " loss_config_list:\n", + " - CTCLoss:\n", + " use_focal_loss: false\n", + " weight: 1.0\n", + " - CenterLoss:\n", + " weight: 0.05\n", + " num_classes: 6625\n", + " feat_dim: 96\n", + " center_file_path: \"./train_center.pkl\"\n", + "```\n", + "\n", + "### 3.2.4 文本识别优化小结\n", + "\n", + "PP-OCRv2文字识别模型优化过程中，对模型从骨干网络、损失函数等角度进行改进，并引入知识蒸馏的训练方法，最终将识别精度从 **66.7%** 提升至 **74.8%**，具体消融实验如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
PP-OCRv2识别模型消融实验
\n", + "\n", + "在PP-OCRv2文字检测的基础上，识别模型的实验效果如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "# 4. 总结\n", + "\n", + "本章主要介绍PP-OCR以及PP-OCRv2的优化策略。\n", + "\n", + "PP-OCR从骨干网络、学习率策略、数据增广、模型裁剪量化等方面，共使用了19个策略，对模型进行优化瘦身，最终打造了面向服务器端的PP-OCR server系统以及面向移动端的PP-OCR mobile系统。\n", + "\n", + "相比于PP-OCR， PP-OCRv2 在骨干网络、数据增广、损失函数这三个方面进行进一步优化，解决端侧预测效率较差、背景复杂以及相似字符的误识等问题，同时引入了知识蒸馏训练策略，进一步提升模型精度，最终打造了精度、速度远超PP-OCR的文字检测与识别系统。" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "# 5. 作业\n", + "\n", + "具体内容见课程结业必修中的`优化策略客观题`以及`优化策略实战题`部分。" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "py35-paddle1.2.0" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 1 +} diff --git "a/notebook/notebook_ch/5.ppocrv2_inference_deployment/PP-OCRv2\351\242\204\346\265\213\351\203\250\347\275\262\345\256\236\346\210\230.ipynb" "b/notebook/notebook_ch/5.ppocrv2_inference_deployment/PP-OCRv2\351\242\204\346\265\213\351\203\250\347\275\262\345\256\236\346\210\230.ipynb" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..11626518d5a8e1a6b62227cbdf81d50ce2b0eee5 --- /dev/null +++ "b/notebook/notebook_ch/5.ppocrv2_inference_deployment/PP-OCRv2\351\242\204\346\265\213\351\203\250\347\275\262\345\256\236\346\210\230.ipynb" @@ -0,0 +1,3061 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "\n", + "# 1. 预测部署简介与总览\n", + "\n", + "\n", + "本章主要介绍PP-OCRv2系统的高性能推理方法、服务化部署方法以及端侧部署方法。通过本章的学习，您可以学习到：\n", + "\n", + "* 根据不同的场景挑选合适的预测部署方法\n", + "* PP-OCRv2系列模型在不同场景下的推理方法\n", + "* Paddle Inference、Paddle Serving、Paddle Lite的推理部署开发方法\n", + "\n", + "## 1.1 简介\n", + "\n", + "在前面几个章节中，我们通过模型训练的方法，得到了训练好的模型，在使用它去预测的时候，我们首先需要定义好模型，然后加载训练好的模型，再将预处理之后的数据送进网络中进行预测、后处理，得到最终的结果。使用这种方法去进行预测，调试方便，但是预测效率比较低下。\n", + "\n", + "针对上面的问题，对于训练得到的模型，一般有下面2种离线预测的方式。\n", + "\n", + "1. 基于训练引擎推理，也就是和训练使用同一套引擎，它调试方便，便于我们迅速定位问题，验证正确性。多为Python语言。\n", + "2. 基于预测引擎推理，将训练得到的模型进行转换，去掉与推理无关的部分，使用这种方法可以加速预测。多为Python语言或C++。\n", + "\n", + "二者具体的区别如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "| | 基于训练引擎推理 | 基于预测引擎推理 |\n", + "|:------:|:------|:------|\n", + "| 特点 | 1. 和训练使用同一套引擎
2. 预测时需要定义网络模型
3. 不适合系统集成 | 1. 需要转换模型，去掉与推理无关的部分
2. **预测时无需定义网络模型**
3. 适合系统集成 |\n", + "| 编程语言 | 多为Python | Python或者C++ |\n", + "| 预测步骤 | 1. Python端定义网络结构
2. 准备输入数据
3. 加载训练模型
4. 执行预测 | 1. 准备输入数据
2. 加载模型结构和模型参数
3.执行预测 |\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "在实际离线预测部署中，更推荐基于预测引擎进行推理。\n", + "\n", + "从应用场景来看，飞桨针对不同应用场景，提供了下面一些推理部署方案。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
飞桨的不同部署方案
\n", + "\n", + "具体地，PaddleOCR 针对不同应用场景，提供了三种预测部署方案。\n", + "\n", + "* Inference的离线预测，这种方式主要应用在对预测响应的及时性要求不高，特别是需要大量图片预测的场景。像文档电子化、广告信息提取等。虽然不能及时响应预测请求，但是没有网络延时，计算效率比较高，数据安全性很高。\n", + "* Serving服务化部署，这种方式主要应用在对预测响应的及时性要求很高的场景，像商业化OCR的API接口、实时拍照翻译、拍题等场景。虽然这种方式能及时对预测需求及时响应，但是网络耗时开销比较大，GPU利用率往往不高，而且存在数据安全风险。\n", + "* Lite端侧部署，这种方式主要希望模型部署到手机、机器人等端侧设备上，主要考虑部署方便和数据安全性，像手机APP里面身份证识别、银行卡识别，工业应用场景的仪表监控识别等。这种方法，对OCR模型的大小比较敏感。虽然没有网络延时，数据安全性很高，但是由于算力限制，预测效率不高。\n", + "\n", + "本章基于PP-OCRv2，介绍文本检测、识别以及系统串联预测推理与部署过程。\n", + "\n", + "## 1.2 环境准备\n", + "\n", + "体验本章节内容需要首先下载PaddleOCR代码，安装相关依赖，具体命令如下。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Cloning into 'PaddleOCR'...\n", + "remote: Enumerating objects: 2335, done.\u001b[K\n", + "remote: Counting objects: 100% (2335/2335), done.\u001b[K\n", + "remote: Compressing objects: 100% (937/937), done.\u001b[K\n", + "remote: Total 27956 (delta 1569), reused 2078 (delta 1382), pack-reused 25621\u001b[K\n", + "Receiving objects: 100% (27956/27956), 245.96 MiB | 4.68 MiB/s, done.\n", + "Resolving deltas: 100% (19430/19430), done.\n", + "Checking connectivity... done.\n", + "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n", + "Collecting pip\n", + "\u001b[?25l Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/a4/6d/6463d49a933f547439d6b5b98b46af8742cc03ae83543e4d7688c2420f8b/pip-21.3.1-py3-none-any.whl (1.7MB)\n", + "\u001b[K |████████████████████████████████| 1.7MB 17.9MB/s eta 0:00:01\n", + "\u001b[?25hInstalling collected packages: pip\n", + " Found existing installation: pip 19.2.3\n", + " Uninstalling pip-19.2.3:\n", + " Successfully uninstalled pip-19.2.3\n", + "Successfully installed pip-21.3.1\n", + "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n", + "Collecting shapely\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/ae/20/33ce377bd24d122a4d54e22ae2c445b9b1be8240edb50040b40add950cd9/Shapely-1.8.0-cp37-cp37m-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.whl (1.1 MB)\n", + " |████████████████████████████████| 1.1 MB 27.3 MB/s \n", + "\u001b[?25hCollecting scikit-image\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/9a/44/8f8c7f9c9de7fde70587a656d7df7d056e6f05192a74491f7bc074a724d0/scikit_image-0.19.1-cp37-cp37m-manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.whl (13.3 MB)\n", + " |████████████████████████████████| 13.3 MB 74.2 MB/s \n", + "\u001b[?25hCollecting imgaug==0.4.0\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/66/b1/af3142c4a85cba6da9f4ebb5ff4e21e2616309552caca5e8acefe9840622/imgaug-0.4.0-py2.py3-none-any.whl (948 kB)\n", + " |████████████████████████████████| 948 kB 53.5 MB/s \n", + "\u001b[?25hCollecting pyclipper\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/c5/fa/2c294127e4f88967149a68ad5b3e43636e94e3721109572f8f17ab15b772/pyclipper-1.3.0.post2-cp37-cp37m-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.whl (603 kB)\n", + " |████████████████████████████████| 603 kB 55.1 MB/s \n", + "\u001b[?25hCollecting lmdb\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/2e/dd/ada2fd91cd7832979069c556607903f274470c3d3d2274e0a848908272e8/lmdb-1.2.1-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl (299 kB)\n", + " |████████████████████████████████| 299 kB 59.7 MB/s \n", + "\u001b[?25hRequirement already satisfied: tqdm in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 6)) (4.27.0)\n", + "Requirement already satisfied: numpy in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 7)) (1.20.3)\n", + "Requirement already satisfied: visualdl in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 8)) (2.2.0)\n", + "Collecting python-Levenshtein\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/2a/dc/97f2b63ef0fa1fd78dcb7195aca577804f6b2b51e712516cc0e902a9a201/python-Levenshtein-0.12.2.tar.gz (50 kB)\n", + " |████████████████████████████████| 50 kB 16.0 MB/s \n", + "\u001b[?25h Preparing metadata (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n", + "\u001b[?25hCollecting opencv-contrib-python==4.4.0.46\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/08/51/1e0a206dd5c70fea91084e6f43979dc13e8eb175760cc7a105083ec3eb68/opencv_contrib_python-4.4.0.46-cp37-cp37m-manylinux2014_x86_64.whl (55.7 MB)\n", + " |████████████████████████████████| 55.7 MB 49 kB/s \n", + "\u001b[?25hRequirement already satisfied: cython in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 11)) (0.29)\n", + "Collecting lxml\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/7b/01/16a9b80c8ce4339294bb944f08e157dbfcfbb09ba9031bde4ddf7e3e5499/lxml-4.7.1-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.manylinux_2_24_x86_64.whl (6.4 MB)\n", + " |████████████████████████████████| 6.4 MB 5.1 MB/s \n", + "\u001b[?25hCollecting premailer\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/b1/07/4e8d94f94c7d41ca5ddf8a9695ad87b888104e2fd41a35546c1dc9ca74ac/premailer-3.10.0-py2.py3-none-any.whl (19 kB)\n", + "Requirement already satisfied: openpyxl in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r requirements.txt (line 14)) (3.0.5)\n", + "Collecting fasttext==0.9.1\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/10/61/2e01f1397ec533756c1d893c22d9d5ed3fce3a6e4af1976e0d86bb13ea97/fasttext-0.9.1.tar.gz (57 kB)\n", + " |████████████████████████████████| 57 kB 12.8 MB/s \n", + "\u001b[?25h Preparing metadata (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n", + "\u001b[?25hRequirement already satisfied: matplotlib in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (2.2.3)\n", + "Requirement already satisfied: six in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (1.15.0)\n", + "Requirement already satisfied: opencv-python in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (4.1.1.26)\n", + "Requirement already satisfied: imageio in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (2.6.1)\n", + "Requirement already satisfied: scipy in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (1.6.3)\n", + "Requirement already satisfied: Pillow in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (7.1.2)\n", + "Collecting pybind11>=2.2\n", + " Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/a8/3b/fc246e1d4c7547a7a07df830128e93c6215e9b93dcb118b2a47a70726153/pybind11-2.8.1-py2.py3-none-any.whl (208 kB)\n", + "Requirement already satisfied: setuptools>=0.7.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from fasttext==0.9.1->-r requirements.txt (line 15)) (56.2.0)\n", + "Collecting PyWavelets>=1.1.1\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/a1/9c/564511b6e1c4e1d835ed2d146670436036960d09339a8fa2921fe42dad08/PyWavelets-1.2.0-cp37-cp37m-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.whl (6.1 MB)\n", + " |████████████████████████████████| 6.1 MB 49.8 MB/s \n", + "\u001b[?25hRequirement already satisfied: packaging>=20.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->-r requirements.txt (line 2)) (20.9)\n", + "Collecting tifffile>=2019.7.26\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d8/38/85ae5ed77598ca90558c17a2f79ddaba33173b31cf8d8f545d34d9134f0d/tifffile-2021.11.2-py3-none-any.whl (178 kB)\n", + " |████████████████████████████████| 178 kB 56.8 MB/s \n", + "\u001b[?25hRequirement already satisfied: networkx>=2.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->-r requirements.txt (line 2)) (2.4)\n", + "Requirement already satisfied: flask>=1.1.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: pre-commit in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.21.0)\n", + "Requirement already satisfied: shellcheck-py in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (0.7.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: protobuf>=3.11.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (3.14.0)\n", + "Requirement already satisfied: bce-python-sdk in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (0.8.53)\n", + "Requirement already satisfied: requests in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (2.22.0)\n", + "Requirement already satisfied: pandas in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.1.5)\n", + "Requirement already satisfied: Flask-Babel>=1.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.0.0)\n", + "Requirement already satisfied: flake8>=3.7.9 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (3.8.2)\n", + "Collecting cssutils\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/24/c4/9db28fe567612896d360ab28ad02ee8ae107d0e92a22db39affd3fba6212/cssutils-2.3.0-py3-none-any.whl (404 kB)\n", + " |████████████████████████████████| 404 kB 43.6 MB/s \n", + "\u001b[?25hCollecting cssselect\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/3b/d4/3b5c17f00cce85b9a1e6f91096e1cc8e8ede2e1be8e96b87ce1ed09e92c5/cssselect-1.1.0-py2.py3-none-any.whl (16 kB)\n", + "Requirement already satisfied: cachetools in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from premailer->-r requirements.txt (line 13)) (4.0.0)\n", + "Requirement already satisfied: jdcal in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from openpyxl->-r requirements.txt (line 14)) (1.4.1)\n", + "Requirement already satisfied: et-xmlfile in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from openpyxl->-r requirements.txt (line 14)) (1.0.1)\n", + "Requirement already satisfied: importlib-metadata in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (0.23)\n", + "Requirement already satisfied: mccabe<0.7.0,>=0.6.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (0.6.1)\n", + "Requirement already satisfied: pycodestyle<2.7.0,>=2.6.0a1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (2.6.0)\n", + "Requirement already satisfied: pyflakes<2.3.0,>=2.2.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (2.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: click>=5.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (7.0)\n", + "Requirement already satisfied: itsdangerous>=0.24 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: Jinja2>=2.10.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (2.11.0)\n", + "Requirement already satisfied: Werkzeug>=0.15 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (0.16.0)\n", + "Requirement already satisfied: pytz in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from Flask-Babel>=1.0.0->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (2019.3)\n", + "Requirement already satisfied: Babel>=2.3 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from Flask-Babel>=1.0.0->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (2.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: decorator>=4.3.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from networkx>=2.2->scikit-image->-r requirements.txt (line 2)) (4.4.2)\n", + "Requirement already satisfied: pyparsing>=2.0.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from packaging>=20.0->scikit-image->-r requirements.txt (line 2)) (2.4.2)\n", + "Requirement already satisfied: future>=0.6.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from bce-python-sdk->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (0.18.0)\n", + "Requirement already satisfied: pycryptodome>=3.8.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from bce-python-sdk->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (3.9.9)\n", + "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (2.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (0.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->-r requirements.txt (line 3)) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: identify>=1.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.4.10)\n", + "Requirement already satisfied: nodeenv>=0.11.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.3.4)\n", + "Requirement already satisfied: virtualenv>=15.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (16.7.9)\n", + "Requirement already satisfied: pyyaml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (5.1.2)\n", + "Requirement already satisfied: toml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (0.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: aspy.yaml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.3.0)\n", + "Requirement already satisfied: cfgv>=2.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (2.0.1)\n", + "Requirement already satisfied: chardet<3.1.0,>=3.0.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (3.0.4)\n", + "Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (2019.9.11)\n", + "Requirement already satisfied: idna<2.9,>=2.5 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (2.8)\n", + "Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.25.6)\n", + "Requirement already satisfied: MarkupSafe>=0.23 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from Jinja2>=2.10.1->flask>=1.1.1->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (1.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: zipp>=0.5 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from importlib-metadata->flake8>=3.7.9->visualdl->-r requirements.txt (line 8)) (3.6.0)\n", + "Building wheels for collected packages: fasttext, python-Levenshtein\n", + " Building wheel for fasttext (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n", + "\u001b[?25h Created wheel for fasttext: filename=fasttext-0.9.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl size=2585528 sha256=e9fa045840a7c64a81fede292ad670651aa5fe46380135f54ee64b17d9030594\n", + " Stored in directory: /home/aistudio/.cache/pip/wheels/a1/cb/b3/a25a8ce16c1a4ff102c1e40d6eaa4dfc9d5695b92d57331b36\n", + " Building wheel for python-Levenshtein (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n", + "\u001b[?25h Created wheel for python-Levenshtein: filename=python_Levenshtein-0.12.2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl size=171687 sha256=8acb827b504424dfde1dae12b21c2d0ebbc5df8b46d73086c5c14cae7bb908fd\n", + " Stored in directory: /home/aistudio/.cache/pip/wheels/38/b9/a4/3729726160fb103833de468adb5ce019b58543ae41d0b0e446\n", + "Successfully built fasttext python-Levenshtein\n", + "Installing collected packages: tifffile, PyWavelets, shapely, scikit-image, pybind11, lxml, cssutils, cssselect, python-Levenshtein, pyclipper, premailer, opencv-contrib-python, lmdb, imgaug, fasttext\n", + "Successfully installed PyWavelets-1.2.0 cssselect-1.1.0 cssutils-2.3.0 fasttext-0.9.1 imgaug-0.4.0 lmdb-1.2.1 lxml-4.7.1 opencv-contrib-python-4.4.0.46 premailer-3.10.0 pybind11-2.8.1 pyclipper-1.3.0.post2 python-Levenshtein-0.12.2 scikit-image-0.19.1 shapely-1.8.0 tifffile-2021.11.2\n", + "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n", + "Collecting paddlenlp==2.2.1\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/dd/cb/f15e5406718079a201b869b46705ef0882be2ffb6932472e44efc3d16a75/paddlenlp-2.2.1-py3-none-any.whl (1.0 MB)\n", + " |████████████████████████████████| 1.0 MB 11.9 MB/s \n", + "\u001b[?25hRequirement already satisfied: multiprocess in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddlenlp==2.2.1) (0.70.11.1)\n", + "Requirement already satisfied: seqeval in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddlenlp==2.2.1) (1.2.2)\n", + "Requirement already satisfied: h5py in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddlenlp==2.2.1) (2.9.0)\n", + "Requirement already satisfied: colorlog in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddlenlp==2.2.1) (4.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: colorama in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddlenlp==2.2.1) (0.4.4)\n", + "Requirement already satisfied: jieba in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddlenlp==2.2.1) (0.42.1)\n", + "Requirement already satisfied: six in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from h5py->paddlenlp==2.2.1) (1.15.0)\n", + "Requirement already satisfied: numpy>=1.7 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from h5py->paddlenlp==2.2.1) (1.20.3)\n", + "Requirement already satisfied: dill>=0.3.3 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from multiprocess->paddlenlp==2.2.1) (0.3.3)\n", + "Requirement already satisfied: scikit-learn>=0.21.3 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from seqeval->paddlenlp==2.2.1) (0.24.2)\n", + "Requirement already satisfied: scipy>=0.19.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.21.3->seqeval->paddlenlp==2.2.1) (1.6.3)\n", + "Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.21.3->seqeval->paddlenlp==2.2.1) (0.14.1)\n", + "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.21.3->seqeval->paddlenlp==2.2.1) (2.1.0)\n", + "Installing collected packages: paddlenlp\n", + " Attempting uninstall: paddlenlp\n", + " Found existing installation: paddlenlp 2.1.1\n", + " Uninstalling paddlenlp-2.1.1:\n", + " Successfully uninstalled paddlenlp-2.1.1\n", + "Successfully installed paddlenlp-2.2.1\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import os\n", + "\n", + "os.chdir(\"/home/aistudio\")\n", + "# 下载代码\n", + "!git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR.git\n", + "os.chdir(\"/home/aistudio/PaddleOCR\")\n", + "# 安装运行所需要的whl包\n", + "!pip install -U pip\n", + "!pip install -r requirements.txt\n", + "# VQA任务中需要用到该库\n", + "!pip install paddlenlp==2.2.1\n", + "\n", + "# 导入一些库\n", + "import cv2\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "%matplotlib inline\n", + "import numpy as np\n", + "import os" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "\n", + "# 2. 基于Paddle Inference的python推理\n", + "\n", + "## 2.1 简介\n", + "\n", + "在项目中，模型的推理性能直接影响项目成本，因此我们期望一个训练好的模型的模型可以拥有更快的推理速度。直接基于训练引擎进行预测，模型中包含与训练相关的算子，因此**效率一般较低**；而且需要定义模型，**难以与训练代码解耦**。Paddle Inference应运而生。它是飞桨的原生推理库，作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。由于能力直接基于飞桨的训练算子，因此Paddle Inference 可以通用支持飞桨训练出的所有模型。\n", + "\n", + "考虑到大家的使用场景差异很大，Paddle Inference针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化，做到高吞吐、低时延，保证了飞桨模型在服务器端即训即用，快速部署。\n", + "\n", + "本章主要介绍基于Paddle Inference的**PP-OCRv2**预测推理过程，更多关于Paddle Inference的介绍可以参考：[Paddle Inference 介绍](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/product_introduction/inference_intro.html)。\n", + "\n", + "在基于Paddle Inference进行模型推理时，一般有以下几个步骤。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
Paddle Inference推理流程
\n", + "\n", + "PP-OCRv2系统包含**文字检测、方向分类器和文字识别**3个模型，下面分别介绍这3个模型基于Paddle Inference的推理过程。\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "\n", + "## 2.2 PP-OCRv2文字检测模型推理\n", + "\n", + "PaddleOCR中，在基于文字检测模型进行推理时，需要通过参数`image_dir`指定单张图像或者图像集合的路径、参数`det_model_dir`, 指定检测的 `inference` 模型路径。\n", + "\n", + "下面进行最新的超轻量文本检测模型推理实战，更多的模型和使用方法请参考[文本检测预测教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/doc/doc_ch/inference_ppocr.md)。\n", + "\n", + "更多等算法超参数的介绍可以参考[PaddleOCR Inference推理相关参数介绍](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/doc/doc_ch/inference.md#%E5%85%AD%E5%8F%82%E6%95%B0%E8%A7%A3%E9%87%8A)。\n", + "\n", + "\n", + "### 2.2.1 准备数据和环境\n", + "\n", + "在最开始已经安装好了Paddle以及相应的依赖，这里环境已经准备好了。\n", + "\n", + "检测示例数据在`doc/imgs`文件夹下面，部分数据如下所示。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": 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" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 切换目录\n", + "os.chdir(\"/home/aistudio/PaddleOCR\")\n", + "\n", + "# 查看数据\n", + "!ls doc/imgs/\n", + "\n", + "# 选择2张图像可视化\n", + "img1 = cv2.imread(\"doc/imgs/00006737.jpg\")\n", + "img2 = cv2.imread(\"doc/imgs/00056221.jpg\")\n", + "plt.figure(figsize=(15, 6))\n", + "plt.subplot(1, 2, 1)\n", + "plt.imshow(img1[:,:,::-1])\n", + "plt.subplot(1, 2, 2)\n", + "plt.imshow(img2[:,:,::-1])\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 2.2.2 准备推理模型\n", + "\n", + "下载推理模型并解压，放在`inference`目录下面。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "--2021-12-25 14:55:13-- https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar\n", + "Resolving paddleocr.bj.bcebos.com (paddleocr.bj.bcebos.com)... 100.67.200.6\n", + "Connecting to paddleocr.bj.bcebos.com (paddleocr.bj.bcebos.com)|100.67.200.6|:443... connected.\n", + "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n", + "Length: 3190272 (3.0M) [application/x-tar]\n", + "Saving to: ‘ch_PP-OCRv2_det_infer.tar’\n", + "\n", + "ch_PP-OCRv2_det_inf 100%[===================>] 3.04M --.-KB/s in 0.07s \n", + "\n", + "2021-12-25 14:55:13 (42.2 MB/s) - ‘ch_PP-OCRv2_det_infer.tar’ saved [3190272/3190272]\n", + "\n", + "inference/ch_PP-OCRv2_det_infer\n", + "├── [2.2M] inference.pdiparams\n", + "├── [ 23K] inference.pdiparams.info\n", + "└── [845K] inference.pdmodel\n", + "\n", + "0 directories, 3 files\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 下载模型\n", + "!mkdir inference\n", + "!cd inference && wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar -O ch_PP-OCRv2_det_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv2_det_infer.tar\n", + "!tree -h inference/ch_PP-OCRv2_det_infer" + ] + }, + { + "cell_type": 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14:55:24.746377 1078 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 10.1, Runtime API Version: 10.1\n", + "W1225 14:55:24.749907 1078 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6.\n", + "[2021/12/25 14:55:30] root INFO: load pretrain successful from ch_PP-OCRv2_det_distill_train/best_accuracy\n", + "[2021/12/25 14:55:31] root INFO: inference model is saved to ./my_model/Teacher/inference\n", + "[2021/12/25 14:55:33] root INFO: inference model is saved to ./my_model/Student/inference\n", + "[2021/12/25 14:55:34] root INFO: inference model is saved to ./my_model/Student2/inference\n", + "my_model\n", + "├── [4.0K] Student\n", + "│   ├── [2.2M] inference.pdiparams\n", + "│   ├── [ 23K] inference.pdiparams.info\n", + "│   └── [961K] inference.pdmodel\n", + "├── [4.0K] Student2\n", + "│   ├── [2.2M] inference.pdiparams\n", + "│   ├── [ 23K] inference.pdiparams.info\n", + "│   └── [962K] inference.pdmodel\n", + "└── [4.0K] Teacher\n", + " ├── [ 47M] inference.pdiparams\n", + " ├── [ 12K] inference.pdiparams.info\n", + " └── [568K] inference.pdmodel\n", + "\n", + "3 directories, 9 files\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 参考代码\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/tools/export_model.py\n", + "# 下载预训练模型\n", + "!wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar && tar -xf ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar && rm ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar\n", + "# 导出推理模型\n", + "!python tools/export_model.py -c configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml \\\n", + " -o Global.pretrained_model=\"ch_PP-OCRv2_det_distill_train/best_accuracy\" \\\n", + " Global.save_inference_dir=\"./my_model\"\n", + "# PP-OCRv2检测模型包含3个子网络：教师、学生、学生2，因此导出时，包含3个子文件，实际推理时，使用其中1个学生网络进行推理即可\n", + "!tree -h my_model" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 2.2.3 文本检测功能初探\n", + "\n", + "我们先来看看加载加载推理模型预测得到的结果。" + ] + }, + { + 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+ "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 参考代码\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/tools/infer/predict_det.py\n", + "# 预测\n", + "!python tools/infer/predict_det.py --image_dir=\"./doc/imgs/00018069.jpg\" --det_model_dir=\"./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer\" --use_gpu=False\n", + "\n", + "# 读取图像并显示出来，显示结果\n", + "plt.figure(figsize=(20, 8))\n", + "img_ori = cv2.imread(\"./doc/imgs/00018069.jpg\")\n", + "img_out = cv2.imread(\"./inference_results/det_res_00018069.jpg\")\n", + "plt.subplot(1, 2, 1)\n", + "plt.imshow(img_ori[:,:,::-1])\n", + "plt.subplot(1, 2, 2)\n", + "plt.imshow(img_out[:,:,::-1])\n", + "plt.show()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "那么具体是怎么实现的呢？下面给大家详细讲解下PP-OCRv2的推理模型加载与推理代码。\n", + "\n", + "首先需要定义参数设置如下所示。更多参数的介绍可以参考：[PaddleOCR推理过程参数介绍](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.4/doc/doc_ch/inference.md#%E5%85%AD%E5%8F%82%E6%95%B0%E8%A7%A3%E9%87%8A)。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# 参考代码\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/tools/infer/utility.py\n", + "import argparse\n", + "import os\n", + "import sys\n", + "import cv2\n", + "import numpy as np\n", + "import paddle\n", + "from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont\n", + "import math\n", + "from paddle import inference\n", + "import time\n", + "from ppocr.utils.logging import get_logger\n", + "\n", + "\n", + "def str2bool(v):\n", + " return v.lower() in (\"true\", \"t\", \"1\")\n", + "\n", + "\n", + "def init_args():\n", + " parser = argparse.ArgumentParser()\n", + " # params for prediction engine\n", + " parser.add_argument(\"--use_gpu\", type=str2bool, default=True)\n", + " parser.add_argument(\"--ir_optim\", type=str2bool, default=True)\n", + " parser.add_argument(\"--use_tensorrt\", type=str2bool, default=False)\n", + " parser.add_argument(\"--min_subgraph_size\", type=int, default=15)\n", + " parser.add_argument(\"--precision\", type=str, default=\"fp32\")\n", + " parser.add_argument(\"--gpu_mem\", type=int, default=500)\n", + "\n", + " # params for text detector\n", + " parser.add_argument(\"--image_dir\", type=str)\n", + " parser.add_argument(\"--det_algorithm\", type=str, default='DB')\n", + " parser.add_argument(\"--det_model_dir\", type=str)\n", + " parser.add_argument(\"--det_limit_side_len\", type=float, default=960)\n", + " parser.add_argument(\"--det_limit_type\", type=str, default='max')\n", + "\n", + " # DB parmas\n", + " parser.add_argument(\"--det_db_thresh\", type=float, default=0.3)\n", + " parser.add_argument(\"--det_db_box_thresh\", type=float, default=0.6)\n", + " parser.add_argument(\"--det_db_unclip_ratio\", type=float, default=1.5)\n", + " parser.add_argument(\"--max_batch_size\", type=int, default=10)\n", + " parser.add_argument(\"--use_dilation\", type=str2bool, default=False)\n", + " parser.add_argument(\"--det_db_score_mode\", type=str, default=\"fast\")\n", + " # EAST parmas\n", + " parser.add_argument(\"--det_east_score_thresh\", type=float, default=0.8)\n", + " parser.add_argument(\"--det_east_cover_thresh\", type=float, default=0.1)\n", + " parser.add_argument(\"--det_east_nms_thresh\", type=float, default=0.2)\n", + "\n", + " # SAST parmas\n", + " parser.add_argument(\"--det_sast_score_thresh\", type=float, default=0.5)\n", + " parser.add_argument(\"--det_sast_nms_thresh\", type=float, default=0.2)\n", + " parser.add_argument(\"--det_sast_polygon\", type=str2bool, default=False)\n", + "\n", + " # PSE parmas\n", + " parser.add_argument(\"--det_pse_thresh\", type=float, default=0)\n", + " parser.add_argument(\"--det_pse_box_thresh\", type=float, default=0.85)\n", + " parser.add_argument(\"--det_pse_min_area\", type=float, default=16)\n", + " parser.add_argument(\"--det_pse_box_type\", type=str, default='box')\n", + " parser.add_argument(\"--det_pse_scale\", type=int, default=1)\n", + "\n", + " # params for text recognizer\n", + " parser.add_argument(\"--rec_algorithm\", type=str, default='CRNN')\n", + " parser.add_argument(\"--rec_model_dir\", type=str)\n", + " parser.add_argument(\"--rec_image_shape\", type=str, default=\"3, 32, 320\")\n", + " parser.add_argument(\"--rec_batch_num\", type=int, default=6)\n", + " parser.add_argument(\"--max_text_length\", type=int, default=25)\n", + " parser.add_argument(\n", + " \"--rec_char_dict_path\",\n", + " type=str,\n", + " default=\"./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt\")\n", + " parser.add_argument(\"--use_space_char\", type=str2bool, default=True)\n", + " parser.add_argument(\n", + " \"--vis_font_path\", type=str, default=\"./doc/fonts/simfang.ttf\")\n", + " parser.add_argument(\"--drop_score\", type=float, default=0.5)\n", + "\n", + " # params for e2e\n", + " parser.add_argument(\"--e2e_algorithm\", type=str, default='PGNet')\n", + " parser.add_argument(\"--e2e_model_dir\", type=str)\n", + " parser.add_argument(\"--e2e_limit_side_len\", type=float, default=768)\n", + " parser.add_argument(\"--e2e_limit_type\", type=str, default='max')\n", + "\n", + " # PGNet parmas\n", + " parser.add_argument(\"--e2e_pgnet_score_thresh\", type=float, default=0.5)\n", + " parser.add_argument(\n", + " \"--e2e_char_dict_path\", type=str, default=\"./ppocr/utils/ic15_dict.txt\")\n", + " parser.add_argument(\"--e2e_pgnet_valid_set\", type=str, default='totaltext')\n", + " parser.add_argument(\"--e2e_pgnet_mode\", type=str, default='fast')\n", + "\n", + " # params for text classifier\n", + " parser.add_argument(\"--use_angle_cls\", type=str2bool, default=False)\n", + " parser.add_argument(\"--cls_model_dir\", type=str)\n", + " parser.add_argument(\"--cls_image_shape\", type=str, default=\"3, 48, 192\")\n", + " parser.add_argument(\"--label_list\", type=list, default=['0', '180'])\n", + " parser.add_argument(\"--cls_batch_num\", type=int, default=6)\n", + " parser.add_argument(\"--cls_thresh\", type=float, default=0.9)\n", + "\n", + " parser.add_argument(\"--enable_mkldnn\", type=str2bool, default=False)\n", + " parser.add_argument(\"--cpu_threads\", type=int, default=10)\n", + " parser.add_argument(\"--use_pdserving\", type=str2bool, default=False)\n", + " parser.add_argument(\"--warmup\", type=str2bool, default=False)\n", + "\n", + " #\n", + " parser.add_argument(\n", + " \"--draw_img_save_dir\", type=str, default=\"./inference_results\")\n", + " parser.add_argument(\"--save_crop_res\", type=str2bool, default=False)\n", + " parser.add_argument(\"--crop_res_save_dir\", type=str, default=\"./output\")\n", + "\n", + " # multi-process\n", + " parser.add_argument(\"--use_mp\", type=str2bool, default=False)\n", + " parser.add_argument(\"--total_process_num\", type=int, default=1)\n", + " 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" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 参考代码\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/tools/infer/predict_det.py\n", + "import os\n", + "import sys\n", + "import cv2\n", + "import numpy as np\n", + "import time\n", + "\n", + "import tools.infer.utility as utility\n", + "from ppocr.utils.logging import get_logger\n", + "from ppocr.utils.utility import get_image_file_list, check_and_read_gif\n", + "from ppocr.data import create_operators, transform\n", + "from ppocr.postprocess import build_post_process\n", + "import json\n", + "logger = get_logger()\n", + "\n", + "# 文字检测类\n", + "class TextDetector(object):\n", + " def __init__(self, args):\n", + " self.args = args\n", + " self.det_algorithm = args.det_algorithm\n", + " pre_process_list = [{\n", + " 'DetResizeForTest': {\n", + " 'limit_side_len': args.det_limit_side_len,\n", + " 'limit_type': args.det_limit_type,\n", + " }\n", + " }, {\n", + " 'NormalizeImage': {\n", + " 'std': [0.229, 0.224, 0.225],\n", + " 'mean': [0.485, 0.456, 0.406],\n", + " 'scale': '1./255.',\n", + " 'order': 'hwc'\n", + " }\n", + " }, {\n", + " 'ToCHWImage': None\n", + " }, {\n", + " 'KeepKeys': {\n", + " 'keep_keys': ['image', 'shape']\n", + " }\n", + " }]\n", + " postprocess_params = {}\n", + " if self.det_algorithm == \"DB\":\n", + " postprocess_params['name'] = 'DBPostProcess'\n", + " postprocess_params[\"thresh\"] = args.det_db_thresh\n", + " postprocess_params[\"box_thresh\"] = args.det_db_box_thresh\n", + " postprocess_params[\"max_candidates\"] = 1000\n", + " postprocess_params[\"unclip_ratio\"] = args.det_db_unclip_ratio\n", + " postprocess_params[\"use_dilation\"] = args.use_dilation\n", + " postprocess_params[\"score_mode\"] = args.det_db_score_mode\n", + " else:\n", + " logger.info(\"unknown det_algorithm:{}\".format(self.det_algorithm))\n", + " sys.exit(0)\n", + " # 初始化预测引擎\n", + " self.predictor, self.input_tensor, self.output_tensors, self.config = utility.create_predictor(\n", + " args, 'det', logger)\n", + " # 构建预处理算子\n", + " self.preprocess_op = create_operators(pre_process_list)\n", + " # 构建后处理算子\n", + " self.postprocess_op = build_post_process(postprocess_params)\n", + " \n", + "\n", + " def order_points_clockwise(self, pts):\n", + " \"\"\"\n", + " 参考: https://github.com/jrosebr1/imutils/blob/master/imutils/perspective.py\n", + " 对检测出来的点进行按照顺时针排序\n", + " \"\"\"\n", + " xSorted = pts[np.argsort(pts[:, 0]), :]\n", + "\n", + " leftMost = xSorted[:2, :]\n", + " rightMost = xSorted[2:, :]\n", + "\n", + " leftMost = leftMost[np.argsort(leftMost[:, 1]), :]\n", + " (tl, bl) = leftMost\n", + "\n", + " rightMost = rightMost[np.argsort(rightMost[:, 1]), :]\n", + " (tr, br) = rightMost\n", + "\n", + " rect = np.array([tl, tr, br, bl], dtype=\"float32\")\n", + " return rect\n", + "\n", + " def clip_det_res(self, points, img_height, img_width):\n", + " # 对检测结果根据宽高进行限幅，防止超出图像边界\n", + " for pno in range(points.shape[0]):\n", + " points[pno, 0] = int(min(max(points[pno, 0], 0), img_width - 1))\n", + " points[pno, 1] = int(min(max(points[pno, 1], 0), img_height - 1))\n", + " return points\n", + "\n", + " def filter_tag_det_res(self, dt_boxes, image_shape):\n", + " # 去除小于特定尺寸的检测结果\n", + " img_height, img_width = image_shape[0:2]\n", + " dt_boxes_new = []\n", + " for box in dt_boxes:\n", + " box = self.order_points_clockwise(box)\n", + " box = self.clip_det_res(box, img_height, img_width)\n", + " rect_width = int(np.linalg.norm(box[0] - box[1]))\n", + " rect_height = int(np.linalg.norm(box[0] - box[3]))\n", + " if rect_width <= 3 or rect_height <= 3:\n", + " continue\n", + " dt_boxes_new.append(box)\n", + " dt_boxes = np.array(dt_boxes_new)\n", + " return dt_boxes\n", + "\n", + " def filter_tag_det_res_only_clip(self, dt_boxes, image_shape):\n", + " # 仅对检测结果的边界进行限幅\n", + " img_height, img_width = image_shape[0:2]\n", + " dt_boxes_new = []\n", + " for box in dt_boxes:\n", + " box = self.clip_det_res(box, img_height, img_width)\n", + " dt_boxes_new.append(box)\n", + " dt_boxes = np.array(dt_boxes_new)\n", + " return dt_boxes\n", + "\n", + " def __call__(self, img):\n", + " ori_im = img.copy()\n", + " data = {'image': img}\n", + "\n", + " st = time.time()\n", + " \n", + " # 数据预处理\n", + " data = transform(data, self.preprocess_op)\n", + " img, shape_list = data\n", + " if img is None:\n", + " return None, 0\n", + " # 扩展bs维度：CHW -> NCHW\n", + " img = np.expand_dims(img, axis=0)\n", + " shape_list = np.expand_dims(shape_list, axis=0)\n", + " img = img.copy()\n", + " # 将数据拷贝到预测引擎中\n", + " self.input_tensor.copy_from_cpu(img)\n", + " # 自动推理\n", + " self.predictor.run()\n", + " outputs = []\n", + " # 将返回结果从预测引擎中拷贝回CPU\n", + " for output_tensor in self.output_tensors:\n", + " output = output_tensor.copy_to_cpu()\n", + " outputs.append(output)\n", + "\n", + " preds = {}\n", + " if self.det_algorithm in ['DB', 'PSE']:\n", + " preds['maps'] = outputs[0]\n", + " else:\n", + " raise NotImplementedError\n", + "\n", + " # 后处理\n", + " post_result = self.postprocess_op(preds, shape_list)\n", + " dt_boxes = post_result[0]['points']\n", + " dt_boxes = self.filter_tag_det_res(dt_boxes, ori_im.shape)\n", + " \n", + " et = time.time()\n", + " return dt_boxes, et - st\n", + "\n", + "# 设置参数\n", + "args = parse_args()\n", + "args.det_model_dir = \"./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer\"\n", + "args.image_dir = \"./doc/imgs/00018069.jpg\"\n", + "\n", + "# 获取图片列表\n", + "image_file_list = get_image_file_list(args.image_dir)\n", + "# 创建文本检测器对象\n", + "text_detector = TextDetector(args)\n", + "\n", + "count = 0\n", + "total_time = 0\n", + "draw_img_save = \"./inference_results\"\n", + "\n", + "if not os.path.exists(draw_img_save):\n", + " os.makedirs(draw_img_save)\n", + "save_results = []\n", + "for image_file in image_file_list:\n", + " img = cv2.imread(image_file)\n", + " if img is None:\n", + " logger.info(\"error in loading image:{}\".format(image_file))\n", + " continue\n", + " st = time.time()\n", + " dt_boxes, _ = text_detector(img)\n", + " elapse = time.time() - st\n", + " if count > 0:\n", + " total_time += elapse\n", + " count += 1\n", + " save_pred = os.path.basename(image_file) + \"\\t\" + str(\n", + " json.dumps(np.array(dt_boxes).astype(np.int32).tolist())) + \"\\n\"\n", + " save_results.append(save_pred)\n", + " logger.info(save_pred)\n", + " logger.info(\"The predict time of {}: {}\".format(image_file, elapse))\n", + " src_im = utility.draw_text_det_res(dt_boxes, image_file)\n", + " img_name_pure = os.path.split(image_file)[-1]\n", + " img_path = os.path.join(draw_img_save,\n", + " \"det_res_{}\".format(img_name_pure))\n", + " cv2.imwrite(img_path, src_im)\n", + " logger.info(\"The visualized image saved in {}\".format(img_path))\n", + " \n", + " break\n", + "\n", + "with open(os.path.join(draw_img_save, \"det_results.txt\"), 'w') as f:\n", + " f.writelines(save_results)\n", + " f.close()\n", + "\n", + "plt.figure(figsize=(10, 10))\n", + "plt.imshow(src_im[:, :, ::-1])\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "上面就完成了完整的文本检测流程。\n", + "\n", + "## 2.3 PP-OCRv2方向分类器模型推理\n", + "\n", + "同样地，对于方向分类器模型，我们也可以使用下面的命令快速体验其功能。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "--2021-12-25 15:40:13-- https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar\n", + "Resolving paddleocr.bj.bcebos.com (paddleocr.bj.bcebos.com)... 100.67.200.6\n", + "Connecting to paddleocr.bj.bcebos.com (paddleocr.bj.bcebos.com)|100.67.200.6|:443... connected.\n", + "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n", + "Length: 1454080 (1.4M) [application/x-tar]\n", + "Saving to: ‘ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar’\n", + "\n", + "ch_ppocr_mobile_v2. 100%[===================>] 1.39M --.-KB/s in 0.04s \n", + "\n", + "2021-12-25 15:40:13 (33.6 MB/s) - ‘ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar’ saved [1454080/1454080]\n", + "\n", + "[2021/12/25 15:40:15] root INFO: Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg:['0', 0.9998784]\n" + ] + }, + { + "data": { + "image/png": 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+ "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 参考代码\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/tools/infer/predict_cls.py\n", + "import copy\n", + "\n", + "# 方向分类器实现的类\n", + "class TextClassifier(object):\n", + " def __init__(self, args):\n", + " self.cls_image_shape = [int(v) for v in args.cls_image_shape.split(\",\")]\n", + " self.cls_batch_num = args.cls_batch_num\n", + " self.cls_thresh = args.cls_thresh\n", + " postprocess_params = {\n", + " 'name': 'ClsPostProcess',\n", + " \"label_list\": args.label_list,\n", + " }\n", + " # 后处理算子\n", + " self.postprocess_op = build_post_process(postprocess_params)\n", + " # 初始化预测引擎\n", + " self.predictor, self.input_tensor, self.output_tensors, _ = \\\n", + " utility.create_predictor(args, 'cls', logger)\n", + "\n", + " # 对图像进行resize并且normalize\n", + " def resize_norm_img(self, img):\n", + " imgC, imgH, imgW = self.cls_image_shape\n", + " h = img.shape[0]\n", + " w = img.shape[1]\n", + " ratio = w / float(h)\n", + " if math.ceil(imgH * ratio) > imgW:\n", + " resized_w = imgW\n", + " else:\n", + " resized_w = int(math.ceil(imgH * ratio))\n", + " resized_image = cv2.resize(img, (resized_w, imgH))\n", + " resized_image = resized_image.astype('float32')\n", + " if self.cls_image_shape[0] == 1:\n", + " resized_image = resized_image / 255\n", + " resized_image = resized_image[np.newaxis, :]\n", + " else:\n", + " resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255\n", + " resized_image -= 0.5\n", + " resized_image /= 0.5\n", + " padding_im = np.zeros((imgC, imgH, imgW), dtype=np.float32)\n", + " padding_im[:, :, 0:resized_w] = resized_image\n", + " return padding_im\n", + "\n", + " def __call__(self, img_list):\n", + " img_list = copy.deepcopy(img_list)\n", + " img_num = len(img_list)\n", + " # 记录宽高比\n", + " width_list = []\n", + " for img in img_list:\n", + " width_list.append(img.shape[1] / float(img.shape[0]))\n", + " # 排序，加速后续的预处理过程\n", + " indices = np.argsort(np.array(width_list))\n", + "\n", + " cls_res = [['', 0.0]] * img_num\n", + " batch_num = self.cls_batch_num\n", + " elapse = 0\n", + " for beg_img_no in range(0, img_num, batch_num):\n", + " end_img_no = min(img_num, beg_img_no + batch_num)\n", + " norm_img_batch = []\n", + " max_wh_ratio = 0\n", + " starttime = time.time()\n", + " # 预处理数据，组batch\n", + " for ino in range(beg_img_no, end_img_no):\n", + " h, w = img_list[indices[ino]].shape[0:2]\n", + " wh_ratio = w * 1.0 / h\n", + " max_wh_ratio = max(max_wh_ratio, wh_ratio)\n", + " for ino in range(beg_img_no, end_img_no):\n", + " norm_img = self.resize_norm_img(img_list[indices[ino]])\n", + " norm_img = norm_img[np.newaxis, :]\n", + " norm_img_batch.append(norm_img)\n", + " norm_img_batch = np.concatenate(norm_img_batch)\n", + " norm_img_batch = norm_img_batch.copy()\n", + " # 将数据拷贝到预测引擎\n", + " self.input_tensor.copy_from_cpu(norm_img_batch)\n", + " # 自动推理过程\n", + " self.predictor.run()\n", + " # 将数据拷贝回CPU\n", + " prob_out = self.output_tensors[0].copy_to_cpu()\n", + " # 后处理\n", + " cls_result = self.postprocess_op(prob_out)\n", + " elapse += time.time() - starttime\n", + " for rno in range(len(cls_result)):\n", + " label, score = cls_result[rno]\n", + " cls_res[indices[beg_img_no + rno]] = [label, score]\n", + " if '180' in label and score > self.cls_thresh:\n", + " img_list[indices[beg_img_no + rno]] = cv2.rotate(\n", + " img_list[indices[beg_img_no + rno]], 1)\n", + " return img_list, cls_res, elapse\n", + "\n", + "args = parse_args()\n", + "args.cls_model_dir = \"./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer\"\n", + "args.image_dir = \"./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg\"\n", + "\n", + "image_file_list = get_image_file_list(args.image_dir)\n", + "text_classifier = TextClassifier(args)\n", + "valid_image_file_list = []\n", + "img_list = []\n", + "for image_file in image_file_list:\n", + " img = cv2.imread(image_file)\n", + " # 预测之前对图像旋转180度\n", + " # img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_180)\n", + " if img is None:\n", + " logger.info(\"error in loading image:{}\".format(image_file))\n", + " continue\n", + " valid_image_file_list.append(image_file)\n", + " img_list.append(img)\n", + "img_list, cls_res, predict_time = text_classifier(img_list)\n", + "for ino in range(len(img_list)):\n", + " logger.info(\"Predicts of {}:{}\".format(valid_image_file_list[ino],\n", + " cls_res[ino]))\n", + "\n", + "plt.imshow(img[:,:,::-1])\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "这里我们也可以将图像旋转180度之后，看下方向分类器的分类效果。\n", + "\n", + "上面就完成了完整的方向分类器的推理过程。\n", + "\n", + "\n", + "## 2.4 PP-OCRv2文字识别模型推理\n", + "\n", + "对于文字识别模型，我们也可以使用下面的命令快速体验其功能。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "--2021-12-25 15:43:40-- https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar\n", + 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" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 下载模型\n", + "!cd inference && wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar -O ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar\n", + "# 预测\n", + "!python tools/infer/predict_rec.py \\\n", + " --image_dir=\"./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg\" \\\n", + " --rec_model_dir=\"./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer\" \\\n", + " --use_gpu=False\n", + "\n", + "# 读取图像并显示\n", + "img = cv2.imread(\"./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg\")\n", + "plt.imshow(img[:,:,::-1])\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "文字识别的具体代码如下所示。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[2021/12/25 15:51:51] root INFO: Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:('实力活力', 0.9409561)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 参考代码\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/tools/infer/predict_rec.py\n", + "class TextRecognizer(object):\n", + " def __init__(self, args):\n", + " self.rec_image_shape = [int(v) for v in args.rec_image_shape.split(\",\")]\n", + " self.rec_batch_num = args.rec_batch_num\n", + " self.rec_algorithm = args.rec_algorithm\n", + " postprocess_params = {\n", + " 'name': 'CTCLabelDecode',\n", + " \"character_dict_path\": args.rec_char_dict_path,\n", + " \"use_space_char\": args.use_space_char\n", + " }\n", + " # 初始化预测引擎\n", + " self.predictor, self.input_tensor, self.output_tensors, self.config = \\\n", + " utility.create_predictor(args, 'rec', logger)\n", + " # 初始化后处理过程\n", + " self.postprocess_op = build_post_process(postprocess_params)\n", + "\n", + " # 预处理核心逻辑\n", + " def resize_norm_img(self, img, max_wh_ratio):\n", + " imgC, imgH, imgW = self.rec_image_shape\n", + " assert imgC == img.shape[2]\n", + " imgW = int((32 * max_wh_ratio))\n", + " h, w = img.shape[:2]\n", + " ratio = w / float(h)\n", + " if math.ceil(imgH * ratio) > imgW:\n", + " resized_w = imgW\n", + " else:\n", + " resized_w = int(math.ceil(imgH * ratio))\n", + " resized_image = cv2.resize(img, (resized_w, imgH))\n", + " resized_image = resized_image.astype('float32')\n", + " # [0, 255] -> [0, 1]\n", + " resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255\n", + " # [0, 1] -> [-0.5, 0.5]\n", + " resized_image -= 0.5\n", + " # [-0.5, 0.5] -> [-1, 1]\n", + " resized_image /= 0.5\n", + " padding_im = np.zeros((imgC, imgH, imgW), dtype=np.float32)\n", + " padding_im[:, :, 0:resized_w] = resized_image\n", + " return padding_im\n", + "\n", + " # 对图像列表进行处理\n", + " def __call__(self, img_list):\n", + " img_num = len(img_list)\n", + " # 记录宽高比\n", + " width_list = []\n", + " for img in img_list:\n", + " width_list.append(img.shape[1] / float(img.shape[0]))\n", + " # 排序，加速处理过程\n", + " indices = np.argsort(np.array(width_list))\n", + " rec_res = [['', 0.0]] * img_num\n", + " batch_num = self.rec_batch_num\n", + " st = time.time()\n", + " for beg_img_no in range(0, img_num, batch_num):\n", + " end_img_no = min(img_num, beg_img_no + batch_num)\n", + " norm_img_batch = []\n", + " max_wh_ratio = 0\n", + " for ino in range(beg_img_no, end_img_no):\n", + " h, w = img_list[indices[ino]].shape[0:2]\n", + " wh_ratio = w * 1.0 / h\n", + " max_wh_ratio = max(max_wh_ratio, wh_ratio)\n", + " # 调用预处理方法并组batch\n", + " for ino in range(beg_img_no, end_img_no):\n", + " norm_img = self.resize_norm_img(img_list[indices[ino]],\n", + " max_wh_ratio)\n", + " norm_img = norm_img[np.newaxis, :]\n", + " norm_img_batch.append(norm_img)\n", + " norm_img_batch = np.concatenate(norm_img_batch)\n", + " norm_img_batch = norm_img_batch.copy()\n", + " \n", + " # 将数据拷贝到预测引擎中\n", + " self.input_tensor.copy_from_cpu(norm_img_batch)\n", + " # 自动化推理过程\n", + " self.predictor.run()\n", + " outputs = []\n", + " # 将数据拷贝到CPU\n", + " for output_tensor in self.output_tensors:\n", + " output = output_tensor.copy_to_cpu()\n", + " outputs.append(output)\n", + " if len(outputs) != 1:\n", + " preds = outputs\n", + " else:\n", + " preds = outputs[0]\n", + " # 后处理\n", + " rec_result = self.postprocess_op(preds)\n", + " for rno in range(len(rec_result)):\n", + " rec_res[indices[beg_img_no + rno]] = rec_result[rno]\n", + " return rec_res, time.time() - st\n", + "\n", + "\n", + "# 定义参数\n", + "args = parse_args()\n", + "args.rec_model_dir = \"./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer\"\n", + "args.image_dir = \"./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg\"\n", + "img_list = []\n", + "\n", + "image_file_list = get_image_file_list(args.image_dir)\n", + "text_recognizer = TextRecognizer(args)\n", + "valid_image_file_list = []\n", + "for image_file in image_file_list:\n", + " img = cv2.imread(image_file)\n", + " if img is None:\n", + " logger.info(\"error in loading image:{}\".format(image_file))\n", + " continue\n", + " valid_image_file_list.append(image_file)\n", + " img_list.append(img)\n", + "rec_res, _ = text_recognizer(img_list)\n", + "for ino in range(len(img_list)):\n", + " logger.info(\"Predicts of {}:{}\".format(valid_image_file_list[ino],\n", + " rec_res[ino]))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 2.5 PP-OCRv2 系统串联预测推理\n", + "\n", + "前面的内容给大家介绍了PP-OCRv2系统中，检测、方向分类器、识别模型的单独推理过程。为了方便大家端到端地使用，我们将这三个模块串联起来，组成了PP-OCRv2系统，并提供了相应的预测脚本。\n", + "\n", + "在执行PP-OCRv2的系统推理时，需要通过参数`image_dir`指定单张图像或者图像集合的路径、参数`det_model_dir`, `cls_model_dir` 和 `rec_model_dir` 分别指定检测、方向分类和识别的 `inference` 模型路径。参数 `use_angle_cls` 用于控制是否启用方向分类模型。`use_mp` 表示是否使用多进程。`total_process_num` 表示在使用多进程时的进程数。\n", + "\n", + "\n", + "以图像文件`./doc/imgs/00018069.jpg`为例，预测的原始图像如下。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
原始图像
\n", + "\n", + "\n", + "如果串联预测时使用方向分类器，则可以使用下面的命令进行预测。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: dt_boxes num : 69, elapse : 2.86064076423645\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: cls num : 69, elapse : 0.05832171440124512\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: rec_res num : 69, elapse : 0.11343073844909668\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 0 Predict time of ./doc/imgs/00018069.jpg: 3.039s\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 代号, 0.951\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 项目, 0.981\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 结果, 0.994\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 参考值, 0.999\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 单位, 0.994\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 谷丙转氨酶, 0.982\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 25.6, 0.936\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 0--40, 0.993\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: ALT, 0.999\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: U/L, 0.961\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 总胆红素, 0.970\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 11.2, 0.980\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: TBIL, 0.987\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: <20, 0.976\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: UMOL/L, 0.754\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 直接胆红素, 0.954\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 3.3, 0.954\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: DBIL, 0.993\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 01-7, 0.839\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: UMOL/L, 0.786\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 间接胆红素, 0.961\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: IBIL, 0.996\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 7.9, 0.868\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 1.5--15, 0.887\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: UMOL/L, 0.864\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: TP, 0.927\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 总蛋白, 0.983\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: +6 89, 0.801\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 60--80, 0.996\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 8/L, 0.991\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 白蛋白, 0.984\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: ALB, 0.998\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 35.1, 0.956\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 33--55, 0.898\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 8/L, 0.962\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: GLO, 0.985\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 球蛋白, 0.981\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 23.8, 0.962\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 20--30, 0.986\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 8/L, 0.821\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 白球比, 0.992\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 1.5, 0.993\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: A/G, 0.978\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 11.5--2.5, 0.920\n", + "[2021/12/25 15:53:46] root DEBUG: 碱性磷酸酶, 0.965\n", + "[2021/12/25 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" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 使用方向分类器，运行PP-OCRv2系统\n", + "!python tools/infer/predict_system.py \\\n", + " --image_dir=\"./doc/imgs/00018069.jpg\" \\\n", + " --det_model_dir=\"./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/\" \\\n", + " --cls_model_dir=\"./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/\" \\\n", + " --rec_model_dir=\"./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/\" \\\n", + " --use_angle_cls=True\n", + "\n", + "# 可视化\n", + "img = cv2.imread(\"./inference_results/00018069.jpg\")\n", + "plt.figure(figsize=(20, 8))\n", + "plt.imshow(img[..., ::-1])\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "可视化识别结果默认保存到 `./inference_results` 文件夹里面。\n", + "\n", + "在图象中可视化出了检测框和识别结果，在上面的notebook中也打印出了具体的识别文件以及文件读取路径信息。\n", + " \n", + "如果希望保存裁剪后的识别结果，可以将`save_crop_res`参数设置为True，最终结果保存在`output`目录下，其中部分裁剪后图像如下所示。保存的结果可以用于后续的识别模型标注与训练。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 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+ "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 参考代码：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.4/tools/infer/predict_system.py\n", + "from tools.infer.utility import draw_ocr_box_txt, get_rotate_crop_image\n", + "from ppocr.utils.utility import get_image_file_list\n", + "\n", + "class TextSystem(object):\n", + " # 初始化函数\n", + " def __init__(self, args):\n", + " self.args = args\n", + " \t\t# 如果不希望显示log，可以将show_log设置为False\n", + " if not args.show_log:\n", + " logger.setLevel(logging.INFO)\n", + " # 定义文本检测模型预测引擎\n", + " self.text_detector = TextDetector(args)\n", + " # 定义文本识别模型预测引擎\n", + " self.text_recognizer = TextRecognizer(args)\n", + " # 是否使用方向分类器\n", + " self.use_angle_cls = args.use_angle_cls\n", + " # 得分阈值，根据该阈值判断检测与识别结果是否需要进行可视化或者返回\n", + " self.drop_score = args.drop_score\n", + " # 定义方向分类器预测引擎\n", + " if self.use_angle_cls:\n", + " self.text_classifier = TextClassifier(args)\n", + "\t\n", + " \t# 保存文本检测结果图像\n", + " def draw_crop_rec_res(self, output_dir, img_crop_list, rec_res):\n", + " os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)\n", + " bbox_num = len(img_crop_list)\n", + " for bno in range(bbox_num):\n", + " cv2.imwrite(\n", + " os.path.join(output_dir,\n", + " f\"mg_crop_{bno+self.crop_image_res_index}.jpg\"),\n", + " img_crop_list[bno])\n", + " logger.debug(f\"{bno}, {rec_res[bno]}\")\n", + " self.crop_image_res_index += bbox_num\n", + "\t\n", + " # 核心预测函数\n", + " def __call__(self, img, cls=True):\n", + " ori_im = img.copy()\n", + " # 获取检测文本检测结果\n", + " dt_boxes, elapse = self.text_detector(img)\n", + " logger.debug(\"dt_boxes num : {}, elapse : {}\".format(\n", + " len(dt_boxes), elapse))\n", + " if dt_boxes is None:\n", + " return None, None\n", + " img_crop_list = []\n", + " # 对检测框进行排序，顺序为：优先从上到下，其次从左到右\n", + " dt_boxes = sorted_boxes(dt_boxes)\n", + " # 对检测结果进行透视变换与校正\n", + " for bno in range(len(dt_boxes)):\n", + " tmp_box = copy.deepcopy(dt_boxes[bno])\n", + " img_crop = get_rotate_crop_image(ori_im, tmp_box)\n", + " img_crop_list.append(img_crop)\n", + " # 使用方向分类器对检测结果进行转正\n", + " if self.use_angle_cls and cls:\n", + " img_crop_list, angle_list, elapse = self.text_classifier(\n", + " img_crop_list)\n", + " logger.debug(\"cls num : {}, elapse : {}\".format(\n", + " len(img_crop_list), elapse))\n", + " # 获取文本识别结果\n", + " rec_res, elapse = self.text_recognizer(img_crop_list)\n", + " logger.debug(\"rec_res num : {}, elapse : {}\".format(\n", + " len(rec_res), elapse))\n", + " # 保存经过校正之后的文本检测图像\n", + " if self.args.save_crop_res:\n", + " self.draw_crop_rec_res(self.args.crop_res_save_dir, img_crop_list,\n", + " rec_res)\n", + " filter_boxes, filter_rec_res = [], []\n", + " # 根据识别得分的阈值对结果进行过滤，如果得分小于阈值，就过滤掉\n", + " for box, rec_reuslt in zip(dt_boxes, rec_res):\n", + " text, score = rec_reuslt\n", + " if score >= self.drop_score:\n", + " filter_boxes.append(box)\n", + " filter_rec_res.append(rec_reuslt)\n", + " return filter_boxes, filter_rec_res\n", + "\n", + "def sorted_boxes(dt_boxes):\n", + " # 对检测框进行排序：优先从上到下，其次从左到右\n", + " num_boxes = dt_boxes.shape[0]\n", + " sorted_boxes = sorted(dt_boxes, key=lambda x: (x[0][1], x[0][0]))\n", + " _boxes = list(sorted_boxes)\n", + "\n", + " for i in range(num_boxes - 1):\n", + " if abs(_boxes[i + 1][0][1] - _boxes[i][0][1]) < 10 and \\\n", + " (_boxes[i + 1][0][0] < _boxes[i][0][0]):\n", + " tmp = _boxes[i]\n", + " _boxes[i] = _boxes[i + 1]\n", + " _boxes[i + 1] = tmp\n", + " return _boxes\n", + "\n", + "args = parse_args()\n", + "args.cls_model_dir = \"./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer\"\n", + "args.det_model_dir=\"./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/\"\n", + "args.rec_model_dir=\"./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/\"\n", + "args.image_dir = \"./doc/imgs/00018069.jpg\"\n", + "args.use_angle_cls=True\n", + "args.use_gpu=True\n", + "\n", + "image_file_list = get_image_file_list(args.image_dir)\n", + "image_file_list = image_file_list[args.process_id::args.total_process_num]\n", + "text_sys = TextSystem(args)\n", + "is_visualize = True\n", + "font_path = args.vis_font_path\n", + "drop_score = args.drop_score\n", + "\n", + "total_time = 0\n", + "cpu_mem, gpu_mem, gpu_util = 0, 0, 0\n", + "_st = time.time()\n", + "count = 0\n", + "for idx, image_file in enumerate(image_file_list):\n", + " img = cv2.imread(image_file)\n", + " if img is None:\n", + " logger.debug(\"error in loading image:{}\".format(image_file))\n", + " continue\n", + " starttime = time.time()\n", + " dt_boxes, rec_res = text_sys(img)\n", + " elapse = time.time() - starttime\n", + " total_time += elapse\n", + "\n", + " logger.debug(\n", + " str(idx) + \" Predict time of %s: %.3fs\" % (image_file, elapse))\n", + " for text, score in rec_res:\n", + " logger.debug(\"{}, {:.3f}\".format(text, score))\n", + "\n", + " if is_visualize:\n", + " image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))\n", + " boxes = dt_boxes\n", + " txts = [rec_res[i][0] for i in range(len(rec_res))]\n", + " scores = [rec_res[i][1] for i in range(len(rec_res))]\n", + "\n", + " draw_img = draw_ocr_box_txt(\n", + " image,\n", + " boxes,\n", + " txts,\n", + " scores,\n", + " drop_score=drop_score,\n", + " font_path=font_path)\n", + " draw_img_save_dir = args.draw_img_save_dir\n", + " os.makedirs(draw_img_save_dir, exist_ok=True)\n", + " cv2.imwrite(\n", + " os.path.join(draw_img_save_dir, os.path.basename(image_file)),\n", + " draw_img[:, :, ::-1])\n", + " logger.debug(\"The visualized image saved in {}\".format(\n", + " os.path.join(draw_img_save_dir, os.path.basename(image_file))))\n", + "\n", + "logger.info(\"The predict total time is {}\".format(time.time() - _st))\n", + "\n", + "plt.figure(figsize=(8, 8))\n", + "plt.imshow(image)\n", + "plt.show()\n", + "plt.figure(figsize=(16, 8))\n", + "plt.imshow(draw_img)\n", + "plt.show()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "\n", + "## 2.6 PP-OCRv2 使用whl包预测推理\n", + "\n", + "为了更加方便快速体验OCR文本检测与识别模型，PaddleOCR提供了基于Paddle Inference预测引擎的whl包，方便您一键安装，体验PaddleOCR。\n", + "\n", + "### 2.6.1 安装whl包\n", + "\n", + "使用pip安装paddleocr的whl包，命令如下。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n", + "Collecting paddleocr==2.3.0.2\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/e1/b6/5486e674ce096667dff247b58bf0fb789c2ce17a10e546c2686a2bb07aec/paddleocr-2.3.0.2-py3-none-any.whl (250 kB)\n", + " |████████████████████████████████| 250 kB 13.6 MB/s \n", + "\u001b[?25hRequirement already satisfied: imgaug==0.4.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (0.4.0)\n", + "Requirement already satisfied: opencv-contrib-python==4.4.0.46 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (4.4.0.46)\n", + "Requirement already satisfied: python-Levenshtein in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (0.12.2)\n", + "Requirement already satisfied: pyclipper in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (1.3.0.post2)\n", + "Requirement already satisfied: numpy in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (1.20.3)\n", + "Requirement already satisfied: visualdl in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (2.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: lmdb in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (1.2.1)\n", + "Requirement already satisfied: scikit-image in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (0.19.1)\n", + "Requirement already satisfied: shapely in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (1.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: cython in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (0.29)\n", + "Requirement already satisfied: openpyxl in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (3.0.5)\n", + "Requirement already satisfied: lxml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (4.7.1)\n", + "Requirement already satisfied: premailer in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (3.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: tqdm in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (4.27.0)\n", + "Requirement already satisfied: fasttext==0.9.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr==2.3.0.2) (0.9.1)\n", + "Requirement already satisfied: setuptools>=0.7.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from fasttext==0.9.1->paddleocr==2.3.0.2) (56.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: pybind11>=2.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from fasttext==0.9.1->paddleocr==2.3.0.2) (2.8.1)\n", + "Requirement already satisfied: scipy in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->paddleocr==2.3.0.2) (1.6.3)\n", + "Requirement already satisfied: Pillow in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->paddleocr==2.3.0.2) (7.1.2)\n", + "Requirement already satisfied: imageio in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->paddleocr==2.3.0.2) (2.6.1)\n", + "Requirement already satisfied: matplotlib in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->paddleocr==2.3.0.2) (2.2.3)\n", + "Requirement already satisfied: six in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->paddleocr==2.3.0.2) (1.15.0)\n", + "Requirement already satisfied: opencv-python in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->paddleocr==2.3.0.2) (4.1.1.26)\n", + "Requirement already satisfied: tifffile>=2019.7.26 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->paddleocr==2.3.0.2) (2021.11.2)\n", + "Requirement already satisfied: networkx>=2.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->paddleocr==2.3.0.2) (2.4)\n", + "Requirement already satisfied: PyWavelets>=1.1.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->paddleocr==2.3.0.2) (1.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->paddleocr==2.3.0.2) (20.9)\n", + "Requirement already satisfied: et-xmlfile in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from openpyxl->paddleocr==2.3.0.2) (1.0.1)\n", + "Requirement already satisfied: jdcal in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from openpyxl->paddleocr==2.3.0.2) (1.4.1)\n", + "Requirement already satisfied: cssutils in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from premailer->paddleocr==2.3.0.2) (2.3.0)\n", + "Requirement already satisfied: requests in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from premailer->paddleocr==2.3.0.2) (2.22.0)\n", + "Requirement already satisfied: cssselect in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from premailer->paddleocr==2.3.0.2) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: cachetools in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from premailer->paddleocr==2.3.0.2) (4.0.0)\n", + "Requirement already satisfied: pre-commit in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (1.21.0)\n", + "Requirement already satisfied: bce-python-sdk in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (0.8.53)\n", + "Requirement already satisfied: shellcheck-py in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (0.7.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: pandas in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (1.1.5)\n", + "Requirement already satisfied: flask>=1.1.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (1.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: flake8>=3.7.9 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (3.8.2)\n", + "Requirement already satisfied: protobuf>=3.11.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (3.14.0)\n", + "Requirement already satisfied: Flask-Babel>=1.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (1.0.0)\n", + "Requirement already satisfied: importlib-metadata in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (0.23)\n", + "Requirement already satisfied: mccabe<0.7.0,>=0.6.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (0.6.1)\n", + "Requirement already satisfied: pyflakes<2.3.0,>=2.2.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (2.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: pycodestyle<2.7.0,>=2.6.0a1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (2.6.0)\n", + "Requirement already satisfied: click>=5.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (7.0)\n", + "Requirement already satisfied: Jinja2>=2.10.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (2.11.0)\n", + "Requirement already satisfied: Werkzeug>=0.15 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (0.16.0)\n", + "Requirement already satisfied: itsdangerous>=0.24 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: pytz in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from Flask-Babel>=1.0.0->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (2019.3)\n", + "Requirement already satisfied: Babel>=2.3 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from Flask-Babel>=1.0.0->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (2.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: decorator>=4.3.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from networkx>=2.2->scikit-image->paddleocr==2.3.0.2) (4.4.2)\n", + "Requirement already satisfied: pyparsing>=2.0.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from packaging>=20.0->scikit-image->paddleocr==2.3.0.2) (2.4.2)\n", + "Requirement already satisfied: future>=0.6.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from bce-python-sdk->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (0.18.0)\n", + "Requirement already satisfied: pycryptodome>=3.8.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from bce-python-sdk->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (3.9.9)\n", + "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->paddleocr==2.3.0.2) (2.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->paddleocr==2.3.0.2) (0.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->paddleocr==2.3.0.2) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: cfgv>=2.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (2.0.1)\n", + "Requirement already satisfied: toml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (0.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: nodeenv>=0.11.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (1.3.4)\n", + "Requirement already satisfied: aspy.yaml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (1.3.0)\n", + "Requirement already satisfied: virtualenv>=15.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (16.7.9)\n", + "Requirement already satisfied: identify>=1.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (1.4.10)\n", + "Requirement already satisfied: pyyaml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (5.1.2)\n", + "Requirement already satisfied: chardet<3.1.0,>=3.0.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->premailer->paddleocr==2.3.0.2) (3.0.4)\n", + "Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->premailer->paddleocr==2.3.0.2) (2019.9.11)\n", + "Requirement already satisfied: idna<2.9,>=2.5 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->premailer->paddleocr==2.3.0.2) (2.8)\n", + "Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->premailer->paddleocr==2.3.0.2) (1.25.6)\n", + "Requirement already satisfied: MarkupSafe>=0.23 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from Jinja2>=2.10.1->flask>=1.1.1->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (1.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: zipp>=0.5 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from importlib-metadata->flake8>=3.7.9->visualdl->paddleocr==2.3.0.2) (3.6.0)\n", + "Installing collected packages: paddleocr\n", + "Successfully installed paddleocr-2.3.0.2\n" + ] + } + ], + "source": [ + "!pip install \"paddleocr==2.3.0.2\"\n", + "\n", + "# 如果希望获取最新特性，可以基于源码编译安装\n", + "# python3 setup.py bdist_wheel\n", + "# pip3 install dist/paddleocr-x.x.x-py3-none-any.whl # x.x.x是paddleocr的版本号\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 2.6.2 使用whl包预测推理\n", + "\n", + "paddleocr whl包会自动下载PP-OCRv2超轻量模型作为默认模型，也支持自定义模型路径、预测配置等参数，参数名称与基于Paddle Inference的python预测中参数相同。\n", + "\n", + "\n", + "* 单独执行检测。\n", + "\n", + "运行下面的代码，可快速体验文本检测模型的预测与效果。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[2021/12/25 16:04:56] root WARNING: version PP-OCRv2 not support cls models, auto switch to version PP-OCR\n", + "download https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar to /home/aistudio/.paddleocr/2.3.0.2/ocr/det/ch/ch_PP-OCRv2_det_infer/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar\n", + "download https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar to /home/aistudio/.paddleocr/2.3.0.2/ocr/rec/ch/ch_PP-OCRv2_rec_infer/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar\n" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "100%|██████████| 3.19M/3.19M [00:00<00:00, 47.1MiB/s]\n", + "100%|██████████| 8.88M/8.88M [00:00<00:00, 54.8MiB/s]\n", + "100%|██████████| 1.45M/1.45M [00:00<00:00, 35.4MiB/s]\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "download https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar to /home/aistudio/.paddleocr/2.3.0.2/ocr/cls/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar\n", + "Namespace(benchmark=False, cls_batch_num=6, cls_image_shape='3, 48, 192', cls_model_dir='/home/aistudio/.paddleocr/2.3.0.2/ocr/cls/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer', cls_thresh=0.9, cpu_threads=10, crop_res_save_dir='./output', det=True, det_algorithm='DB', det_db_box_thresh=0.6, det_db_score_mode='fast', det_db_thresh=0.3, det_db_unclip_ratio=1.5, det_east_cover_thresh=0.1, det_east_nms_thresh=0.2, det_east_score_thresh=0.8, det_limit_side_len=960, det_limit_type='max', det_model_dir='/home/aistudio/.paddleocr/2.3.0.2/ocr/det/ch/ch_PP-OCRv2_det_infer', det_pse_box_thresh=0.85, det_pse_box_type='box', det_pse_min_area=16, det_pse_scale=1, det_pse_thresh=0, det_sast_nms_thresh=0.2, det_sast_polygon=False, det_sast_score_thresh=0.5, draw_img_save_dir='./inference_results', drop_score=0.5, e2e_algorithm='PGNet', e2e_char_dict_path='./ppocr/utils/ic15_dict.txt', e2e_limit_side_len=768, e2e_limit_type='max', e2e_model_dir=None, e2e_pgnet_mode='fast', e2e_pgnet_score_thresh=0.5, 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" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "%matplotlib inline\n", + "\n", + "# PaddleOCR目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语，可以通过修改lang参数进行切换\n", + "# 参数依次为`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。\n", + "ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang=\"ch\", use_gpu=False) # need to run only once to download and load model into memory\n", + "img_path = '/home/aistudio/PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg'\n", + "result = ocr.ocr(img_path, cls=True)\n", + "for line in result:\n", + " print(line)\n", + "\n", + "# 显示结果\n", + "from PIL import Image\n", + "\n", + "image = Image.open(img_path).convert('RGB')\n", + "boxes = [line[0] for line in result]\n", + "txts = [line[1][0] for line in result]\n", + "scores = [line[1][1] for line in result]\n", + "im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='/home/aistudio/PaddleOCR/doc/fonts/simfang.ttf')\n", + "plt.figure(figsize=(15, 8))\n", + "plt.imshow(im_show)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度。" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "# 3. 基于Paddle Inference的C++推理\n", + "\n", + "在推理部署过程中，相比于Python，C++的性能一般会更好一些，因此很多实际推理场景中会考虑使用C++作为开发语言进行推理。\n", + "\n", + "上一小节给大家介绍的Paddle Inference也支持C++的推理过程，本节主要介绍C++的PP-OCRv2推理过程。\n", + "\n", + "在基于Paddle Inference，对PP-OCRv2系统使用C++推理时，有以下几个步骤。\n", + "\n", + "（1）准备模型\n", + "\n", + "（2）编译opencv库\n", + "\n", + "（3）获取Paddle Inference预测库\n", + "\n", + "（4）编译PaddleOCR C++推理代码\n", + "\n", + "（5）运行PP-OCRv2系统\n", + "\n", + "由于AiStudio上版本限制，这里不做具体演示过程，仅给大家介绍具体的流程。建议您在本地体验PP-OCRv2的C++推理过程。\n", + "\n", + "关于本小节更加详细的内容可以参考：[PP-OCRv2 C++推理教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/deploy/cpp_infer/readme.md)。\n", + "\n", + "## 3.1 准备模型\n", + "\n", + "使用下面的命令，准备PP-OCRv2的推理模型。\n", + "\n", + "```bash\n", + "cd deploy/cpp_infer\n", + "wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar -O ch_PP-OCRv2_det_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv2_det_infer.tar\n", + "wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar -O ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar\n", + "wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar -O ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar && tar -xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar\n", + "```\n", + "\n", + "## 3.2 编译OpenCV库\n", + "\n", + "* 首先需要从opencv官网上下载在Linux环境下源码编译的包，以opencv3.4.7为例，下载命令如下。\n", + "\n", + "```bash\n", + "wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/libs/opencv/opencv-3.4.7.tar.gz\n", + "tar -xf opencv-3.4.7.tar.gz\n", + "```\n", + "\n", + "最终可以在当前目录下看到`opencv-3.4.7/`的文件夹。\n", + "\n", + "* 编译OpenCV，设置OpenCV源码路径(`root_path`)以及安装路径(`install_path`)。进入opencv源码路径下，按照下面的方式进行编译。\n", + "\n", + "```shell\n", + "root_path=\"your_opencv_root_path\"\n", + "install_path=${root_path}/opencv3\n", + "build_dir=${root_path}/build\n", + "\n", + "rm -rf ${build_dir}\n", + "mkdir ${build_dir}\n", + "cd ${build_dir}\n", + "\n", + "cmake .. \\\n", + " -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${install_path} \\\n", + " -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \\\n", + " -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF \\\n", + " -DWITH_IPP=OFF \\\n", + " -DBUILD_IPP_IW=OFF \\\n", + " -DWITH_LAPACK=OFF \\\n", + " -DWITH_EIGEN=OFF \\\n", + " -DCMAKE_INSTALL_LIBDIR=lib64 \\\n", + " -DWITH_ZLIB=ON \\\n", + " -DBUILD_ZLIB=ON \\\n", + " -DWITH_JPEG=ON \\\n", + " -DBUILD_JPEG=ON \\\n", + " -DWITH_PNG=ON \\\n", + " -DBUILD_PNG=ON \\\n", + " -DWITH_TIFF=ON \\\n", + " -DBUILD_TIFF=ON\n", + "\n", + "make -j\n", + "make install\n", + "```\n", + "\n", + "也可以直接修改`tools/build_opencv.sh`的内容，然后直接运行下面的命令进行编译。\n", + "\n", + "```shell\n", + "sh tools/build_opencv.sh\n", + "```\n", + "\n", + "其中`root_path`为下载的opencv源码路径，`install_path`为opencv的安装路径，`make install`完成之后，会在该文件夹下生成opencv头文件和库文件，用于后面的OCR代码编译。\n", + "\n", + "最终在安装路径下的文件结构如下所示。\n", + "\n", + "```\n", + "opencv3/\n", + "|-- bin\n", + "|-- include\n", + "|-- lib\n", + "|-- lib64\n", + "|-- share\n", + "```\n", + "\n", + "## 3.3 获取Paddle Inference预测库\n", + "\n", + "* [Paddle预测库官网](https://paddle-inference.readthedocs.io/en/latest/user_guides/download_lib.html) 上提供了不同cuda版本的Linux预测库，可以在官网根据自己的环境选择合适的预测库版本。\n", + "\n", + "* 下载之后使用下面的方法解压。\n", + "\n", + "```bash\n", + "wget https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/2.2.1/cxx_c/Linux/GPU/x86-64_gcc8.2_avx_mkl_cuda10.2_cudnn8.1.1_trt7.2.3.4/paddle_inference.tgz -O paddle_inference.tgz\n", + "tar -xf paddle_inference.tgz\n", + "```\n", + "\n", + "最终会在当前的文件夹中生成`paddle_inference/`的子文件夹。\n", + "\n", + "## 3.4 编译PaddleOCR的推理代码\n", + "\n", + "编译命令如下，其中Paddle C++预测库、opencv等其他依赖库的地址需要换成自己机器上的实际地址。\n", + "\n", + "```shell\n", + "sh tools/build.sh\n", + "```\n", + "\n", + "* 具体的，需要修改`tools/build.sh`中环境路径，相关内容如下：\n", + "\n", + "```shell\n", + "OPENCV_DIR=your_opencv_dir\n", + "LIB_DIR=your_paddle_inference_dir\n", + "CUDA_LIB_DIR=your_cuda_lib_dir\n", + "CUDNN_LIB_DIR=/your_cudnn_lib_dir\n", + "```\n", + "\n", + "其中，`OPENCV_DIR`为opencv编译安装的地址；`LIB_DIR`为下载(`paddle_inference`文件夹)或者编译生成的Paddle预测库地址(`build/paddle_inference_install_dir`文件夹)；`CUDA_LIB_DIR`为cuda库文件地址，在docker中为`/usr/local/cuda/lib64`；`CUDNN_LIB_DIR`为cudnn库文件地址，在docker中为`/usr/lib/x86_64-linux-gnu/`。**注意：以上路径都写绝对路径，不要写相对路径。**\n", + "\n", + "* 编译完成之后，会在`build`文件夹下生成一个名为`ppocr`的可执行文件。\n", + "\n", + "## 3.5 运行PP-OCRv2系统\n", + "\n", + "运行方式： \n", + "```shell\n", + "./build/ppocr [--param1] [--param2] [...]\n", + "```\n", + "其中，`mode`为必选参数，表示选择的功能，取值范围['det', 'rec', 'system']，分别表示调用检测、识别、检测识别串联（包括方向分类器）。具体命令如下：\n", + "\n", + "* 只运行文字检测模型\n", + "\n", + "```bash\n", + "./build/ppocr det \\\n", + " --det_model_dir=./ch_PP-OCRv2_det_infer/ \\\n", + " --image_dir=../../doc/imgs/12.jpg\n", + "```\n", + "* 只运行文字识别模型\n", + "\n", + "```shell\n", + "./build/ppocr rec \\\n", + " --rec_model_dir=./ch_PP-OCRv2_rec_infer/ \\\n", + " --image_dir=../../doc/imgs_words/ch/\n", + "```\n", + "* 运行PP-OCRv2系统\n", + "\n", + "```shell\n", + "# 不使用方向分类器\n", + "./build/ppocr system \\\n", + " --det_model_dir=./ch_PP-OCRv2_det_infer/ \\\n", + " --rec_model_dir=./ch_PP-OCRv2_rec_infer/ \\\n", + " --image_dir=../../doc/imgs/12.jpg\n", + "\n", + "# 使用方向分类器\n", + "./build/ppocr system \\\n", + " --det_model_dir=./ch_PP-OCRv2_det_infer/ \\\n", + " --rec_model_dir=./ch_PP-OCRv2_rec_infer/ \\\n", + " --use_angle_cls=true \\\n", + " --cls_model_dir=./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer \\\n", + " --image_dir=../../doc/imgs/12.jpg\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "# 4. Paddle Serving服务化部署实战\n", + "\n", + "在第2和第3节内容中，我们详细介绍了基于Paddle Inference的PP-OCRv2系统推理，它属于离线推理，即在特定机器上部署的代码只能在这台机器上使用，无法通过其他机器进行访问。因此模型服务化部署的需求也就衍生出来。\n", + "\n", + "服务化部署指的是，将模型以服务的形式进行部署，其他的设备可以通过发送请求的形式去访问服务，从而获取模型服务的推理结果。服务化部署示意图如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
服务化部署示意图
\n", + "\n", + "在模型部署成功后，不同用户都可以通过客户端，以发送网络请求的方式获得推理服务。\n", + "\n", + "Paddle Serving是飞桨为方便开发者进行服务化部署而打造的工具，本节主要介绍基于Paddle Serving的PP-OCRv2系统服务化部署过程。\n", + "\n", + "## 4.1 Padde Serving简介\n", + "\n", + "Paddle Serving作为飞桨（PaddlePaddle）开源的服务化部署框架，长期目标就是围绕着人工智能落地的最后一公里提供越来越专业、可靠、易用的服务。Paddle Serving目前提供了两套框架C++ Serving和Python Pipeline。Python Pipeline框架倾向于二次开发的便捷性，C++ Serving框架更倾向于追求极致性能。\n", + "\n", + "基于Paddle Serving进行PP-OCRv2模型的服务化部署时，流程如下所示。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
基于Paddle Serving部署PP-OCRv2系统流程图
\n", + "\n", + "\n", + "## 4.2 准备预测数据和部署环境\n", + "\n", + "数据与模型推理所用数据一致。\n", + "\n", + "运行Paddle Serving，需要安装Paddle Serving三个安装包：paddle-serving-server、paddle-serving-client 和 paddle-serving-app，命令如下。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "--2021-12-25 16:25:12-- https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_server_gpu-0.7.0.post102-py3-none-any.whl\n", + "Resolving paddle-serving.bj.bcebos.com (paddle-serving.bj.bcebos.com)... 100.67.200.6\n", + "Connecting to paddle-serving.bj.bcebos.com (paddle-serving.bj.bcebos.com)|100.67.200.6|:443... connected.\n", + "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n", + "Length: 7146257 (6.8M) [application/octet-stream]\n", + "Saving to: ‘paddle_serving_server_gpu-0.7.0.post102-py3-none-any.whl’\n", + "\n", + "paddle_serving_serv 100%[===================>] 6.81M --.-KB/s in 0.1s \n", + "\n", + "2021-12-25 16:25:12 (57.6 MB/s) - ‘paddle_serving_server_gpu-0.7.0.post102-py3-none-any.whl’ saved [7146257/7146257]\n", + "\n", + "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n", + "Processing ./paddle_serving_server_gpu-0.7.0.post102-py3-none-any.whl\n", + "Collecting Jinja2==2.11.3\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/7e/c2/1eece8c95ddbc9b1aeb64f5783a9e07a286de42191b7204d67b7496ddf35/Jinja2-2.11.3-py2.py3-none-any.whl (125 kB)\n", + " |████████████████████████████████| 125 kB 14.9 MB/s \n", + "\u001b[?25hCollecting func-timeout\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/b3/0d/bf0567477f7281d9a3926c582bfef21bff7498fc0ffd3e9de21811896a0b/func_timeout-4.3.5.tar.gz (44 kB)\n", + " |████████████████████████████████| 44 kB 6.3 MB/s \n", + "\u001b[?25h Preparing metadata (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n", + "\u001b[?25hRequirement already satisfied: six>=1.10.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post102) (1.15.0)\n", + "Requirement already satisfied: itsdangerous==1.1.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post102) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: MarkupSafe==1.1.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post102) (1.1.1)\n", + "Collecting Werkzeug==1.0.1\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/cc/94/5f7079a0e00bd6863ef8f1da638721e9da21e5bacee597595b318f71d62e/Werkzeug-1.0.1-py2.py3-none-any.whl (298 kB)\n", + " |████████████████████████████████| 298 kB 20.6 MB/s \n", + "\u001b[?25hRequirement already satisfied: protobuf>=3.11.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post102) (3.14.0)\n", + "Collecting grpcio<=1.33.2\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/7a/46/d08d8a5d0e0449f541fe9e7a226854019a41a4fa41fd14332e55b0e4394f/grpcio-1.33.2-cp37-cp37m-manylinux2014_x86_64.whl (3.8 MB)\n", + " |████████████████████████████████| 3.8 MB 82.7 MB/s \n", + "\u001b[?25hCollecting grpcio-tools<=1.33.2\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/77/1e/91eaee901589ebee04c21df2f551502e7ba946bab99338f77a1f8a4237e1/grpcio_tools-1.33.2-cp37-cp37m-manylinux2014_x86_64.whl (2.5 MB)\n", + " |████████████████████████████████| 2.5 MB 2.7 MB/s \n", + "\u001b[?25hCollecting click==7.1.2\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d2/3d/fa76db83bf75c4f8d338c2fd15c8d33fdd7ad23a9b5e57eb6c5de26b430e/click-7.1.2-py2.py3-none-any.whl (82 kB)\n", + " |████████████████████████████████| 82 kB 2.6 MB/s \n", + "\u001b[?25hRequirement already satisfied: flask<2.0.0,>=1.1.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post102) (1.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: pyyaml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post102) (5.1.2)\n", + "Building wheels for collected packages: func-timeout\n", + " Building wheel for func-timeout (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n", + "\u001b[?25h Created wheel for func-timeout: filename=func_timeout-4.3.5-py3-none-any.whl size=15077 sha256=787d26c33bea8918d151100cf0cd6c5953b1b065c427075198f1610f8788274d\n", + " Stored in directory: /home/aistudio/.cache/pip/wheels/ea/6b/56/b7bcacbd1bd8cd29883e7f7a29cbd98b87b2d789b25bae5563\n", + "Successfully built func-timeout\n", + "Installing collected packages: Werkzeug, Jinja2, grpcio, click, grpcio-tools, func-timeout, paddle-serving-server-gpu\n", + " Attempting uninstall: Werkzeug\n", + " Found existing installation: Werkzeug 0.16.0\n", + " Uninstalling Werkzeug-0.16.0:\n", + " Successfully uninstalled Werkzeug-0.16.0\n", + " Attempting uninstall: Jinja2\n", + " Found existing installation: Jinja2 2.11.0\n", + " Uninstalling Jinja2-2.11.0:\n", + " Successfully uninstalled Jinja2-2.11.0\n", + " Attempting uninstall: grpcio\n", + " Found existing installation: grpcio 1.35.0\n", + " Uninstalling grpcio-1.35.0:\n", + " Successfully uninstalled grpcio-1.35.0\n", + " Attempting uninstall: click\n", + " Found existing installation: Click 7.0\n", + " Uninstalling Click-7.0:\n", + " Successfully uninstalled Click-7.0\n", + "ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.\n", + "blackhole 1.0.1 requires numpy<=1.19.5, but you have numpy 1.20.3 which is incompatible.\n", + "Successfully installed Jinja2-2.11.3 Werkzeug-1.0.1 click-7.1.2 func-timeout-4.3.5 grpcio-1.33.2 grpcio-tools-1.33.2 paddle-serving-server-gpu-0.7.0.post102\n", + "--2021-12-25 16:25:19-- https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_client-0.7.0-cp37-none-any.whl\n", + "Resolving paddle-serving.bj.bcebos.com (paddle-serving.bj.bcebos.com)... 100.67.200.6\n", + "Connecting to paddle-serving.bj.bcebos.com (paddle-serving.bj.bcebos.com)|100.67.200.6|:443... connected.\n", + "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n", + "Length: 44311645 (42M) [application/octet-stream]\n", + "Saving to: ‘paddle_serving_client-0.7.0-cp37-none-any.whl’\n", + "\n", + "paddle_serving_clie 100%[===================>] 42.26M 66.9MB/s in 0.6s \n", + "\n", + "2021-12-25 16:25:20 (66.9 MB/s) - ‘paddle_serving_client-0.7.0-cp37-none-any.whl’ saved [44311645/44311645]\n", + "\n", + "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n", + "Processing ./paddle_serving_client-0.7.0-cp37-none-any.whl\n", + "Requirement already satisfied: six>=1.10.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-client==0.7.0) (1.15.0)\n", + "Requirement already satisfied: requests in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-client==0.7.0) (2.22.0)\n", + "Requirement already satisfied: grpcio-tools<=1.33.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-client==0.7.0) (1.33.2)\n", + "Requirement already satisfied: grpcio<=1.33.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-client==0.7.0) (1.33.2)\n", + "Requirement already satisfied: protobuf>=3.11.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-client==0.7.0) (3.14.0)\n", + "Requirement already satisfied: numpy>=1.12 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-client==0.7.0) (1.20.3)\n", + "Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->paddle-serving-client==0.7.0) (1.25.6)\n", + "Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->paddle-serving-client==0.7.0) (2019.9.11)\n", + "Requirement already satisfied: chardet<3.1.0,>=3.0.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->paddle-serving-client==0.7.0) (3.0.4)\n", + "Requirement already satisfied: idna<2.9,>=2.5 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->paddle-serving-client==0.7.0) (2.8)\n", + "Installing collected packages: paddle-serving-client\n", + "Successfully installed paddle-serving-client-0.7.0\n", + "--2021-12-25 16:25:23-- https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_app-0.7.0-py3-none-any.whl\n", + "Resolving paddle-serving.bj.bcebos.com (paddle-serving.bj.bcebos.com)... 100.67.200.6\n", + "Connecting to paddle-serving.bj.bcebos.com (paddle-serving.bj.bcebos.com)|100.67.200.6|:443... connected.\n", + "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n", + "Length: 54130 (53K) [application/octet-stream]\n", + "Saving to: ‘paddle_serving_app-0.7.0-py3-none-any.whl’\n", + "\n", + "paddle_serving_app- 100%[===================>] 52.86K --.-KB/s in 0.002s \n", + "\n", + "2021-12-25 16:25:23 (27.6 MB/s) - ‘paddle_serving_app-0.7.0-py3-none-any.whl’ saved [54130/54130]\n", + "\n", + "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n", + "Processing ./paddle_serving_app-0.7.0-py3-none-any.whl\n", + "Collecting sentencepiece<=0.1.92\n", + " Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/1e/05/8d8d8fc7ef89d36bbdc9b4ff808def3db0dd52658e67f16779eb05ddb558/sentencepiece-0.1.92-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl (1.2 MB)\n", + " |████████████████████████████████| 1.2 MB 25.9 MB/s \n", + "\u001b[?25hRequirement already satisfied: opencv-python<=4.2.0.32 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-app==0.7.0) (4.1.1.26)\n", + "Requirement already satisfied: six>=1.10.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-app==0.7.0) (1.15.0)\n", + "Requirement already satisfied: pyclipper in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-app==0.7.0) (1.3.0.post2)\n", + "Requirement already satisfied: pillow in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-app==0.7.0) (7.1.2)\n", + "Requirement already satisfied: shapely in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddle-serving-app==0.7.0) (1.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: numpy>=1.14.5 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from opencv-python<=4.2.0.32->paddle-serving-app==0.7.0) (1.20.3)\n", + "Installing collected packages: sentencepiece, paddle-serving-app\n", + " Attempting uninstall: sentencepiece\n", + " Found existing installation: sentencepiece 0.1.96\n", + " Uninstalling sentencepiece-0.1.96:\n", + " Successfully uninstalled sentencepiece-0.1.96\n", + "Successfully installed paddle-serving-app-0.7.0 sentencepiece-0.1.92\n" + ] + } + ], + "source": [ + "!wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_server_gpu-0.7.0.post102-py3-none-any.whl\n", + "!pip install paddle_serving_server_gpu-0.7.0.post102-py3-none-any.whl\n", + "\n", + "!wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_client-0.7.0-cp37-none-any.whl\n", + "!pip install paddle_serving_client-0.7.0-cp37-none-any.whl\n", + "\n", + "!wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_app-0.7.0-py3-none-any.whl\n", + "!pip install paddle_serving_app-0.7.0-py3-none-any.whl\n", + "\n", + "!rm ./*.whl" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 4.3 准备部署模型\n", + "\n", + "在进行模型服务化部署时，首先需要将推理模型转为用户服务化部署的模型。\n", + "\n", + "首先运行下面的命令下载推理模型。\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "--2021-12-25 16:25:32-- https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar\n", + "Resolving paddleocr.bj.bcebos.com (paddleocr.bj.bcebos.com)... 100.67.200.6\n", + "Connecting to paddleocr.bj.bcebos.com (paddleocr.bj.bcebos.com)|100.67.200.6|:443... connected.\n", + "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n", + "Length: 3190272 (3.0M) [application/x-tar]\n", + "Saving to: ‘ch_PP-OCRv2_det_infer.tar’\n", + "\n", + "ch_PP-OCRv2_det_inf 100%[===================>] 3.04M --.-KB/s in 0.09s \n", + "\n", + "2021-12-25 16:25:32 (35.0 MB/s) - ‘ch_PP-OCRv2_det_infer.tar’ saved [3190272/3190272]\n", + "\n", + "--2021-12-25 16:25:33-- https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar\n", + "Resolving paddleocr.bj.bcebos.com (paddleocr.bj.bcebos.com)... 100.67.200.6\n", + "Connecting to paddleocr.bj.bcebos.com (paddleocr.bj.bcebos.com)|100.67.200.6|:443... connected.\n", + "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n", + "Length: 8875520 (8.5M) [application/x-tar]\n", + "Saving to: ‘ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar’\n", + "\n", + "ch_PP-OCRv2_rec_inf 100%[===================>] 8.46M --.-KB/s in 0.1s \n", + "\n", + "2021-12-25 16:25:33 (69.0 MB/s) - ‘ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar’ saved [8875520/8875520]\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "os.chdir(\"/home/aistudio/PaddleOCR/deploy/pdserving/\")\n", + "\n", + "# 下载并解压 OCR 文本检测模型\n", + "!wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar -O ch_PP-OCRv2_det_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv2_det_infer.tar && rm ch_PP-OCRv2_det_infer.tar\n", + "# 下载并解压 OCR 文本识别模型\n", + "!wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar -O ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar && rm ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "运行下面的命令进行模型转换。\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "ppocrv2_det_client\r\n", + "├── [ 296] serving_client_conf.prototxt\r\n", + "└── [ 98] serving_client_conf.stream.prototxt\r\n", + "ppocrv2_rec_client\r\n", + "├── [ 284] serving_client_conf.prototxt\r\n", + "└── [ 93] serving_client_conf.stream.prototxt\r\n", + "ppocrv2_det_serving\r\n", + "├── [2.2M] inference.pdiparams\r\n", + "├── [842K] inference.pdmodel\r\n", + "├── [ 296] serving_server_conf.prototxt\r\n", + "└── [ 98] serving_server_conf.stream.prototxt\r\n", + "ppocrv2_rec_serving\r\n", + "├── [7.9M] inference.pdiparams\r\n", + "├── [527K] inference.pdmodel\r\n", + "├── [ 284] serving_server_conf.prototxt\r\n", + "└── [ 93] serving_server_conf.stream.prototxt\r\n", + "\r\n", + "0 directories, 12 files\r\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 转换检测模型\n", + "!python -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv2_det_infer/ \\\n", + " --model_filename inference.pdmodel \\\n", + " --params_filename inference.pdiparams \\\n", + " --serving_server ./ppocrv2_det_serving/ \\\n", + " --serving_client ./ppocrv2_det_client/\n", + "\n", + "# 转换识别模型\n", + "!python -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv2_rec_infer/ \\\n", + " --model_filename inference.pdmodel \\\n", + " --params_filename inference.pdiparams \\\n", + " --serving_server ./ppocrv2_rec_serving/ \\\n", + " --serving_client ./ppocrv2_rec_client/\n", + "\n", + "# 查看文件夹\n", + "!tree -h *_client *_serving" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "检测模型转换完成后，会在当前文件夹多出`ppocrv2_det_mobile_serving` 和`ppocrv2_det_mobile_client`的文件夹，具备如下格式：\n", + "\n", + "```\n", + "|- ppocrv2_det_mobile_serving/\n", + " |- __model__ \n", + " |- __params__\n", + " |- serving_server_conf.prototxt \n", + " |- serving_server_conf.stream.prototxt\n", + "\n", + "|- ppocrv2_det_mobile_client\n", + " |- serving_client_conf.prototxt \n", + " |- serving_client_conf.stream.prototxt\n", + "\n", + "```\n", + "\n", + "识别模型同理。\n", + "\n", + "## 4.4 Paddle Serving pipeline部署\n", + "\n", + "**注意**： 将PaddleOCR/deploy/pdserving/config.yml文件中的两个`model_config`字段分别修改为ppocrv2_det_mobile_serving、ppocrv2_rec_mobile_serving，对应模型转换的文件夹。\n", + "\n", + " pdserving目录包含启动pipeline服务和发送预测请求的代码，包括：\n", + " ```\n", + " __init__.py\n", + " config.yml # 启动服务的配置文件\n", + " ocr_reader.py # OCR模型预处理和后处理的代码实现\n", + " pipeline_http_client.py # 发送预测请求的脚本\n", + " web_service.py # 启动服务端的脚本\n", + " ```\n", + "\n", + "### 4.4.1 启动服务\n", + "\n", + "运行如下命令启动服务：\n", + "\n", + "**开启新的终端运行下列启动服务的命令**\n", + "\n", + " ```\n", + " # 启动服务，运行日志保存在web_serving_log.txt\n", + " cd PaddleOCR/deploy/pdserving/\n", + " nohup python web_service.py &>web_serving_log.txt &\n", + " ```\n", + "成功启动服务后，web_serving_log.txt中会打印类似如下日志\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
服务端日志
\n", + "\n", + "\n", + "### 4.4.2 发送服务请求：" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['土地整治与土壤修复研究中心', '华南农业大学|东图']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['纯臻营养护发素', '产品信息/参数', '（45元/每公斤，100公斤起订', '每瓶22元，1000瓶起订）', '【品牌】：代加工方式/OEMODM', '【品名】：纯臻营养护发素', '【产品编号】：YM-X-3011', 'ODMOEM', '（净含量】：220ml', '【适用人群）：适合所有肤质', '［主要成分】：鲸蜡硬脂醇、燕麦B-葡聚', '糖、椰油酰胺内基甜菜碱、泛醒', '（成品包材）', '主要功能】：可紧致头发磷层，从而达到', '即时持久改善头发光泽的效果，给干燥的头', '发足够的滋养']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['Mairiedu|er|农', '*|Palais du LOUVRE', '公 LES ARTS DECORATIFS', '＊ Musée du LOUVRE', 'Theatre', 'du PALAIS-ROYAL L&']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['2', '证#', '', '##', '孔叫叫E2号动']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['合格证', '品名：纯棉单面背心套', '执行标准：FZ/T73025-2006', '安全类别：GB18401-2010', 'A类婴幼儿用品', '货号：B2390', 'DREA', '等级：一等品检验员：08', 'WOTHERAL', '成份：面料：100%棉', '小晶晶母婴', '品名：纯棉单面背心套', '上装：66/48', '零售价：47.50元', '下装：66/47']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['中国农业银行', 'AGRICULTURAL BANK OF CHINA', '美太网点办', '理务贵全融华务']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['Halten', 'Sie', 'Sie', 'was', 'versprechen', 'Und', 'geben', 'Sie noch', 'was dazu']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['上海斯格威铂尔受大酒店', '一打浦路15号', '绿洲仕格维花园公寓', '打浦路252935号']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['小学数学第八册第三单元测试题', '（小数乘法）', '姓名：', '班别：', '分数：', '计算题.(共38分）', '1.直接写出得数。（10分）', '0.8X25=', '0X4.23=', '0.57+0.43=', '2.4X0.2=', '0.02', 'X500=', '2.8X10=', '8.29X100=', '2.5X0.4=', '4.87-1.7=', '8.07', 'X1000=', '2.用坚式计算。（12分）', '2.97X3.8=', '7.05X0.84=']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['Paddle.jit.saveO', ': best accuracy.pdopt', ': inference.pdmodel', 'ich det mv3', '模型训练', 'i best accuracy.pdparams', '模型转换', 'opt优化模型', 'i inference.pdiparams', 'idb opt.nb', ': best accuracy.states']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['CreditCord', '中国工商银行', 'INDUSTRIL AD COMMERCIA BAHKSLUHIN', '持卡人存根', '商户名称&编号(MERCHANT NAME&CODE)', '工行浣纱支行积分兑换', '120214020408', '检索参考号(SYSTEMINOJ）', '终端号(TERMINAL)', '60128018', '001', '卡号（CARD NUMBER):', '622210512', 'S', '卡别（CARDTYPE)', '有效期(EXPIRY', '牡丹准货记卡', '交易日期DATE)', '交易时间(TIMEE)', '2012-10-23', '12:43:15', '批次号(BATCHNO.）', '流水号（TRACEHOJ', '000016', '积分兑奖', '信用卡积分：50000', '持卡人姓名（CARDHOLDERNAME）', 'MR.1', '持卡人签名', '(CARDHOLDER S', 'SIGNATURE:']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['1', 'EPPING', 'Twinned with', 'Eppingen，']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['订007778', 'PASS', '登机牌', 'BOARDING', '座位号', '序号', 'SERIALNO.', '舱位 CLASS', 'SEAT NO.', '航班 FLIGHT', '日期 DATE', 'W', '03DEC', '035', 'MU2379', 'GATE', '登机口', '始发地', 'FROM', '登机时间BDT', '自的地 TO', '福州', 'TAIYUAN', 'G11', 'FUZHOU', '身份识别ID NO.', '姓名NAME', 'ZHANGQIWET', '票号TKT NO', '张祺伟', '票价 FARE', 'ETKT7813699238489/1', '登机口于起飞前10分钟关闭 GATES CLOSE 10 MINUTES BEFORE DEPARTURE TIME']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['右', '天然の', '#', '味の占', '濃厚衣', '梦少久', '本勇5办', '味\\\\\\\\深', '燒', '深办の苏石', '苏扣子布', '5味の', '3-9', '警', '鲍の己品', '匕辛', '节办', '永书', '香', '梦之', '二の两石', '脂の秉龙', '力力', 'N', '乙龙の揚', '', '出来龙了', ':', '新鲜', '少手', '炊吉大了', '風味豊', '熟成L力', '二人办', '美味', '芳醇', '口の.', 'C', '二の石', '史方办套', '旬', '産地直送', '久七', '食人二', '秘の', '<<', '淹机个一卜', '>1一>一', '本場の', '朝探', '俊味吉', '七3寸子']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['7788.com', 'Z57A001950', '杭州东售', '2013年07月07日13:39开', '06车12B号', '二等座', '杭州东', 'G7512次', '上海虹桥', 'HangZhouDong', 'Shang HaiHongQiao', '￥73.00元', '限乘当日当次车', '余友红', '检票口16', '3623301993****0941', '9004-1300-5707-08A0-0195-0', '和谐号', 'C0400']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['Meters/bonwe', '洗涤说明', '淘X口Ne', '最高洗涤温度30°C', '常规程序', '不可漂白', '悬挂晾干', '熨斗底板最高温度110°C', '常规干洗', '注童事项：']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['3504811', '属瑞金医院', '标本号：OA', '支吉单（临床内分泌', '标本种类：血清', '标志提示：', '门诊号：E05535540', '门诊科别：门诊内分泌', '条码号：10080603139 临床诊断：', '申请医生：孙首悦', '检测日期：2010', '产', '龄：31', '检验备注：', '结果', '参考范围', '项目', '3.12', 'FT3', '2.62--6.49pmol/L', '15.40', 'FT4', '9.01--19.04pmol/L', '1.31', '0.35--4.94uIU/ml', 'STSH', '0.15', '<4.1110/ml', 'TGAB', '0.1', '25.0U/L', 'TRAb', '0.17', '<5.611U/ml', 'TPOAb', '0.1', '0.1--10.0pg/ml', '降钙素', '报告时间：10-08-0711:28', '打印时间：1', '采样时间：10-08-0611:23', '收到时间：10-08-0611:44', '核', '检验：李纪平', '对：保', '以上7项检验结果仅供临床医师参考']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['栏L。未来味元氨']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['代号', '项目', '结果', '参考值', '单位', '谷丙转氨酶', '25.6', '0--40', 'ALT', 'U/L', 'TBIL', '总胆红素', '11.2', '<20', 'UMO1/L', '直接胆红素', '3.3', '0--7', 'DBIL', 'UMOL/L', '间接胆红素', '7.9', 'IBIL', '1.5--15', 'UMOL/L', '总蛋白', '58.9V', '60--80', 'TP', 'S/L', '白蛋白', '35.1', '33--55', 'ALB', ':/L', '球蛋白', '23.8', '20--30', 'GLO', '8/L', '白球比', 'A/G', '1.5', '1.5--2.5', 'ALP', '可性磷酉酯', '93', '15--112', 'IU/L', '谷氨酰转肽酸', '<50', '14.3', 'GGT', 'U/L', '谷草转氨酶', 'AST', '16.3', '8--40', 'U/L', '乳酸脱氢酶', 'LDH', '167', '114--240', 'U/L', '腺甘脱氨酶', '12.6', '4--24', 'ADA', 'U/L']\"], 'tensors': []}\n", + "{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['res'], 'value': [\"['股股东的持股情况', '单位：股', '股东总数（户）', '75.103', '前十名股东持股情况', '持有有限售条', '质押或冻结情况', '股东名称', '期末持股数量', '比例', '件股份数量', '股东性质', '股份状态', '数量', '国有法人', 'HONG Leong Bank', '境外法人', '浩海产业投资基金管理', '240000000', '境内非国有法人', '0', '国有法人', '公司', '16000000', '16000000', '公司', '国有法人', '成都欣天颐投资有限责', '0', '国有法人', '上海东昌投资发展有限', '3.3220%', '冻结', '公司', '50.000.00境内非国有法人', '新华文轩出版传媒股份', '0', '80000.000', '国有法人', '四川新华发行集团有限', '71243800', '1.9723%', '公司', '国有法人', '71.154.900', '限责任公司', '国有法人']\"], 'tensors': []}\n", + "==> total number of test imgs: 20\n" + ] + } + ], + "source": [ + "!python pipeline_http_client.py" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "进一步可以调整 config.yml 中的并发数，这里仅演示跑通效果，在这里默认都设置为1 \n", + "\n", + "```\n", + " det:\n", + " #并发数，is_thread_op=True时，为线程并发；否则为进程并发\n", + " concurrency: 1\n", + " ...\n", + " rec:\n", + " #并发数，is_thread_op=True时，为线程并发；否则为进程并发\n", + " concurrency: 1\n", + " ...\n", + "```\n", + "\n", + "预测性能数据会被自动写入 `PipelineServingLogs/pipeline.tracer` 文件中。\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "## 4.5 FAQ\n", + "\n", + "**Q1**： 发送请求后没有结果返回或者提示输出解码报错\n", + "\n", + "**A1**： 启动服务和发送请求时不要设置代理，可以在启动服务前和发送请求前关闭代理，关闭代理的命令是：\n", + "```\n", + "unset https_proxy\n", + "unset http_proxy\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "# 5. 基于Paddle Lite的端侧推理实战\n", + "\n", + "随时移动互联网的普及，越来越多的手机、嵌入式设备被使用，同时考虑到数据安全性以及模型运行成本，越来越多的模型被直接运行在端侧设备中。\n", + "\n", + "Paddle Lite是飞桨轻量化推理引擎，为手机、IOT端提供高效推理能力，并广泛整合跨平台硬件，为端侧部署及应用落地问题提供轻量化的部署方案。\n", + "\n", + "本章介绍基于[Paddle Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite) 在移动端部署PaddleOCR超轻量中文检测、识别模型的步骤。\n", + "\n", + "\n", + "下面给大家演示一下Android上运行PP-OCRv2系列模型的demo。\n", + "\n", + "[Android demo演示链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/presentation_demo/android_lite%20demo.mp4)\n", + "\n", + "\n", + "由于在这里无法演示，在这里给大家介绍一下基于Paddle Lite开发PP-OCRv2系统运行程序的流程。\n", + "\n", + "如果希望实操，可以参考[PaddleOCR基于Paddle Lite的部署文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/deploy/lite/readme.md)。\n", + "\n", + "## 5.1 准备环境\n", + "\n", + "这里需要同时准备交叉编译的环境以及Paddle Lite预测库，交叉编译环境用于生成可以在端侧设备上使用的可执行文件。推荐使用docker作为交叉编译环境。\n", + "\n", + "## 5.2 准备模型\n", + "\n", + "在使用Paddle Lite进行模型预测时，需要首先将推理模型转化为用于Paddle Lite预测的优化模型（后缀一般为`nb`），它采取了多种策略来自动优化原始的模型，其中包括量化、子图融合、混合调度、Kernel优选等方法。优化后的模型更轻量，速度更快。\n", + "\n", + "## 5.3 编译\n", + "\n", + "运行`make -j`执行编译，得到可执行文件, 第一次执行此命令会下载opencv等依赖库，等待下载完成之后再次运行`make -j`即可。\n", + "\n", + "## 5.4 上传至手机等移动端\n", + "\n", + "使用adb等工具，将可执行文件、模型文件、配置文件等传到手机等移动端上。\n", + "\n", + "## 5.5 运行\n", + "\n", + "在移动端中运行可执行文件即可得到结果，输出结果示例如下。\n", + "\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
移动端输出结果
\n", + "\n", + "## 5.6 FAQ\n", + "Q1：如果想更换模型怎么办，需要重新按照流程走一遍吗？\n", + "\n", + "A1：如果已经走通了上述步骤，更换模型只需要替换 .nb 模型文件即可，同时要注意更新字典\n", + "\n", + "Q2：换一个图测试怎么做？\n", + "\n", + "A2：替换debug下的.jpg测试图像为你想要测试的图像，adb push 到手机上即可\n", + "\n", + "Q3：如何封装到手机APP中？\n", + "\n", + "A3：此demo旨在提供能在手机上运行OCR的核心算法部分，PaddleOCR/deploy/android_demo是将这个demo封装到手机app的示例，供参考" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "# 6. 作业\n", + "\n", + "请参考[预测部署客观题](https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/objective/28710)与[预测部署实战题](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3297083)部分。" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "py35-paddle1.2.0" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 1 +} diff --git "a/notebook/notebook_ch/6.document_analysis/\346\226\207\346\241\243\345\210\206\346\236\220\345\256\236\346\210\230-VQA.ipynb" "b/notebook/notebook_ch/6.document_analysis/\346\226\207\346\241\243\345\210\206\346\236\220\345\256\236\346\210\230-VQA.ipynb" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..44f6f0f8997b982b6e195283a97c8450d31cbf2f --- /dev/null +++ "b/notebook/notebook_ch/6.document_analysis/\346\226\207\346\241\243\345\210\206\346\236\220\345\256\236\346\210\230-VQA.ipynb" @@ -0,0 +1,1246 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "# DOC-VQA SER实战\n", + "\n", + "本节将介绍如何使用PaddleOCR完成DOC-VQA SER算法的训练与运行，包括：\n", + "\n", + "1. 理解DOC-VQA SER算法原理\n", + "2. 掌握PaddleOCR里DOC-VQA SER代码的训练流程\n", + "\n", + "## 1. 快速体验\n", + "\n", + "准备代码和环境" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n", + "Requirement already satisfied: pip in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (21.3.1)\n", + "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n", + "Requirement already satisfied: shapely in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 1)) (1.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: scikit-image in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 2)) (0.19.1)\n", + "Requirement already satisfied: imgaug==0.4.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 3)) (0.4.0)\n", + "Requirement already satisfied: pyclipper in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 4)) (1.3.0.post2)\n", + "Requirement already satisfied: lmdb in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 5)) (1.2.1)\n", + "Requirement already satisfied: tqdm in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 6)) (4.27.0)\n", + "Requirement already satisfied: numpy in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 7)) (1.20.3)\n", + "Requirement already satisfied: visualdl in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (2.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: python-Levenshtein in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 9)) (0.12.2)\n", + "Requirement already satisfied: opencv-contrib-python==4.4.0.46 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 10)) (4.4.0.46)\n", + "Requirement already satisfied: cython in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 11)) (0.29)\n", + "Requirement already satisfied: lxml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 12)) (4.7.1)\n", + "Requirement already satisfied: premailer in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 13)) (3.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: openpyxl in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 14)) (3.0.5)\n", + "Requirement already satisfied: fasttext==0.9.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 15)) (0.9.1)\n", + "Requirement already satisfied: six in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 3)) (1.15.0)\n", + "Requirement already satisfied: matplotlib in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 3)) (2.2.3)\n", + "Requirement already satisfied: Pillow in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 3)) (7.1.2)\n", + "Requirement already satisfied: imageio in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 3)) (2.6.1)\n", + "Requirement already satisfied: scipy in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 3)) (1.6.3)\n", + "Requirement already satisfied: opencv-python in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 3)) (4.1.1.26)\n", + "Requirement already satisfied: pybind11>=2.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from fasttext==0.9.1->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 15)) (2.8.1)\n", + "Requirement already satisfied: setuptools>=0.7.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from fasttext==0.9.1->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 15)) (56.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: tifffile>=2019.7.26 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 2)) (2021.11.2)\n", + "Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 2)) (20.9)\n", + "Requirement already satisfied: networkx>=2.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 2)) (2.4)\n", + "Requirement already satisfied: PyWavelets>=1.1.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 2)) (1.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: Flask-Babel>=1.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (1.0.0)\n", + "Requirement already satisfied: shellcheck-py in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (0.7.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: protobuf>=3.11.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (3.14.0)\n", + "Requirement already satisfied: pandas in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (1.1.5)\n", + "Requirement already satisfied: flask>=1.1.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (1.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: requests in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (2.22.0)\n", + "Requirement already satisfied: bce-python-sdk in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (0.8.53)\n", + "Requirement already satisfied: pre-commit in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (1.21.0)\n", + "Requirement already satisfied: flake8>=3.7.9 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (3.8.2)\n", + "Requirement already satisfied: cssutils in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from premailer->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 13)) (2.3.0)\n", + "Requirement already satisfied: cachetools in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from premailer->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 13)) (4.0.0)\n", + "Requirement already satisfied: cssselect in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from premailer->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 13)) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: et-xmlfile in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from openpyxl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 14)) (1.0.1)\n", + "Requirement already satisfied: jdcal in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from openpyxl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 14)) (1.4.1)\n", + "Requirement already satisfied: importlib-metadata in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (0.23)\n", + "Requirement already satisfied: pycodestyle<2.7.0,>=2.6.0a1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (2.6.0)\n", + "Requirement already satisfied: mccabe<0.7.0,>=0.6.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (0.6.1)\n", + "Requirement already satisfied: pyflakes<2.3.0,>=2.2.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (2.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: Werkzeug>=0.15 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (0.16.0)\n", + "Requirement already satisfied: itsdangerous>=0.24 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: Jinja2>=2.10.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (2.11.0)\n", + "Requirement already satisfied: click>=5.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (7.0)\n", + "Requirement already satisfied: pytz in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from Flask-Babel>=1.0.0->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (2019.3)\n", + "Requirement already satisfied: Babel>=2.3 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from Flask-Babel>=1.0.0->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (2.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: decorator>=4.3.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from networkx>=2.2->scikit-image->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 2)) (4.4.2)\n", + "Requirement already satisfied: pyparsing>=2.0.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from packaging>=20.0->scikit-image->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 2)) (2.4.2)\n", + "Requirement already satisfied: pycryptodome>=3.8.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from bce-python-sdk->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (3.9.9)\n", + "Requirement already satisfied: future>=0.6.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from bce-python-sdk->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (0.18.0)\n", + "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 3)) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 3)) (0.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 3)) (2.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: identify>=1.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (1.4.10)\n", + "Requirement already satisfied: nodeenv>=0.11.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (1.3.4)\n", + "Requirement already satisfied: aspy.yaml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (1.3.0)\n", + "Requirement already satisfied: pyyaml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (5.1.2)\n", + "Requirement already satisfied: virtualenv>=15.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (16.7.9)\n", + "Requirement already satisfied: toml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (0.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: cfgv>=2.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pre-commit->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (2.0.1)\n", + "Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (1.25.6)\n", + "Requirement already satisfied: idna<2.9,>=2.5 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (2.8)\n", + "Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (2019.9.11)\n", + "Requirement already satisfied: chardet<3.1.0,>=3.0.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from requests->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (3.0.4)\n", + "Requirement already satisfied: MarkupSafe>=0.23 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from Jinja2>=2.10.1->flask>=1.1.1->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (1.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: zipp>=0.5 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from importlib-metadata->flake8>=3.7.9->visualdl->-r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (3.6.0)\n", + "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n", + "Requirement already satisfied: paddleocr in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (2.3.0.2)\n", + "Requirement already satisfied: python-Levenshtein in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (0.12.2)\n", + "Requirement already satisfied: opencv-contrib-python==4.4.0.46 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (4.4.0.46)\n", + "Requirement already satisfied: lxml in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (4.7.1)\n", + "Requirement already satisfied: openpyxl in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (3.0.5)\n", + "Requirement already satisfied: scikit-image in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (0.19.1)\n", + "Requirement already satisfied: shapely in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (1.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: premailer in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (3.10.0)\n", + "Requirement already satisfied: numpy in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (1.20.3)\n", + "Requirement already satisfied: pyclipper in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (1.3.0.post2)\n", + "Requirement already satisfied: cython in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (0.29)\n", + "Requirement already satisfied: fasttext==0.9.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (0.9.1)\n", + "Requirement already satisfied: tqdm in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (4.27.0)\n", + "Requirement already satisfied: imgaug==0.4.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (0.4.0)\n", + "Requirement already satisfied: visualdl in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (2.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: lmdb in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from paddleocr) (1.2.1)\n", + "Requirement already satisfied: pybind11>=2.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from fasttext==0.9.1->paddleocr) (2.8.1)\n", + "Requirement already satisfied: setuptools>=0.7.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from fasttext==0.9.1->paddleocr) (56.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: imageio in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->paddleocr) (2.6.1)\n", + "Requirement already satisfied: scipy in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->paddleocr) (1.6.3)\n", + "Requirement already satisfied: opencv-python in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->paddleocr) (4.1.1.26)\n", + "Requirement already satisfied: six in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->paddleocr) (1.15.0)\n", + "Requirement already satisfied: Pillow in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->paddleocr) (7.1.2)\n", + "Requirement already satisfied: matplotlib in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from imgaug==0.4.0->paddleocr) (2.2.3)\n", + "Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->paddleocr) (20.9)\n", + "Requirement already satisfied: PyWavelets>=1.1.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->paddleocr) (1.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: tifffile>=2019.7.26 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->paddleocr) (2021.11.2)\n", + "Requirement already satisfied: networkx>=2.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from scikit-image->paddleocr) (2.4)\n", + "Requirement already satisfied: jdcal in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from openpyxl->paddleocr) (1.4.1)\n", + "Requirement already satisfied: et-xmlfile in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from openpyxl->paddleocr) (1.0.1)\n", + "Requirement already satisfied: requests in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from premailer->paddleocr) (2.22.0)\n", + "Requirement already satisfied: cssutils in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from premailer->paddleocr) (2.3.0)\n", + "Requirement already satisfied: cachetools in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from premailer->paddleocr) (4.0.0)\n", + "Requirement already satisfied: cssselect in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from premailer->paddleocr) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: pre-commit in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr) (1.21.0)\n", + "Requirement already satisfied: pandas in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr) (1.1.5)\n", + "Requirement already satisfied: flask>=1.1.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr) (1.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: protobuf>=3.11.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr) (3.14.0)\n", + "Requirement already satisfied: bce-python-sdk in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr) (0.8.53)\n", + "Requirement already satisfied: shellcheck-py in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr) (0.7.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: flake8>=3.7.9 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr) (3.8.2)\n", + "Requirement already satisfied: Flask-Babel>=1.0.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from visualdl->paddleocr) (1.0.0)\n", + "Requirement already satisfied: pyflakes<2.3.0,>=2.2.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->paddleocr) (2.2.0)\n", + "Requirement already satisfied: importlib-metadata in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->paddleocr) (0.23)\n", + "Requirement already satisfied: mccabe<0.7.0,>=0.6.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->paddleocr) (0.6.1)\n", + "Requirement already satisfied: pycodestyle<2.7.0,>=2.6.0a1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flake8>=3.7.9->visualdl->paddleocr) (2.6.0)\n", + "Requirement already satisfied: Werkzeug>=0.15 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->paddleocr) (0.16.0)\n", + "Requirement already satisfied: itsdangerous>=0.24 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->paddleocr) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: click>=5.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->paddleocr) (7.0)\n", + "Requirement already satisfied: Jinja2>=2.10.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from flask>=1.1.1->visualdl->paddleocr) (2.11.0)\n", + "Requirement already satisfied: Babel>=2.3 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from Flask-Babel>=1.0.0->visualdl->paddleocr) (2.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: pytz in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from Flask-Babel>=1.0.0->visualdl->paddleocr) (2019.3)\n", + "Requirement already satisfied: decorator>=4.3.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from networkx>=2.2->scikit-image->paddleocr) (4.4.2)\n", + "Requirement already satisfied: pyparsing>=2.0.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from packaging>=20.0->scikit-image->paddleocr) (2.4.2)\n", + "Requirement already satisfied: future>=0.6.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from bce-python-sdk->visualdl->paddleocr) (0.18.0)\n", + "Requirement already satisfied: pycryptodome>=3.8.0 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from bce-python-sdk->visualdl->paddleocr) (3.9.9)\n", + "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->paddleocr) (1.1.0)\n", + "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->imgaug==0.4.0->paddleocr) (2.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from 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XkrEIWQD/h7X2/zHGfAfA3xljfh7A6wD+u9b5/wTg/UiCxSwD+MitzzIhq2OM+RsA7wKw3RjzBpLIqP8D1tCurbUzxpj/iEShAIBPWGu7DbBEyE0npZ2/yxjzFiTuqWcB/AIAWGv/1RjzdwBeQhJ1+Jestc1WOpRryGbmhwD8WwD/zRhzonXsP4B9OiEwyXIEQgghhBBCCCGEaDarSzYhhBBCCCGEELKhUGEmhBBCCCGEEEICUGEmhBBCCCGEEEICUGEmhBBCCCGEEEICUGEmhBBCCCGEEEICUGEmhBBCCCGEEEICUGEmhBBCCCGEEEIC/P+mHELebfYUAgAAAABJRU5ErkJggg==\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 执行 SER 预测\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.4/ppstructure/vqa/infer_ser_e2e.py\n", + "\n", + "! python infer_ser_e2e.py \\\n", + " --model_name_or_path \"./inference/PP-Layout_v1.0_ser_pretrained/\" \\\n", + " --max_seq_length 512 \\\n", + " --output_dir \"output/res_e2e/\" \\\n", + " --infer_imgs \"images/input/zh_val_42.jpg\"\n", + " \n", + "import cv2\n", + "from matplotlib import pyplot as plt\n", + "# 在notebook中使用matplotlib.pyplot绘图时，需要添加该命令进行显示\n", + "%matplotlib inline\n", + "\n", + "img = cv2.imread('output/res_e2e/zh_val_42_ser.jpg')\n", + "plt.figure(figsize=(48,24))\n", + "plt.imshow(img)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 2. 原理详解\n", + "\n", + "PaddleOCR中DOC-VQA系列算法目前基于[LayoutXLM](https://arxiv.org/pdf/2104.08836.pdf)论文实现，提供了SER和RE两种任务\n", + "\n", + "LayoutXLM是LayoutLMV2的多语言版本，LayoutLMV2原理图如下：\n", + "\n", + "
\n", + "
图1 LayoutLMV2算法
\n", + "\n", + "相对于NLP中的Bert，LayoutXLM在模型的输入端新增了Image和图像内文字的Layout信息，LayoutXLM已经在PaddleNLP中实现，因此这里从模型前向的角度介绍数据和网络。\n", + "\n", + "### 2.1 输入数据处理\n", + "\n", + "首先对图像进行ocr识别或pdf解析，获取text及bbox信息，在此基础上构建模型的三个输入：\n", + "\n", + "1. Text Embedding\n", + "\n", + "\t首先对OCR识别的文本使用 WordPiece 进行切分，之后添加 [CLS] 和 [SEP] 标记，并用 [PAD] 补齐长度得到文本输入序列如下：\n", + " \n", + " $$S=\\{[CLS], w_1, w_2, \\cdots , [SEP], [PAD], [PAD], \\cdots \\}, |S|=L$$\n", + "\t\n", + " 再将词向量、一维位置向量、分段向量相加得到文本向量，公式如下：\n", + " \n", + " $$t_i=TokEmb(w_i)+PosEmb1D(i)+SegEmb(s_i), 0 \\leq i 512 时，划分为2个batch\n", + " ncoded_inputs = split_page(encoded_inputs)\n", + "\n", + " fake_bs = encoded_inputs[\"input_ids\"].shape[0]\n", + "\n", + " encoded_inputs[\"image\"] = paddle.to_tensor(img).unsqueeze(0).expand(\n", + " [fake_bs] + list(img.shape))\n", + "\n", + " encoded_inputs[\"segment_offset_id\"] = segment_offset_id\n", + "\n", + " return encoded_inputs\n", + "\n", + "img = cv2.imread('images/input/zh_val_42.jpg')\n", + "\n", + "ocr_engine = PaddleOCR(use_angle_cls=False,show_log=False)\n", + "# 执行ocr识别\n", + "ocr_result = ocr_engine.ocr(img, cls=False)\n", + "# ocr结果转字典形式，文本框转换为外接矩形\n", + "ocr_info = parse_ocr_info_for_ser(ocr_result)\n", + "\n", + "\n", + "tokenizer = LayoutXLMTokenizer.from_pretrained('inference/PP-Layout_v1.0_ser_pretrained')\n", + "# 对图像进行resize，\n", + "# 对文本进行分词，转换为词典索引等操作，\n", + "# 对box进行归一化\n", + "max_seq_length = 512\n", + "inputs = preprocess(tokenizer=tokenizer,ori_img=img,ocr_info=ocr_info,max_seq_len=max_seq_length, img_size=(224,224))\n", + "\n", + "print(inputs.keys())\n", + "print(inputs['image'].shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "经过处理后的数据为一个字典，包含下面几个字段:\n", + "
\n", + " \n", + "| 字段 | 含义 |\n", + "|---|---|\n", + "|image| resize为224*224的图像 |\n", + "|bbox| 归一化到 0-1000 的box |\n", + "|input_ids| 文本经过分词之后的文本段在词表里的索引 |\n", + "|token_type_ids| 文本段的类别信息|\n", + "|attention_mask| 对文本段进行mask的掩码，特殊字符对应位置标记为0，文本段对应位置标记为1 |\n", + "|segment_offset_id| 记录了每个文本在input_ids里的结束位置|\n", + " \n", + "
" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 2.2 SER网络\n", + "\n", + "SER: 语义实体识别 (Semantic Entity Recognition）, 可以完成对图像中的文本识别与分类。 \n", + "SER网络LayoutXLMModel的输出上加了一个全连接的分类头，其网络代码如下：" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/paddlenlp/transformers/layoutxlm/modeling.py#L846\n", + "\n", + "from paddlenlp.transformers import LayoutXLMPretrainedModel\n", + "from paddle import nn\n", + "class LayoutXLMForTokenClassification(LayoutXLMPretrainedModel):\n", + " def __init__(self, layoutxlm, num_classes=2, dropout=None):\n", + " super(LayoutXLMForTokenClassification, self).__init__()\n", + " self.num_classes = num_classes\n", + " if isinstance(layoutxlm, dict):\n", + " self.layoutxlm = LayoutXLMModel(**layoutxlm)\n", + " else:\n", + " self.layoutxlm = layoutxlm\n", + " self.dropout = nn.Dropout(dropout if dropout is not None else self.layoutxlm.config[\"hidden_dropout_prob\"])\n", + " self.classifier = nn.Linear(self.layoutxlm.config[\"hidden_size\"],num_classes)\n", + " self.classifier.apply(self.init_weights)\n", + "\n", + " def get_input_embeddings(self):\n", + " return self.layoutxlm.embeddings.word_embeddings\n", + "\n", + " def forward(self, input_ids=None, bbox=None, image=None, attention_mask=None, token_type_ids=None, position_ids=None, head_mask=None, labels=None):\n", + " # backbone 运算\n", + " outputs = self.layoutxlm(input_ids=input_ids, bbox=bbox, image=image, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids, position_ids=position_ids, head_mask=head_mask)\n", + " seq_length = input_ids.shape[1]\n", + " # head 运算\n", + " sequence_output, image_output = outputs[0][:, :seq_length], outputs[0][:, seq_length:]\n", + " sequence_output = self.dropout(sequence_output)\n", + " logits = self.classifier(sequence_output)\n", + "\n", + " outputs = logits,\n", + " \n", + " # 计算loss\n", + " if labels is not None:\n", + " loss_fct = nn.CrossEntropyLoss()\n", + "\n", + " if attention_mask is not None:\n", + " active_loss = attention_mask.reshape([-1, ]) == 1\n", + " active_logits = logits.reshape([-1, self.num_classes])[active_loss]\n", + " active_labels = labels.reshape([-1, ])[active_loss]\n", + " loss = loss_fct(active_logits, active_labels)\n", + " else:\n", + " loss = loss_fct(logits.reshape([-1, self.num_classes]),labels.reshape([-1, ]))\n", + " outputs = (loss, ) + outputs\n", + " return outputs" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[2, 512, 7]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 初始化网络\n", + "net = LayoutXLMForTokenClassification.from_pretrained('inference/PP-Layout_v1.0_ser_pretrained')\n", + "net.eval()\n", + "# 执行网络前向\n", + "outputs = net(input_ids=inputs[\"input_ids\"],\n", + " bbox=inputs[\"bbox\"],\n", + " image=inputs[\"image\"],\n", + " token_type_ids=inputs[\"token_type_ids\"],\n", + " attention_mask=inputs[\"attention_mask\"])\n", + "print(outputs[0].shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 2.3 后处理\n", + "\n", + "后处理主要完成将模型输出的文本锻的预测结果对应到文本上，并且将结果和ocr的结果进行结合，主要包含以下几个步骤\n", + "\n", + "1. 每一个文本，统计该文本下所有文本段预测的label\n", + "2. 选取所有文本段预测最多的label作为该文本的label" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "label2id_map: {'O': 0, 'B-QUESTION': 1, 'I-QUESTION': 2, 'B-ANSWER': 3, 'I-ANSWER': 4, 'B-HEADER': 5, 'I-HEADER': 6}\n", + "label2id_map_for_draw: {'O': 0, 'B-QUESTION': 1, 'I-QUESTION': 1, 'B-ANSWER': 3, 'I-ANSWER': 3, 'B-HEADER': 5, 'I-HEADER': 5}\n", + "id2label_map: {0: 'O', 1: 'QUESTION', 3: 'ANSWER', 5: 'HEADER'}\n", + "[{'text': '个人信息登记表', 'bbox': [1026.0, 292.0, 1495.0, 377.0], 'poly': [[1027.0, 292.0], [1495.0, 300.0], [1494.0, 377.0], [1026.0, 369.0]], 'pred_id': 5, 'pred': 'HEADER'}, {'text': '申报学院（部门）：', 'bbox': [207.0, 424.0, 587.0, 475.0], 'poly': [[207.0, 424.0], [587.0, 424.0], [587.0, 475.0], [207.0, 475.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '出生', 'bbox': [1144.0, 526.0, 1218.0, 566.0], 'poly': [[1144.0, 526.0], [1218.0, 526.0], [1218.0, 566.0], [1144.0, 566.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '政治', 'bbox': [1616.0, 530.0, 1709.0, 570.0], 'poly': [[1616.0, 530.0], [1709.0, 530.0], [1709.0, 570.0], [1616.0, 570.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '1997年12月17日「面貌', 'bbox': [1298.0, 558.0, 1713.0, 644.0], 'poly': [[1301.0, 558.0], [1713.0, 571.0], [1711.0, 644.0], [1298.0, 631.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '岳欣欣', 'bbox': [491.0, 559.0, 653.0, 614.0], 'poly': [[491.0, 559.0], [653.0, 559.0], [653.0, 614.0], [491.0, 614.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '性别', 'bbox': [805.0, 559.0, 908.0, 618.0], 'poly': [[805.0, 559.0], [908.0, 559.0], [908.0, 618.0], [805.0, 618.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '群众', 'bbox': [1801.0, 552.0, 1886.0, 614.0], 'poly': [[1801.0, 552.0], [1886.0, 552.0], [1886.0, 614.0], [1801.0, 614.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '女', 'bbox': [1008.0, 563.0, 1070.0, 610.0], 'poly': [[1008.0, 563.0], [1070.0, 563.0], [1070.0, 610.0], [1008.0, 610.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '(拼音)', 'bbox': [207.0, 577.0, 354.0, 629.0], 'poly': [[207.0, 577.0], [354.0, 577.0], [354.0, 629.0], [207.0, 629.0]], 'pred_id': 0, 'pred': 'O'}, {'text': '日期', 'bbox': [1126.0, 577.0, 1222.0, 632.0], 'poly': [[1126.0, 577.0], [1222.0, 577.0], [1222.0, 632.0], [1126.0, 632.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '婚育「', 'bbox': [1120.0, 634.0, 1272.0, 714.0], 'poly': [[1127.0, 634.0], [1272.0, 649.0], [1265.0, 714.0], [1120.0, 699.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '生源地/培养形式', 'bbox': [1506.0, 647.0, 1790.0, 698.0], 'poly': [[1506.0, 647.0], [1790.0, 647.0], [1790.0, 698.0], [1506.0, 698.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '未婚', 'bbox': [1270.0, 654.0, 1369.0, 709.0], 'poly': [[1270.0, 654.0], [1369.0, 654.0], [1369.0, 709.0], [1270.0, 709.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '寸报名照', 'bbox': [2140.0, 650.0, 2273.0, 702.0], 'poly': [[2140.0, 650.0], [2273.0, 650.0], [2273.0, 702.0], [2140.0, 702.0]], 'pred_id': 0, 'pred': 'O'}, {'text': '中国', 'bbox': [443.0, 661.0, 528.0, 720.0], 'poly': [[443.0, 661.0], [528.0, 661.0], [528.0, 720.0], [443.0, 720.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '国籍', 'bbox': [244.0, 672.0, 336.0, 731.0], 'poly': [[244.0, 672.0], [336.0, 672.0], [336.0, 731.0], [244.0, 731.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '民族', 'bbox': [812.0, 672.0, 904.0, 734.0], 'poly': [[812.0, 672.0], [904.0, 672.0], [904.0, 734.0], [812.0, 734.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '辽宁省西丰县', 'bbox': [1841.0, 668.0, 2064.0, 731.0], 'poly': [[1843.0, 668.0], [2064.0, 677.0], [2062.0, 731.0], [1841.0, 723.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '状况', 'bbox': [1137.0, 713.0, 1218.0, 756.0], 'poly': [[1137.0, 713.0], [1218.0, 713.0], [1218.0, 756.0], [1137.0, 756.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '(应届毕业生填写）', 'bbox': [1528.0, 720.0, 1782.0, 760.0], 'poly': [[1528.0, 720.0], [1782.0, 720.0], [1782.0, 760.0], [1528.0, 760.0]], 'pred_id': 0, 'pred': 'O'}, {'text': '粘贴处', 'bbox': [2140.0, 716.0, 2251.0, 767.0], 'poly': [[2140.0, 716.0], [2251.0, 716.0], [2251.0, 767.0], [2140.0, 767.0]], 'pred_id': 0, 'pred': 'O'}, {'text': '现工作（学习)', 'bbox': [192.0, 767.0, 484.0, 822.0], 'poly': [[192.0, 767.0], [484.0, 771.0], [483.0, 822.0], [192.0, 818.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '大连海事大学', 'bbox': [542.0, 781.0, 794.0, 841.0], 'poly': [[544.0, 781.0], [794.0, 790.0], [792.0, 841.0], [542.0, 833.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '单位', 'bbox': [967.0, 775.0, 1074.0, 829.0], 'poly': [[967.0, 775.0], [1074.0, 775.0], [1074.0, 829.0], [967.0, 829.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '辽宁省大连市甘井子区凌海路3号', 'bbox': [1118.0, 789.0, 1701.0, 844.0], 'poly': [[1118.0, 789.0], [1701.0, 793.0], [1701.0, 844.0], [1118.0, 840.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '邮编', 'bbox': [1727.0, 819.0, 1808.0, 862.0], 'poly': [[1727.0, 819.0], [1808.0, 819.0], [1808.0, 862.0], [1727.0, 862.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '100085', 'bbox': [1893.0, 815.0, 2004.0, 866.0], 'poly': [[1893.0, 815.0], [2004.0, 815.0], [2004.0, 866.0], [1893.0, 866.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '单位', 'bbox': [295.0, 833.0, 391.0, 888.0], 'poly': [[295.0, 833.0], [391.0, 833.0], [391.0, 888.0], [295.0, 888.0]], 'pred_id': 0, 'pred': 'O'}, {'text': '地址', 'bbox': [967.0, 844.0, 1055.0, 888.0], 'poly': [[967.0, 844.0], [1055.0, 844.0], [1055.0, 888.0], [967.0, 888.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '现专业技术职', 'bbox': [207.0, 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'毕业单位', 'bbox': [870.0, 1124.0, 1049.0, 1200.0], 'poly': [[873.0, 1124.0], [1049.0, 1134.0], [1046.0, 1200.0], [870.0, 1190.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '大连海事大学', 'bbox': [1192.0, 1136.0, 1439.0, 1188.0], 'poly': [[1192.0, 1136.0], [1439.0, 1136.0], [1439.0, 1188.0], [1192.0, 1188.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '毕业时间', 'bbox': [1890.0, 1144.0, 2056.0, 1195.0], 'poly': [[1890.0, 1144.0], [2056.0, 1144.0], [2056.0, 1195.0], [1890.0, 1195.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '2019年6月', 'bbox': [2148.0, 1147.0, 2314.0, 1199.0], 'poly': [[2148.0, 1147.0], [2314.0, 1147.0], [2314.0, 1199.0], [2148.0, 1199.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '获得单位', 'bbox': [869.0, 1204.0, 1050.0, 1284.0], 'poly': [[875.0, 1204.0], [1050.0, 1218.0], [1044.0, 1284.0], [869.0, 1270.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '最高学位', 'bbox': [207.0, 1224.0, 369.0, 1275.0], 'poly': [[207.0, 1224.0], [369.0, 1224.0], [369.0, 1275.0], [207.0, 1275.0]], 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2858.0], 'poly': [[1941.0, 2814.0], [2030.0, 2814.0], [2030.0, 2858.0], [1941.0, 2858.0]], 'pred_id': 0, 'pred': 'O'}, {'text': '语种', 'bbox': [369.0, 2825.0, 465.0, 2879.0], 'poly': [[369.0, 2825.0], [465.0, 2825.0], [465.0, 2879.0], [369.0, 2879.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '口语水平', 'bbox': [900.0, 2828.0, 1070.0, 2879.0], 'poly': [[900.0, 2828.0], [1070.0, 2828.0], [1070.0, 2879.0], [900.0, 2879.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '女名积得时间', 'bbox': [1581.0, 2808.0, 1847.0, 2896.0], 'poly': [[1581.0, 2829.0], [1842.0, 2808.0], [1847.0, 2875.0], [1587.0, 2896.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '取得时间。', 'bbox': [2117.0, 2827.0, 2304.0, 2906.0], 'poly': [[2122.0, 2827.0], [2304.0, 2841.0], [2299.0, 2906.0], [2117.0, 2893.0]], 'pred_id': 0, 'pred': 'O'}, {'text': '及或货', 'bbox': [203.0, 2843.0, 280.0, 2883.0], 'poly': [[203.0, 2843.0], [280.0, 2843.0], [280.0, 2883.0], [203.0, 2883.0]], 'pred_id': 0, 'pred': 'O'}, {'text': '（等级城分敷）', 'bbox': [546.0, 2861.0, 830.0, 2912.0], 'poly': [[546.0, 2861.0], [830.0, 2861.0], [830.0, 2912.0], [546.0, 2912.0]], 'pred_id': 0, 'pred': 'O'}, {'text': '水平', 'bbox': [1140.0, 2869.0, 1236.0, 2912.0], 'poly': [[1140.0, 2869.0], [1236.0, 2869.0], [1236.0, 2912.0], [1140.0, 2912.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '或分数', 'bbox': [1919.0, 2872.0, 2045.0, 2923.0], 'poly': [[1919.0, 2872.0], [2045.0, 2872.0], [2045.0, 2923.0], [1919.0, 2923.0]], 'pred_id': 0, 'pred': 'O'}, {'text': '语', 'bbox': [218.0, 2898.0, 288.0, 2960.0], 'poly': [[218.0, 2898.0], [288.0, 2898.0], [288.0, 2960.0], [218.0, 2960.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '其他', 'bbox': [1310.0, 2901.0, 1399.0, 2960.0], 'poly': [[1310.0, 2901.0], [1399.0, 2901.0], [1399.0, 2960.0], [1310.0, 2960.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '英语', 'bbox': [365.0, 2934.0, 480.0, 2989.0], 'poly': [[365.0, 2934.0], [480.0, 2934.0], [480.0, 2989.0], [365.0, 2989.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '六级', 'bbox': [661.0, 2931.0, 760.0, 2985.0], 'poly': [[661.0, 2931.0], [760.0, 2931.0], [760.0, 2985.0], [661.0, 2985.0]], 'pred_id': 3, 'pred': 'ANSWER'}, {'text': '育能', 'bbox': [218.0, 2949.0, 258.0, 3033.0], 'poly': [[218.0, 2949.0], [258.0, 2949.0], [258.0, 3033.0], [218.0, 3033.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '资格', 'bbox': [1306.0, 2964.0, 1395.0, 3026.0], 'poly': [[1306.0, 2964.0], [1395.0, 2964.0], [1395.0, 3026.0], [1306.0, 3026.0]], 'pred_id': 0, 'pred': 'O'}, {'text': '证书', 'bbox': [1306.0, 3026.0, 1402.0, 3084.0], 'poly': [[1306.0, 3026.0], [1402.0, 3026.0], [1402.0, 3084.0], [1306.0, 3084.0]], 'pred_id': 0, 'pred': 'O'}, {'text': '专主，错/号作水平分为：精通、熟练、一般。', 'bbox': [346.0, 3102.0, 1015.0, 3169.0], 'poly': [[348.0, 3102.0], [1015.0, 3117.0], [1014.0, 3169.0], [346.0, 3153.0]], 'pred_id': 1, 'pred': 'QUESTION'}, {'text': '1-3', 'bbox': [1210.0, 3270.0, 1262.0, 3318.0], 'poly': [[1210.0, 3270.0], [1262.0, 3270.0], [1262.0, 3318.0], [1210.0, 3318.0]], 'pred_id': 0, 'pred': 'O'}]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppstructure/vqa/vqa_utils.py\n", + "\n", + "import paddle\n", + "import numpy as np\n", + "\n", + "from infer_ser_e2e import get_bio_label_maps\n", + "\n", + "label2id_map, id2label_map = get_bio_label_maps('labels/labels_ser.txt')\n", + "\n", + "def postprocess(attention_mask, preds, id2label_map):\n", + " if isinstance(preds, paddle.Tensor):\n", + " preds = preds.numpy()\n", + " preds = np.argmax(preds, axis=2)\n", + "\n", + " preds_list = [[] for _ in range(preds.shape[0])]\n", + "\n", + " # keep batch info\n", + " for i in range(preds.shape[0]):\n", + " for j in range(preds.shape[1]):\n", + " if attention_mask[i][j] == 1:\n", + " preds_list[i].append(id2label_map[preds[i][j]])\n", + "\n", + " return preds_list\n", + "\n", + "def merge_preds_list_with_ocr_info(ocr_info, segment_offset_id, preds_list,\n", + " label2id_map_for_draw):\n", + " # \blist flatten\n", + " preds = [p for pred in preds_list for p in pred]\n", + " \n", + " # label2idx的字典转换为idx2label的字段，去掉B-和I-的前缀\n", + " id2label_map = dict()\n", + " for key in label2id_map_for_draw:\n", + " val = label2id_map_for_draw[key]\n", + " if key == \"O\":\n", + " id2label_map[val] = key\n", + " if key.startswith(\"B-\") or key.startswith(\"I-\"):\n", + " id2label_map[val] = key[2:]\n", + " else:\n", + " id2label_map[val] = key\n", + " print(\"id2label_map:\",id2label_map)\n", + " \n", + " # 对每一个文本，统计预测的label\n", + " for idx in range(len(segment_offset_id)):\n", + " if idx == 0:\n", + " start_id = 0\n", + " else:\n", + " start_id = segment_offset_id[idx - 1]\n", + " \n", + " end_id = segment_offset_id[idx]\n", + " # 拿出文本在 输出里的范围\n", + " curr_pred = preds[start_id:end_id]\n", + " # 拿出文本在 输出里的所有预测结果\n", + " curr_pred = [label2id_map_for_draw[p] for p in curr_pred]\n", + "\n", + " if len(curr_pred) <= 0:\n", + " pred_id = 0\n", + " else:\n", + " # print(\"pred label:\",curr_pred)\n", + " # 对label进行计数\n", + " counts = np.bincount(curr_pred)\n", + " # print(\"counts:\",counts)\n", + " pred_id = np.argmax(counts)\n", + " ocr_info[idx][\"pred_id\"] = int(pred_id)\n", + " ocr_info[idx][\"pred\"] = id2label_map[int(pred_id)]\n", + " # print(\"pred label:\",id2label_map[int(pred_id)])\n", + " return ocr_info\n", + "\n", + "preds = postprocess(inputs[\"attention_mask\"], outputs[0], id2label_map)\n", + "\n", + "# I 开头的value label替换为 B开头的\n", + "label2id_map_for_draw = dict()\n", + "for key in label2id_map:\n", + " if key.startswith(\"I-\"):\n", + " label2id_map_for_draw[key] = label2id_map[\"B\" + key[1:]]\n", + " else:\n", + " label2id_map_for_draw[key] = label2id_map[key]\n", + "print(\"label2id_map:\",label2id_map)\n", + "print(\"label2id_map_for_draw:\",label2id_map_for_draw)\n", + "# 将预测信息和ocr信息合并\n", + "ocr_info_with_ser = merge_preds_list_with_ocr_info(ocr_info, inputs[\"segment_offset_id\"], preds, label2id_map_for_draw)\n", + "print(ocr_info_with_ser)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 3. 训练\n", + "\n", + "\n", + "本节以XFUN中文数据集为例介绍如何完成SER模型的训练、评估与测试。\n", + "\n", + "### 3.1 数据准备\n", + "\n", + "这里使用[XFUN](https://github.com/doc-analysis/XFUND)数据集做为实验数据集。 \n", + "XFUN数据集是微软提出的一个用于KIE任务的多语言数据集，共包含七个数据集，每个数据集包含149张训练集和50张验证集\n", + "\n", + "* ZH(中文)\n", + "* JA(日语) \n", + "* ES(西班牙)\n", + "* FR(法语) \n", + "* IT(意大利) \n", + "* DE(德语) \n", + "* PT(葡萄牙) \n", + "\n", + "本次实验选取中文数据集作为我们的演示数据集。法语数据集作为实践课程的数据集，数据集样例图如下图所示\n", + "\n", + "\n", + "
\n", + "
图2 数据集样例，左中文，右法语
\n", + "\n", + "\n", + "可以运行如下指令完成中文数据集下载和解压，或者从 [https://github.com/doc-analysis/XFUND](https://github.com/doc-analysis/XFUND) 中自行下载。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "File ‘XFUND.tar’ already there; not retrieving.\r\n", + "\r\n" + ] + } + ], + "source": [ + "! wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/XFUND.tar\n", + "! tar -xf XFUND.tar\n", + "\n", + "# XFUN其他数据集使用下面的代码进行转换\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.4/ppstructure/vqa/helper/trans_xfun_data.py" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "运行上述指令后在 /home/aistudio/PaddleOCR/ppstructure/vqa/XFUND 目录下有2个文件夹，目录结构如下所示：\n", + "\n", + "```bash\n", + "/home/aistudio/PaddleOCR/ppstructure/vqa/XFUND\n", + " └─ zh_train/ \t\t \t训练集\n", + " ├── image/\t\t\t\t图片存放文件夹\n", + " ├── xfun_normalize_train.json \t标注信息\n", + " └─ zh_val/ \t\t \t验证集\n", + " ├── image/\t\t\t图片存放文件夹\n", + " ├── xfun_normalize_val.json \t标注信息\n", + "\n", + "```\n", + "\n", + "该数据集的标注格式为\n", + "\n", + "```bash\n", + "{\n", + " \"height\": 3508, # 图像高度\n", + " \"width\": 2480, # 图像宽度\n", + " \"ocr_info\": [\n", + " {\n", + " \"text\": \"邮政地址:\", # 单个文本内容\n", + " \"label\": \"question\", # 文本所属类别\n", + " \"bbox\": [261, 802, 483, 859], # 单个文本框\n", + " \"id\": 54, # 文本索引\n", + " \"linking\": [[54, 60]], # 当前文本和其他文本的关系 [question, answer]\n", + " \"words\": []\n", + " },\n", + " {\n", + " \"text\": \"湖南省怀化市市辖区\",\n", + " \"label\": \"answer\",\n", + " \"bbox\": [487, 810, 862, 859],\n", + " \"id\": 60,\n", + " \"linking\": [[54, 60]],\n", + " \"words\": []\n", + " }\n", + " ]\n", + "}\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 3.2 损失函数定义\n", + "\n", + "因为是多分类任务，loss使用 CrossEntropyLoss\n", + "\n", + "### 3.3 模型训练\n", + "\n", + "完成数据处理和损失函数定义后即可开始训练模型了。\n", + "\n", + "具体训练命令如下：" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: ----------- Configuration Arguments -----------\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: adam_epsilon: 1e-08\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: det_model_dir: None\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: eval_data_dir: XFUND/zh_val/image\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: eval_label_path: XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: eval_steps: 10\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: evaluate_during_training: True\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: infer_imgs: None\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: label_map_path: ./labels/labels_ser.txt\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: learning_rate: 5e-05\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: max_grad_norm: 1.0\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: max_seq_length: 512\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: model_name_or_path: layoutxlm-base-uncased\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: num_train_epochs: 200\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: num_workers: 0\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: ocr_json_path: None\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: output_dir: ./output/ser/\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: per_gpu_eval_batch_size: 8\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: per_gpu_train_batch_size: 8\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: re_model_name_or_path: None\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: rec_model_dir: None\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: resume: False\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: seed: 2048\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: ser_model_type: LayoutXLM\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: train_data_dir: XFUND/zh_train/image\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: train_label_path: XFUND/zh_train/xfun_normalize_train.json\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: warmup_steps: 50\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: weight_decay: 0.0\n", + "[2021/12/26 20:12:07] root INFO: ------------------------------------------------\n", + "[2021-12-26 20:12:07,259] [ INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/layoutxlm-base-uncased/sentencepiece.bpe.model\n", + "[2021-12-26 20:12:07,928] [ INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/layoutxlm-base-uncased/model_state.pdparams\n", + "W1226 20:12:07.929606 1085 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 10.1, Runtime API Version: 10.1\n", + "W1226 20:12:07.933472 1085 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6.\n", + "[2021/12/26 20:12:18] root INFO: train from scratch\n", + "[2021/12/26 20:12:18] root INFO: ***** Running training *****\n", + "[2021/12/26 20:12:18] root INFO: Num examples = 149\n", + "[2021/12/26 20:12:18] root INFO: Num Epochs = 200\n", + "[2021/12/26 20:12:18] root INFO: Instantaneous batch size per GPU = 8\n", + "[2021/12/26 20:12:18] root INFO: Total train batch size (w. parallel, distributed) = 8\n", + "[2021/12/26 20:12:18] root INFO: Total optimization steps = 3800\n", + "[2021/12/26 20:12:20] root INFO: epoch: [0/200], iter: [0/19], global_step:1, train loss: 1.983819, lr: 0.000001, avg_reader_cost: 1.32728 sec, avg_batch_cost: 1.49863 sec, avg_samples: 8.00000, ips: 5.33822 images/sec\n", + "[2021/12/26 20:12:21] root INFO: epoch: [0/200], iter: [1/19], global_step:2, train loss: 1.935008, lr: 0.000002, avg_reader_cost: 0.61179 sec, avg_batch_cost: 0.72010 sec, avg_samples: 8.00000, ips: 11.10955 images/sec\n", + "[2021/12/26 20:12:23] root INFO: epoch: [0/200], iter: [2/19], global_step:3, train loss: 1.957709, lr: 0.000003, avg_reader_cost: 0.75516 sec, avg_batch_cost: 0.85305 sec, avg_samples: 8.00000, ips: 9.37815 images/sec\n", + "Corrupt JPEG data: 18 extraneous bytes before marker 0xc4\n", + "[2021/12/26 20:12:24] root INFO: epoch: [0/200], iter: [3/19], global_step:4, train loss: 1.842568, lr: 0.000004, avg_reader_cost: 0.76927 sec, avg_batch_cost: 0.86650 sec, avg_samples: 8.00000, ips: 9.23258 images/sec\n", + "[2021/12/26 20:12:25] root INFO: epoch: [0/200], iter: [4/19], global_step:5, train loss: 1.941558, lr: 0.000005, avg_reader_cost: 0.67992 sec, avg_batch_cost: 0.77854 sec, avg_samples: 8.00000, ips: 10.27559 images/sec\n", + "[2021/12/26 20:12:26] root INFO: epoch: [0/200], iter: [5/19], global_step:6, train loss: 1.879326, lr: 0.000006, avg_reader_cost: 0.62112 sec, avg_batch_cost: 0.71867 sec, avg_samples: 8.00000, ips: 11.13167 images/sec\n", + "[2021/12/26 20:12:27] root INFO: epoch: [0/200], iter: [6/19], global_step:7, train loss: 1.833748, lr: 0.000007, avg_reader_cost: 0.79442 sec, avg_batch_cost: 0.89132 sec, avg_samples: 8.00000, ips: 8.97544 images/sec\n", + "[2021/12/26 20:12:29] root INFO: epoch: [0/200], iter: [7/19], global_step:8, train loss: 1.747398, lr: 0.000008, avg_reader_cost: 0.74634 sec, avg_batch_cost: 0.84421 sec, avg_samples: 8.00000, ips: 9.47633 images/sec\n", + "[2021/12/26 20:12:30] root INFO: epoch: [0/200], iter: [8/19], global_step:9, train loss: 1.603032, lr: 0.000009, avg_reader_cost: 0.79887 sec, avg_batch_cost: 0.89827 sec, avg_samples: 8.00000, ips: 8.90600 images/sec\n", + "[2021/12/26 20:12:31] root INFO: epoch: [0/200], iter: [9/19], global_step:10, train loss: 1.678029, lr: 0.000010, avg_reader_cost: 0.78243 sec, avg_batch_cost: 0.88950 sec, avg_samples: 8.00000, ips: 8.99385 images/sec\n", + "[2021/12/26 20:12:33] root INFO: [Eval]process: 0/7, loss: 1.41839\n", + "[2021/12/26 20:12:34] root INFO: [Eval]process: 1/7, loss: 1.60403\n", + "[2021/12/26 20:12:35] root INFO: [Eval]process: 2/7, loss: 1.70345\n", + "[2021/12/26 20:12:36] root INFO: [Eval]process: 3/7, loss: 1.60751\n", + "[2021/12/26 20:12:38] root INFO: [Eval]process: 4/7, loss: 1.49639\n", + "Corrupt JPEG data: premature end of data segment\n", + "[2021/12/26 20:12:39] root INFO: [Eval]process: 5/7, loss: 1.66062\n", + "[2021/12/26 20:12:39] root INFO: [Eval]process: 6/7, loss: 1.56035\n", + "[2021/12/26 20:12:40] root INFO: \n", + " precision recall f1-score support\n", + "\n", + " ANSWER 0.01 0.01 0.01 1514\n", + " HEADER 0.00 0.00 0.00 58\n", + " QUESTION 0.03 0.02 0.02 1155\n", + "\n", + " micro avg 0.02 0.01 0.01 2727\n", + " macro avg 0.01 0.01 0.01 2727\n", + "weighted avg 0.02 0.01 0.01 2727\n", + "\n", + "[2021/12/26 20:12:40] root INFO: ***** Eval results *****\n", + "[2021/12/26 20:12:40] root INFO: f1 = 0.013078227173649792\n", + "[2021/12/26 20:12:40] root INFO: loss = 1.5786780970437186\n", + "[2021/12/26 20:12:40] root INFO: precision = 0.01925820256776034\n", + "[2021/12/26 20:12:40] root INFO: recall = 0.009900990099009901\n", + "[2021/12/26 20:12:44] root INFO: Saving model checkpoint to ./output/ser/best_model\n", + "[2021/12/26 20:12:44] root INFO: [epoch 0/200][iter: 9/19] results: {'loss': 1.5786780970437186, 'precision': 0.01925820256776034, 'recall': 0.009900990099009901, 'f1': 0.013078227173649792}\n", + "[2021/12/26 20:12:44] root INFO: best metrics: {'loss': 1.5786780970437186, 'precision': 0.01925820256776034, 'recall': 0.009900990099009901, 'f1': 0.013078227173649792}\n", + "^C\n", + "Traceback (most recent call last):\n", + " File \"train_ser.py\", line 248, in \n", + " train(args)\n", + " File \"train_ser.py\", line 178, in train\n", + " loss = loss_class(labels, outputs, batch['attention_mask'])\n", + " File \"/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py\", line 914, in __call__\n", + " outputs = self.forward(*inputs, **kwargs)\n", + " File \"/home/aistudio/PaddleOCR/ppstructure/vqa/losses.py\", line 29, in forward\n", + " [-1, self.num_classes])[active_loss]\n", + " File \"/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/varbase_patch_methods.py\", line 594, in __getitem__\n", + " return _getitem_impl_(self, item)\n", + " File \"/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/variable_index.py\", line 403, in _getitem_impl_\n", + " bool_2_idx = where(slice_item == True)\n", + " File \"/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/layers/nn.py\", line 14242, in where\n", + " return _C_ops.where_index(condition)\n", + "KeyboardInterrupt\n" + ] + } + ], + "source": [ + "! python train_ser.py \\\n", + " --model_name_or_path \"layoutxlm-base-uncased\" \\\n", + " --ser_model_type \"LayoutXLM\" \\\n", + " --train_data_dir \"XFUND/zh_train/image\" \\\n", + " --train_label_path \"XFUND/zh_train/xfun_normalize_train.json\" \\\n", + " --eval_data_dir \"XFUND/zh_val/image\" \\\n", + " --eval_label_path \"XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json\" \\\n", + " --per_gpu_train_batch_size 8 \\\n", + " --per_gpu_eval_batch_size 8 \\\n", + " --num_train_epochs 200 \\\n", + " --eval_steps 10 \\\n", + " --output_dir \"./output/ser/\" \\\n", + " --learning_rate 5e-5 \\\n", + " --warmup_steps 50 \\\n", + " --evaluate_during_training \\\n", + " --num_workers 0 \\\n", + " --seed 2048" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 3.4 模型评估\n", + "\n", + "训练过程中，默认保存两种模型，一种是latest命名的最新训练的模型，一种是best命名的精度最高的模型。保存模型的文件夹结构如下所示\n", + "\n", + "```bash\n", + "output/ser/\n", + "├── best_model\n", + "│ ├── model_config.json # 模型配置\n", + "│ ├── model_state.pdparams # 模型参数\n", + "│ ├── sentencepiece.bpe.model # 分词器的参数\n", + "│ ├── tokenizer_config.json # tokenizer的配置\n", + "│ └── training_args.bin # 启动训练时的参数\n", + "├── infer_results.txt\n", + "├── latest_model\n", + "│ ├── model_config.json\n", + "│ ├── model_state.pdparams\n", + "│ ├── sentencepiece.bpe.model\n", + "│ ├── tokenizer_config.json\n", + "│ └── training_args.bin\n", + "├── test_gt.txt\n", + "├── test_pred.txt\n", + "└── train.log # 训练日志\n", + "```\n", + "\n", + "接下来使用保存的模型参数评估在测试集上的准确率：" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: ----------- Configuration Arguments -----------\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: adam_epsilon: 1e-08\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: det_model_dir: None\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: eval_data_dir: XFUND/zh_val/image\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: eval_label_path: XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: eval_steps: 10\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: evaluate_during_training: False\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: infer_imgs: None\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: label_map_path: ./labels/labels_ser.txt\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: learning_rate: 5e-05\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: max_grad_norm: 1.0\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: max_seq_length: 512\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: model_name_or_path: output/ser/best_model\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: num_train_epochs: 3\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: num_workers: 8\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: ocr_json_path: None\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: output_dir: output/ser/\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: per_gpu_eval_batch_size: 8\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: per_gpu_train_batch_size: 8\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: re_model_name_or_path: None\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: rec_model_dir: None\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: resume: False\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: seed: 2048\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: ser_model_type: LayoutXLM\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: train_data_dir: None\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: train_label_path: None\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: warmup_steps: 0\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: weight_decay: 0.0\n", + "[2021/12/26 20:13:05] root INFO: ------------------------------------------------\n", + "W1226 20:13:05.816488 1230 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 10.1, Runtime API Version: 10.1\n", + "W1226 20:13:05.820412 1230 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6.\n", + "Corrupt JPEG data: premature end of data segment\n", + "[2021/12/26 20:13:18] root INFO: [Eval]process: 0/7, loss: 1.41839\n", + "[2021/12/26 20:13:18] root INFO: [Eval]process: 1/7, loss: 1.60403\n", + "[2021/12/26 20:13:19] root INFO: [Eval]process: 2/7, loss: 1.70345\n", + "[2021/12/26 20:13:19] root INFO: [Eval]process: 3/7, loss: 1.60751\n", + "[2021/12/26 20:13:19] root INFO: [Eval]process: 4/7, loss: 1.49639\n", + "[2021/12/26 20:13:19] root INFO: [Eval]process: 5/7, loss: 1.66062\n", + "[2021/12/26 20:13:19] root INFO: [Eval]process: 6/7, loss: 1.56035\n", + "[2021/12/26 20:13:20] root INFO: \n", + " precision recall f1-score support\n", + "\n", + " ANSWER 0.01 0.01 0.01 1514\n", + " HEADER 0.00 0.00 0.00 58\n", + " QUESTION 0.03 0.02 0.02 1155\n", + "\n", + " micro avg 0.02 0.01 0.01 2727\n", + " macro avg 0.01 0.01 0.01 2727\n", + "weighted avg 0.02 0.01 0.01 2727\n", + "\n", + "[2021/12/26 20:13:20] root INFO: ***** Eval results *****\n", + "[2021/12/26 20:13:20] root INFO: f1 = 0.013078227173649792\n", + "[2021/12/26 20:13:20] root INFO: loss = 1.5786780970437186\n", + "[2021/12/26 20:13:20] root INFO: precision = 0.01925820256776034\n", + "[2021/12/26 20:13:20] root INFO: recall = 0.009900990099009901\n", + "[2021/12/26 20:13:20] root INFO: {'loss': 1.5786780970437186, 'precision': 0.01925820256776034, 'recall': 0.009900990099009901, 'f1': 0.013078227173649792}\n" + ] + } + ], + "source": [ + "! python eval_ser.py \\\n", + " --model_name_or_path \"output/ser/best_model\" \\\n", + " --ser_model_type \"LayoutXLM\" \\\n", + " --eval_data_dir \"XFUND/zh_val/image\" \\\n", + " --eval_label_path 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cls_model_dir='/home/aistudio/.paddleocr/2.3.0.2/ocr/cls/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer', cls_thresh=0.9, cpu_threads=10, det=True, det_algorithm='DB', det_db_box_thresh=0.6, det_db_score_mode='fast', det_db_thresh=0.3, det_db_unclip_ratio=1.5, det_east_cover_thresh=0.1, det_east_nms_thresh=0.2, det_east_score_thresh=0.8, det_limit_side_len=960, det_limit_type='max', det_model_dir='/home/aistudio/.paddleocr/2.3.0.2/ocr/det/ch/ch_PP-OCRv2_det_infer', det_pse_box_thresh=0.85, det_pse_box_type='box', det_pse_min_area=16, det_pse_scale=1, det_pse_thresh=0, det_sast_nms_thresh=0.2, det_sast_polygon=False, det_sast_score_thresh=0.5, drop_score=0.5, e2e_algorithm='PGNet', e2e_char_dict_path='./ppocr/utils/ic15_dict.txt', e2e_limit_side_len=768, e2e_limit_type='max', e2e_model_dir=None, e2e_pgnet_mode='fast', e2e_pgnet_polygon=True, e2e_pgnet_score_thresh=0.5, e2e_pgnet_valid_set='totaltext', enable_mkldnn=False, gpu_mem=500, help='==SUPPRESS==', image_dir=None, ir_optim=True, label_list=['0', 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(line 8)) (2.8)\n", + "Requirement already satisfied: MarkupSafe>=0.23 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from Jinja2>=2.10.1->flask>=1.1.1->visualdl->-r PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (1.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: zipp>=0.5 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from importlib-metadata->flake8>=3.7.9->visualdl->-r PaddleOCR/requirements.txt (line 8)) (3.6.0)\n", + "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n", + "Requirement already satisfied: pandas in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (1.1.5)\n", + "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pandas) (2.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pandas) (2019.3)\n", + "Requirement already satisfied: numpy>=1.15.4 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from pandas) (1.21.5)\n", + "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas) (1.15.0)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# clone PaddleOCR代码\n", + "# ! git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR\n", + "\n", + "# 安装依赖包\n", + "! pip install -U pip\n", + "! pip install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl\n", + "! pip install -r PaddleOCR/requirements.txt\n", + "! pip install pandas" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "安装完成后，通过下面命令即可快速完成表格的识别" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# 切换到工作目录\n", + "import os\n", + "os.chdir('/home/aistudio/PaddleOCR/ppstructure')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 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+ "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 先是输入图像\n", + "\n", + "import cv2\n", + "from matplotlib import pyplot as plt\n", + "%matplotlib inline\n", + "\n", + "# 读取表格图像并显示\n", + "img = cv2.imread('/home/aistudio/1.jpg')\n", + "plt.imshow(img)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[2021/12/26 19:55:37] root DEBUG: dt_boxes num : 69, elapse : 2.900609254837036\n", + "[2021/12/26 19:55:43] root DEBUG: rec_res num : 69, elapse : 5.992196321487427\n", + "
代号项目结果参考值单位
ALT谷丙转氨酶25.60--40U/L
TBIL总胆红素11.2<20UMOL/L
DBIL直接胆红素3.30--7UMOL/L
IBIL间接胆红素7.91.5--15UMOL/L
TP总蛋白58.9J60--80g/L
ALB白蛋白35.133--55g/L
GLO球蛋白23.820--308/L
A/G白球比1.51.5--2.5
ALP碱性磷酸酶9315--112HUSL
GGT谷氨酰转肽酶14.3<50U/L
AST谷草转氨酶16.38--40W/L
LDH乳酸脱氢酶167114--240U/L
ADA腺甘脱氨酶12.64--24U/L
\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/ppstructure/table/predict_table.py#L55\n", + "\n", + "from table.predict_table import TableSystem,to_excel\n", + "from utility import init_args\n", + "# 初始化参数\n", + "args = init_args().parse_args(args=[])\n", + "args.det_model_dir='inference/ch_PP-OCRv2_det_infer'\n", + "args.rec_model_dir='inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer'\n", + "args.table_model_dir='inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer'\n", + "args.image_dir='/home/aistudio/1.jpg'\n", + "args.rec_char_dict_path='../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt'\n", + "args.table_char_dict_path='../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt'\n", + "args.det_limit_side_len=736\n", + "args.det_limit_type='min'\n", + "args.output='../output/table'\n", + "args.use_gpu=False\n", + "\n", + "# 初始化表格识别系统\n", + "table_sys = TableSystem(args)\n", + "img = cv2.imread('/home/aistudio/1.jpg')\n", + "# 执行表格识别\n", + "pred_html = table_sys(img)\n", + "# 结果存储到excel文件\n", + "to_excel(pred_html,'1.xlsx')\n", + "print(pred_html)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " 代号 项目 结果 参考值 单位\n", + "0 ALT 谷丙转氨酶 25.6 0--40 U/L\n", + "1 TBIL 总胆红素 11.2 <20 UMOL/L\n", + "2 DBIL 直接胆红素 3.3 0--7 UMOL/L\n", + "3 IBIL 间接胆红素 7.9 1.5--15 UMOL/L\n", + "4 TP 总蛋白 58.9J 60--80 g/L\n", + "5 ALB 白蛋白 35.1 33--55 g/L\n", + "6 GLO 球蛋白 23.8 20--30 8/L\n", + "7 A/G 白球比 1.5 1.5--2.5 \n", + "8 ALP 碱性磷酸酶 93 15--112 HUSL\n", + "9 GGT 谷氨酰转肽酶 14.3 <50 U/L\n", + "10 AST 谷草转氨酶 16.3 8--40 W/L\n", + "11 LDH 乳酸脱氢酶 167 114--240 U/L\n", + "12 ADA 腺甘脱氨酶 12.6 4--24 U/L\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 读取excel并显示\n", + "import pandas as pd\n", + "df = pd.read_excel('1.xlsx').fillna('')\n", + "print(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 2. 预测原理详解：\n", + "\n", + "### 2.1 整体pipeline介绍\n", + "\n", + "PP-Structure 的表格识别模型算法属于基于端到端的方法\n", + "\n", + "表格识别算法由三个模型组成：\n", + "1. 文字检测模型：用于检测表格里的文本\n", + "2. 文字识别模型：用于对检测到的文本进行识别\n", + "3. 表格单元格预测和表格结构预测模型：用于预测表格结构的HTML信息和表格单元格坐标\n", + "\n", + "三个模型的串联过程如下图所示：\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 1：表格识别pipeline
\n", + "\n", + "\n", + "具体过程为：\n", + "1. 使用文字检测模型用于检测表格里的文本\n", + "2. 使用文字识别模型对检测到的文本进行识别，到这一步，我们拿到了文字的框和文字信息\n", + "3. 使用表格单元格预测和表格结构预测模型进行单元格坐标预测和表格结构的HTML信息预测\n", + "4. 对2中的文字框和3中的单元格坐标进行聚合，如下图所示，根据红色的文字检测框和蓝色的单元格坐标检测框之间的IOU进行判定是否需要聚合。\n", + "5. 在完成文本框聚合之后，对文本框进行一个从上到下，从左到右的排序，根据排序后文本框的索引即可拿到对应的文字信息，然后文字信息做一个字符串拼接即可得到最终单元格里的文本内容。\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 2：文字框和单元格坐标聚合示意图
" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 2.2 表格结构预测模型介绍\n", + "\n", + "表格识别需要三个模型：文字检测，文字识别和表格结构识别模型。文字检测和识别模型在前面的课程中已经介绍，这里重点介绍表格结构预测模型。\n", + "\n", + "表格结构预测模型完成了表格结构的预测和表格单元格坐标的检测。表格结构模型由RARE算法改动而来, 主要在下面几个方面进行了改动\n", + "\n", + "#### 2.2.1 输入数据\n", + "\n", + "对于文字识别模型，数据集标注的每个字符的独立的，但是在表格结构预测模型中，要求预测的类别不是单个字符，下面是RARE和表格结构预测模型的词典对比：\n", + "\n", + "|模型| 字典|\n", + "|---|---|\n", + "|RARE|`'<', 's', 'u', 'p', '>', '<', '/', 's', 'u', 'b', '>', '<', 'b', '>', '<', '/', 'b', '>', '<', 'i', '>', '<', '/', 'i', '>’`|\n", + "|表格结构预测模型|`'sos', '', '', '', '', '', '', '', '', '', ' colspan=\"2\"', ' colspan=\"3\"', ' rowspan=\"2\"', ' colspan=\"4\"', ' colspan=\"6\"', ' rowspan=\"3\"', ' colspan=\"9\"', ' colspan=\"10\"', ' colspan=\"7\"', ' rowspan=\"4\"', ' rowspan=\"5\"', ' rowspan=\"9\"', ' colspan=\"8\"', ' rowspan=\"8\"', ' rowspan=\"6\"', ' rowspan=\"7\"', ' rowspan=\"10\"', 'eos'`|\n", + "\n", + "在表格结构预测模型中，将``这类字符串视为一个字符来进行识别。\n", + "\n", + "#### 2.2.2 模型\n", + "\n", + "表格结构识别模型和EARE的对比图如下\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 3：表格结构识别模型示意图
\n", + "\n", + "\n", + "RARE模型由TPS+CNN+RNN+AttentionHead组成,各个部分的主要作用如下：\n", + "1. TPS：对弯曲的文本进行校正，使图像恢复到水平\n", + "2. CNN：对图像进行特征提取\n", + "3. RNN：对提取的特征进行进一步的增强，提取语义方面的特征\n", + "3. AttentionHead：进行输出\n", + "\n", + "在表格结构识别模型中，输入的图像为整张图像，因此移除TPS模块，另外通过实验证明RNN对结果影响不大，因此移除RNN模块，最终表格结构识别模型的结构为CNN+AttentionHead。\n", + "\n", + "为了输出单元格的坐标，尝试了再检测模型里进行单元格坐标的检测，在DB模型的基础上尝试了下面的方案2，3\n", + "\n", + "|方案| 结果|\n", + "|---|---|\n", + "|1. 单行文本检测|
|\n", + "|2. 文本和单元格用一个模型检测|
|\n", + "|3. 文本和单元格用两个模型检测|
|\n", + "\n", + "可以看到，在分割模型中完成文本和单元格的检测会导致GT的奇义性: Cell里每一行之间背景的GT是文本还是背景?\n", + "\n", + "在整个表格识别Pipeline的三个模型中，只有文字检测和表格结构识别模型能够获取到整张图像的信息，因此，在表格结构识别模型的AttentionHead中额外添加一个基于回归的分支来完成单元格的坐标(x0,y0,x1,y1)检测" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 2.3 表格结构预测模型前向分析\n", + "\n", + "模型前向分析通过分析图像输入从预处理到网络输出之间各个模块里的输出shape变化，来更好的了解表格单元格预测和表格结构预测模型，涉及到的模块如下：\n", + " \n", + " |类型|模块名称|\n", + " |---|---|\n", + " |数据处理|ResizeTableImage|\n", + " |数据处理|PaddingTableImage|\n", + " |Backbone|MobileNetV3|\n", + " |Head|TableAttentionHead|\n", + "\n", + "#### 2.3.1 输入数据处理\n", + "本例中输入图像和数据处理模块输出可视化如下：" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": 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" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 切换到PaddleOCR目录\n", + "os.chdir('/home/aistudio/PaddleOCR')\n", + "from ppocr.data import create_operators, transform\n", + "plt.figure(figsize=(24,8))\n", + "\n", + "# 读取输入图像\n", + "img = cv2.imread('/home/aistudio/1.jpg')\n", + "\n", + "# 显示输入图像\n", + "plt.subplot(1,3,1)\n", + "plt.title('src, shape:{}'.format(img.shape))\n", + "plt.imshow(img)\n", + "\n", + "# 执行 ResizeTableImage\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/ppocr/data/imaug/gen_table_mask.py#L182\n", + "\n", + "pre_process_list = [{'ResizeTableImage': {'max_len': args.table_max_len }}] # 将图片长边缩放到指定长度，短边进行等比缩放\n", + "preprocess_op = create_operators(pre_process_list)\n", + "data = {'image': img}\n", + "data = transform(data, preprocess_op)\n", + "\n", + "# 显示 ResizeTableImage 后的图像\n", + "plt.subplot(1,3,2)\n", + "plt.title('ResizeTableImage, shape:{}'.format(data['image'].shape))\n", + "plt.imshow(data['image'])\n", + "\n", + "# 执行 PaddingTableImage\n", + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/ppocr/data/imaug/gen_table_mask.py#L232\n", + "\n", + "pre_process_list = [{'PaddingTableImage': None}]\n", + "preprocess_op = create_operators(pre_process_list)\n", + "\n", + "data = transform(data, preprocess_op)\n", + "\n", + "# 显示 PaddingTableImage 后的图像\n", + "plt.subplot(1,3,3)\n", + "plt.title('PaddingTableImage, shape:{}'.format(data['image'].shape))\n", + "plt.imshow(data['image']/255)\n", + "plt.show()\n", + "\n", + "# 定义完整的处理op列表\n", + "pre_process_list = [\n", + " {'ResizeTableImage': {'max_len': args.table_max_len }},\n", + " {'NormalizeImage':{'scale':1./255., 'mean': [0.485, 0.456, 0.406],'std': [0.229, 0.224, 0.225], 'order': 'hwc'}},\n", + " {'PaddingTableImage': None},\n", + " {'ToCHWImage': None}\n", + "] \n", + "# 创建op列表\n", + "preprocess_op = create_operators(pre_process_list)\n", + "# 执行op列表\n", + "data = {'image': img}\n", + "data = transform(data, preprocess_op)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "--2021-12-26 19:56:07-- https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train.tar\n", + "Resolving paddleocr.bj.bcebos.com (paddleocr.bj.bcebos.com)... 182.61.200.229, 182.61.200.195, 2409:8c04:1001:1002:0:ff:b001:368a\n", + "Connecting to paddleocr.bj.bcebos.com (paddleocr.bj.bcebos.com)|182.61.200.229|:443... connected.\n", + "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n", + "Length: 76103680 (73M) [application/x-tar]\n", + "Saving to: ‘./pre_train/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train.tar.3’\n", + "\n", + "en_ppocr_mobile_v2. 100%[===================>] 72.58M 36.6MB/s in 2.0s \n", + "\n", + "2021-12-26 19:56:09 (36.6 MB/s) - ‘./pre_train/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train.tar.3’ saved [76103680/76103680]\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 下载预训练模型\n", + "! wget -P ./pre_train/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train.tar && cd pre_train && tar xf en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train.tar && cd ..\n", + "# 下载的预训练模型\n", + "import paddle\n", + "\n", + "# 读取预训练参数，并分为 backbone 参数和 head 参数\n", + "pretrain_params = paddle.load('/home/aistudio/PaddleOCR/pre_train/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train/best_accuracy.pdparams')\n", + "def filter_params(pretrain_params,prefix):\n", + " new_dict = {}\n", + " for k,v in pretrain_params.items():\n", + " if k.startswith(prefix):\n", + " new_dict[k.replace(prefix+'.','')] = v\n", + " return new_dict\n", + "# 抽取参数\n", + "backbone_dict = filter_params(pretrain_params,'backbone')\n", + "head_dict = filter_params(pretrain_params,'head')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "#### 2.3.2 Backbone\n", + "\n", + "backbone和检测的backbone一致，均输出尺寸为输入图像 1/4,1/8,1/16和1/32 的四个特征图。相关backbone在文本检测章节已经介绍过了，这里不再赘述。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/ppocr/modeling/backbones/det_mobilenet_v3.py\n", + "\n", + "from ppocr.modeling.backbones import build_backbone\n", + "# 初始化 backbone\n", + "backbone = build_backbone(dict(name='MobileNetV3',scale=1.0,model_name='large'),model_type='table')\n", + "backbone.eval()\n", + "# 加载 backbone 参数\n", + "backbone.set_state_dict(backbone_dict)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 24, 122, 122]\n", + "[1, 40, 61, 61]\n", + "[1, 112, 31, 31]\n", + "[1, 960, 16, 16]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "x = np.expand_dims(data['image'],axis=0)\n", + "x = paddle.to_tensor(x)\n", + "backbone_out = backbone(x)\n", + "for item in backbone_out:\n", + " print(item.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "#### 2.3.3 Head\n", + "\n", + "Head的输入为backbone输出的四个特征图，输出为表格结构和单元格坐标的预测结果\n", + "\n", + "输入参数含义为：\n", + "|参数|含义|\n", + "|---|---|\n", + "|in_channels|输入特征图的通道数|\n", + "|hidden_size|Attention里RNN模块的隐藏层单元|\n", + "|max_elem_length|最大预测字符的数量|\n", + "|in_max_len| 输入图像的尺寸|\n", + "|loc_type|输出单元格坐标分支的输入
1：仅使用Attention后的隐藏层
2：融合CNN部分+Attention部分|\n", + "\n", + "\n", + "其代码如下" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/ppocr/modeling/heads/table_att_head.py\n", + "\n", + "from paddle import nn\n", + "import paddle.nn.functional as F\n", + "from ppocr.modeling.heads.table_att_head import AttentionGRUCell\n", + "\n", + "class TableAttentionHead(nn.Layer):\n", + " def __init__(self,\n", + " in_channels,\n", + " hidden_size,\n", + " loc_type=2,\n", + " in_max_len=488, # 输入图像的尺寸\n", + " max_elem_length=800, # 输出的最大标签数量\n", + " **kwargs):\n", + " super(TableAttentionHead, self).__init__()\n", + " self.input_size = in_channels[-1]\n", + " self.hidden_size = hidden_size\n", + " self.elem_num = 30\n", + " self.max_elem_length = max_elem_length\n", + "\n", + " self.structure_attention_cell = AttentionGRUCell(\n", + " self.input_size, hidden_size, self.elem_num, use_gru=False)\n", + " self.structure_generator = nn.Linear(hidden_size, self.elem_num)\n", + " self.loc_type = loc_type\n", + " self.in_max_len = in_max_len\n", + " \n", + " # 坐标框回归分支\n", + " if self.loc_type == 1:\n", + " self.loc_generator = nn.Linear(hidden_size, 4)\n", + " else:\n", + " if self.in_max_len == 640:\n", + " # 640经过backbone后最后一个特征图为 20*20，因此这里输入的特征图大小为400\n", + " self.loc_fea_trans = nn.Linear(400, self.max_elem_length + 1)\n", + " elif self.in_max_len == 800:\n", + " # 800 经过backbone后最后一个特征图为 23*25，因此这里输入的特征图大小为625\n", + " self.loc_fea_trans = nn.Linear(625, self.max_elem_length + 1)\n", + " elif self.in_max_len == 488:\n", + " # 800 经过backbone后最后一个特征图为 16*16，因此这里输入的特征图大小为256\n", + " self.loc_fea_trans = nn.Linear(256, self.max_elem_length + 1)\n", + " self.loc_generator = nn.Linear(self.input_size + hidden_size, 4)\n", + "\n", + " def _char_to_onehot(self, input_char, onehot_dim):\n", + " input_ont_hot = F.one_hot(input_char, onehot_dim)\n", + " return input_ont_hot\n", + "\n", + " def forward(self, inputs, targets=None):\n", + " # 取出backbone输出的最小map\n", + " fea = inputs[-1]\n", + " if len(fea.shape) == 3:\n", + " pass\n", + " else:\n", + " # B,C,H,W reshape 为 B,C,H*W\n", + " last_shape = int(np.prod(fea.shape[2:])) \n", + " fea = paddle.reshape(fea, [fea.shape[0], fea.shape[1], last_shape])\n", + " # B,C,W 改为 B,W,C\n", + " fea = fea.transpose([0, 2, 1])\n", + " batch_size = fea.shape[0]\n", + "\n", + " hidden = paddle.zeros((batch_size, self.hidden_size))\n", + " output_hiddens = []\n", + " if self.training and targets is not None:\n", + " structure = targets[0]\n", + " for i in range(self.max_elem_length + 1):\n", + " elem_onehots = self._char_to_onehot(\n", + " structure[:, i], onehot_dim=self.elem_num)\n", + " (outputs, hidden), alpha = self.structure_attention_cell(\n", + " hidden, fea, elem_onehots)\n", + " output_hiddens.append(paddle.unsqueeze(outputs, axis=1))\n", + " output = paddle.concat(output_hiddens, axis=1)\n", + " structure_probs = self.structure_generator(output)\n", + " if self.loc_type == 1:\n", + " loc_preds = self.loc_generator(output)\n", + " loc_preds = F.sigmoid(loc_preds)\n", + " else:\n", + " loc_fea = fea.transpose([0, 2, 1])\n", + " loc_fea = self.loc_fea_trans(loc_fea)\n", + " loc_fea = loc_fea.transpose([0, 2, 1])\n", + " loc_concat = paddle.concat([output, loc_fea], axis=2)\n", + " loc_preds = self.loc_generator(loc_concat)\n", + " loc_preds = F.sigmoid(loc_preds)\n", + " else:\n", + " temp_elem = paddle.zeros(shape=[batch_size], dtype=\"int32\")\n", + " structure_probs = None\n", + " loc_preds = None\n", + " elem_onehots = None\n", + " outputs = None\n", + " alpha = None\n", + " max_elem_length = paddle.to_tensor(self.max_elem_length)\n", + " i = 0\n", + " # Attention forward\n", + " while i < max_elem_length + 1:\n", + " elem_onehots = self._char_to_onehot(\n", + " temp_elem, onehot_dim=self.elem_num)\n", + " (outputs, hidden), alpha = self.structure_attention_cell(\n", + " hidden, fea, elem_onehots)\n", + " output_hiddens.append(paddle.unsqueeze(outputs, axis=1))\n", + " structure_probs_step = self.structure_generator(outputs)\n", + " temp_elem = structure_probs_step.argmax(axis=1, dtype=\"int32\")\n", + " i += 1\n", + "\n", + " output = paddle.concat(output_hiddens, axis=1)\n", + " print('Attention output shape',output.shape)\n", + " # 表格结构分支\n", + " structure_probs = self.structure_generator(output)\n", + " structure_probs = F.softmax(structure_probs)\n", + "\n", + " # 单元格坐标分支\n", + " if self.loc_type == 1:\n", + " loc_preds = self.loc_generator(output)\n", + " loc_preds = F.sigmoid(loc_preds)\n", + " else:\n", + " # B,W,C 改为 B,C,W\n", + " loc_fea = fea.transpose([0, 2, 1])\n", + "\n", + " loc_fea = self.loc_fea_trans(loc_fea)\n", + " loc_fea = loc_fea.transpose([0, 2, 1])\n", + " loc_concat = paddle.concat([output, loc_fea], axis=2)\n", + " loc_preds = self.loc_generator(loc_concat)\n", + " loc_preds = F.sigmoid(loc_preds)\n", + " return {'structure_probs': structure_probs, 'loc_preds': loc_preds}" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "********** head forward shape **********\n", + "Attention output shape [1, 801, 256]\n", + "********** head out shape **********\n", + "structure_probs [1, 801, 30]\n", + "loc_preds [1, 801, 4]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 初始化 head\n", + "head = TableAttentionHead(in_channels=backbone.out_channels,hidden_size=256,loc_type=2)\n", + "head.eval()\n", + "# 加载 head 参数\n", + "head.set_state_dict(head_dict)\n", + "\n", + "# 执行 head\n", + "print('*'*10,'head forward shape','*'*10)\n", + "head_out = head(backbone_out)\n", + "print('*'*10,'head out shape','*'*10)\n", + "\n", + "# 打印 head 输出和对应的 shape\n", + "for key in head_out:\n", + " print(key,head_out[key].shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "**后处理**\n", + "\n", + "后处理的字典文件为 ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt\n", + "\n", + "后处理解码思路：\n", + "\n", + "1. 对 structure_probs 进行CTC解码: 不要背景字符sos和eos，连续重复的字符只取一个\n", + "2. 输出的坐标为归一化到0-1的值，对坐标乘上图片宽高，decode到图像空间" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '
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', '', '', '', '', '
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', '', '', '', '', '
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" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/ppocr/postprocess/rec_postprocess.py#L441\n", + "\n", + "from ppocr.postprocess.rec_postprocess import TableLabelDecode\n", + "\n", + "def post_process(out):\n", + " character_dict_path = '/home/aistudio/PaddleOCR/ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt'\n", + " # 初始化后处理 op\n", + " post_op = TableLabelDecode(character_dict_path)\n", + "\n", + " post_result = post_op(out)\n", + " \n", + " structure_str_list = post_result['structure_str_list']\n", + "\n", + " # 归一化的坐标回复到原图大小\n", + " res_loc = post_result['res_loc']\n", + " imgh, imgw = img.shape[0:2]\n", + " res_loc_final = []\n", + " for rno in range(len(res_loc[0])):\n", + " x0, y0, x1, y1 = res_loc[0][rno]\n", + " left = max(int(imgw * x0), 0)\n", + " top = max(int(imgh * y0), 0)\n", + " right = min(int(imgw * x1), imgw - 1)\n", + " bottom = min(int(imgh * y1), imgh - 1)\n", + " res_loc_final.append([left, top, right, bottom])\n", + " \n", + " # 结构信息处理\n", + " structure_str_list = structure_str_list[0]\n", + " structure_str_list = ['', '', ''] + structure_str_list + ['
', '', '']\n", + " return structure_str_list,res_loc_final\n", + "structure_str_list,res_loc_final = post_process(head_out)\n", + "\n", + "print(structure_str_list)\n", + "print(res_loc_final)\n", + "\n", + "# 可视化预测 box\n", + "plt.figure(figsize=(24,8))\n", + "img_show = img.copy()\n", + "for box in res_loc_final:\n", + " cv2.rectangle(img_show, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2)\n", + "plt.imshow(img_show)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 3. 训练\n", + "\n", + "训练表格识别，需要训练三个模型，分别为文本检测，文本识别，表格结构模型，文本检测和识别的训练可以参考之前课程，这里只介绍表格结构模型的训练过程。\n", + "\n", + "本节以pubtabnet数据集、MobileNetV3作为骨干网络的表格结构模型模型介绍如何完成表格结构模型的训练、评估与测试。\n", + "\n", + "\n", + "### 3.1 数据准备\n", + "\n", + "本次实验选取PubTabNet数据集作为我们的演示数据集。PubTabNet数据集的样例图如下图所示：\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 4：PubTabNet数据集示意图
\n", + "\n", + "项目中已经下载了PubTabNet的部分数据集，存放在 /home/aistudio/data/data119702 中，可以运行如下指令完成数据集解压，或者从 [https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet](https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet) 中自行下载。\n", + "\n", + " " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "/home/aistudio/PaddleOCR\n", + "PubTabNet_2.0.0_val.jsonl pubtabnet_val.tar val\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 解压数据集\n", + "! cd /home/aistudio/data/data119702 && tar -xf pubtabnet_val.tar && cd -\n", + "! ls /home/aistudio/data/data119702" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "运行上述指令后 `/home/aistudio/data/data119702` 有一个文件夹和一个文件，分别是：\n", + "```bash\n", + "/home/aistudio/data/data119702\n", + " └─ val/ \t\t \t图片存放文件夹\n", + " └─ PubTabNet_2.0.0_val.jsonl/ 标注信息\n", + "```\n", + "\n", + "该数据集的标注格式为\n", + "\n", + "```json\n", + "{\n", + " 'filename': PMC5755158_010_01.png,\t\t\t\t\t\t\t# 图像名\n", + " 'split': ’train‘, \t\t\t\t\t\t\t\t\t# 图像属于训练集还是验证集\n", + " 'imgid': 0,\t\t\t\t\t\t\t\t \t\t# 图像的index\n", + " 'html': {\n", + " 'structure': {'tokens': ['', '', '', ...]}, \t\t\t# 表格的HTML字符串\n", + " 'cell': [\n", + " {\n", + " 'tokens': ['P', 'a', 'd', 'd', 'l', 'e', 'P', 'a', 'd', 'd', 'l', 'e'], \t# 表格中的单个文本\n", + " 'bbox': [x0, y0, x1, y1] \t\t\t\t\t\t\t# 表格中的单个文本的坐标\n", + " }\n", + " ]\n", + " }\n", + "}\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 3.2 数据预处理\n", + "\n", + "练时对输入图片的格式、大小有一定的要求。所以，在数据输入模型前，需要对数据进行预处理操作，使得图片和标签满足网络训练和预测的需要。\n", + "\n", + "表格结构模型的数据预处理主要班刊下面几个：\n", + "\n", + "* DecodeImage，将图像转为Numpy格式\n", + "* ResizeTableImage，对图片进行resize，长边resize到指定尺寸，短边等比例缩放\n", + "* TableLabelEncode，解析标注文件中的标签信息，并按统一格式进行保存\n", + "* NormalizeImage，通过规范化手段，把神经网络每层中任意神经元的输入值分布改变成均值为0，方差为1的标准正太分布，使得最优解的寻优过程明显会变得平缓，训练过程更容易收敛；\n", + "* PaddingTableImage，对图像的短边进pad，将其pad到和长边一样的尺寸\n", + "* ToCHWImage，图像的数据格式为[H, W, C]（即高度、宽度和通道数），而神经网络使用的训练数据的格式为[C, H, W]，因此需要对图像数据重新排列，例如[224, 224, 3]变为[3, 224, 224]；\n", + "* KeepKeys，dict过滤\n", + "\n", + "**TableLabelEncode**\n", + "\n", + "解析标签文件中的标签信息，首先加载标注数据并取出一条标注" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# 加载数据集里的一条数据\n", + "import json\n", + "from pprint import pprint\n", + "with open('/home/aistudio/data/data119702/PubTabNet_2.0.0_val.jsonl', \"rb\") as f:\n", + " data_lines = f.readlines()\n", + " for line in data_lines:\n", + " data_line = line.decode('utf-8').strip(\"\\n\")\n", + " info = json.loads(data_line)\n", + " break" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "运行下述代码观察 TableLabelEncode 类编码标签前后的对比。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "The cells and structure before decode\n", + "cells: [{'tokens': []}, {'tokens': ['', 'W', 'e', 'a', 'n', 'i', 'n', 'g', ''], 'bbox': [66, 4, 96, 13]}, {'tokens': ['', 'W', 'e', 'e', 'k', ' ', '1', '5', ''], 'bbox': [131, 4, 160, 13]}, {'tokens': ['', 'O', 'f', 'f', '-', 't', 'e', 's', 't', ''], 'bbox': [201, 4, 226, 13]}, {'tokens': ['W', 'e', 'a', 'n', 'i', 'n', 'g'], 'bbox': [1, 17, 31, 26]}, {'tokens': ['–'], 'bbox': [66, 21, 72, 25]}, {'tokens': ['–'], 'bbox': [131, 21, 137, 25]}, {'tokens': ['–'], 'bbox': [201, 21, 207, 25]}, {'tokens': ['W', 'e', 'e', 'k', ' ', '1', '5'], 'bbox': [1, 31, 30, 40]}, {'tokens': ['–'], 'bbox': [66, 35, 72, 39]}, {'tokens': ['0', '.', '1', '7', ' ', '±', ' ', '0', '.', '0', '8'], 'bbox': [131, 31, 166, 40]}, {'tokens': ['0', '.', '1', '6', ' ', '±', ' ', '0', '.', '0', '3'], 'bbox': [201, 31, 236, 40]}, {'tokens': ['O', 'f', 'f', '-', 't', 'e', 's', 't'], 'bbox': [1, 45, 26, 54]}, {'tokens': ['–'], 'bbox': [66, 49, 72, 53]}, {'tokens': ['0', '.', '8', '0', ' ', '±', ' ', '0', '.', '2', '4'], 'bbox': [131, 45, 166, 54]}, {'tokens': ['0', '.', '1', '9', ' ', '±', ' ', '0', '.', '0', '9'], 'bbox': [201, 45, 236, 54]}]\n", + "structure: {'tokens': ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']}\n", + "The bbox_list and structure after decode\n", + "bbox_list: [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.27731093764305115, 0.06779661029577255, 0.40336135029792786, 0.22033898532390594], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.5504201650619507, 0.06779661029577255, 0.6722689270973206, 0.22033898532390594], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.8445377945899963, 0.06779661029577255, 0.9495798349380493, 0.22033898532390594], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.004201680887490511, 0.2881355881690979, 0.13025210797786713, 0.4406779706478119], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.27731093764305115, 0.35593220591545105, 0.3025210201740265, 0.4237288236618042], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.5504201650619507, 0.35593220591545105, 0.575630247592926, 0.4237288236618042], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.8445377945899963, 0.35593220591545105, 0.8697478771209717, 0.4237288236618042], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.004201680887490511, 0.5254237055778503, 0.1260504275560379, 0.6779661178588867], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.27731093764305115, 0.5932203531265259, 0.3025210201740265, 0.6610169410705566], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.5504201650619507, 0.5254237055778503, 0.6974790096282959, 0.6779661178588867], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.8445377945899963, 0.5254237055778503, 0.9915966391563416, 0.6779661178588867], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.004201680887490511, 0.7627118825912476, 0.10924369841814041, 0.9152542352676392], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.27731093764305115, 0.8305084705352783, 0.3025210201740265, 0.8983050584793091], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.5504201650619507, 0.7627118825912476, 0.6974790096282959, 0.9152542352676392], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.8445377945899963, 0.7627118825912476, 0.9915966391563416, 0.9152542352676392], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]]\n", + "structure: [0, 1, 2, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 5, 8, 29, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from ppocr.data.imaug import TableLabelEncode\n", + "# 初始化 label 编码器\n", + "label_eocoder_op = TableLabelEncode(max_text_length=100,# 未使用\n", + " max_elem_length=50, # 每张图最多预测多少个cel\n", + " max_cell_num=500, # 未使用\n", + " character_dict_path='ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt')\n", + "# 构建输入数据\n", + "cells = info['html']['cells']\n", + "structure = info['html']['structure']\n", + "# 2. 打印解码前的标签\n", + "print(\"The cells and structure before decode\")\n", + "print(\"cells: \", cells)\n", + "print(\"structure: \", structure)\n", + "\n", + "image = cv2.imread(os.path.join('/home/aistudio/data/data119702/val', info['filename']))\n", + "data = {'image':image,'cells': cells, 'structure':structure}\n", + "# 执行 label 编码器\n", + "data = label_eocoder_op(data)\n", + "# 打印编码后的信息\n", + "print(\"The bbox_list and structure after decode\")\n", + "print(\"bbox_list:\",data['bbox_list'].tolist())\n", + "print(\"structure:\", data['structure'].tolist())" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 3.3 损失函数定义\n", + "\n", + "模型的loss分为两部分：\n", + "1. structure loss: structure loss使用分类常见的 CrossEntropyLoss \n", + "2. loc loss: loc loss使用MSELoss\n", + "\n", + "两个loss通过加权进行融合, 在代码汇总structure_weight和loc_weight分别为100和10000\n", + "```python\n", + "total_loss = structure_loss * structure_weight + loc_loss * loc_weight\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 3.4 模型训练\n", + "\n", + "完成数据处理和损失函数定义后即可开始训练模型了。\n", + "\n", + "训练基于PaddleOCR训练，采用参数配置的形式，参数文件参考 [https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/configs/table/table_mv3.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/configs/table/table_mv3.yml)，网络结构参数如下\n", + "\n", + "```YAML\n", + "Architecture:\n", + " model_type: table\n", + " algorithm: TableAttn\n", + " Backbone:\n", + " name: MobileNetV3\n", + " scale: 1.0\n", + " model_name: large\n", + " Head:\n", + " name: TableAttentionHead\n", + " hidden_size: 256\n", + " loc_type: 2\n", + " max_text_length: 100\n", + " max_elem_length: 800\n", + " max_cell_num: 500\n", + "```\n", + "\n", + "损失函数参数如下：\n", + "```YAML\n", + "Loss:\n", + " name: TableAttentionLoss\n", + " structure_weight: 100.0\n", + " loc_weight: 10000.0\n", + "```\n", + "配置完成后通过下面命令即可开启训练" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "ln: failed to create symbolic link 'PubTabNet_2.0.0_train.jsonl': File exists\r\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 配置数据集\n", + "# !mkdir -p train_data/table/pubtabnet\n", + "!cd train_data/table/pubtabnet && ln -s /home/aistudio/data/data119702/PubTabNet_2.0.0_val.jsonl PubTabNet_2.0.0_train.jsonl \\\n", + "&& ln -s /home/aistudio/data/data119702/PubTabNet_2.0.0_val.jsonl PubTabNet_2.0.0_val.jsonl \\\n", + "&& ln -s /home/aistudio/data/data119702/val train \\\n", + "&& ln -s /home/aistudio/data/data119702/val val" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/setuptools/depends.py:2: DeprecationWarning: the imp module is deprecated in favour of importlib; see the module's documentation for alternative uses\n", + " import imp\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: Architecture : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: Backbone : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: model_name : large\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: name : MobileNetV3\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: scale : 1.0\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: Head : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: hidden_size : 256\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: l2_decay : 1e-05\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: loc_type : 2\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: max_cell_num : 500\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: max_elem_length : 800\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: max_text_length : 100\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: name : TableAttentionHead\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: algorithm : TableAttn\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: model_type : table\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: Eval : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: dataset : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: data_dir : train_data/table/pubtabnet/val/\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: label_file_path : train_data/table/pubtabnet/PubTabNet_2.0.0_val.jsonl\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: name : PubTabDataSet\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: transforms : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: DecodeImage : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: channel_first : False\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: img_mode : BGR\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: ResizeTableImage : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: max_len : 488\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: TableLabelEncode : None\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: NormalizeImage : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: mean : [0.485, 0.456, 0.406]\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: order : hwc\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: scale : 1./255.\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: std : [0.229, 0.224, 0.225]\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: PaddingTableImage : None\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: ToCHWImage : None\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: KeepKeys : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: keep_keys : ['image', 'structure', 'bbox_list', 'sp_tokens', 'bbox_list_mask']\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: loader : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: batch_size_per_card : 1\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: drop_last : False\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: num_workers : 1\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: shuffle : False\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: Global : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: cal_metric_during_train : True\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: character_dict_path : ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: character_type : en\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: checkpoints : None\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: debug : False\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: distributed : False\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: epoch_num : 400\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: eval_batch_step : [0, 400]\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: infer_img : doc/table/table.jpg\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: infer_mode : False\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: log_smooth_window : 20\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: max_cell_num : 500\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: max_elem_length : 800\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: max_text_length : 100\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: pretrained_model : None\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: print_batch_step : 1\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: process_cut_num : 0\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: process_total_num : 0\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: save_epoch_step : 3\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: save_inference_dir : None\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: save_model_dir : ./output/table_mv3/\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: use_gpu : False\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: use_visualdl : False\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: Loss : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: loc_weight : 10000.0\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: name : TableAttentionLoss\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: structure_weight : 100.0\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: Metric : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: main_indicator : acc\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: name : TableMetric\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: Optimizer : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: beta1 : 0.9\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: beta2 : 0.999\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: clip_norm : 5.0\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: lr : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: learning_rate : 0.001\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: name : Adam\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: regularizer : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: factor : 0.0\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: name : L2\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: PostProcess : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: name : TableLabelDecode\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: Train : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: dataset : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: data_dir : train_data/table/pubtabnet/train/\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: label_file_path : train_data/table/pubtabnet/PubTabNet_2.0.0_train.jsonl\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: name : PubTabDataSet\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: transforms : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: DecodeImage : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: channel_first : False\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: img_mode : BGR\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: ResizeTableImage : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: max_len : 488\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: TableLabelEncode : None\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: NormalizeImage : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: mean : [0.485, 0.456, 0.406]\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: order : hwc\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: scale : 1./255.\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: std : [0.229, 0.224, 0.225]\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: PaddingTableImage : None\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: ToCHWImage : None\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: KeepKeys : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: keep_keys : ['image', 'structure', 'bbox_list', 'sp_tokens', 'bbox_list_mask']\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: loader : \n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: batch_size_per_card : 1\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: drop_last : True\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: num_workers : 1\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: shuffle : True\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: profiler_options : None\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: train with paddle 2.2.1 and device CPUPlace\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: Initialize indexs of datasets:train_data/table/pubtabnet/PubTabNet_2.0.0_train.jsonl\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: Initialize indexs of datasets:train_data/table/pubtabnet/PubTabNet_2.0.0_val.jsonl\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: train from scratch\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: train dataloader has 9115 iters\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: valid dataloader has 9115 iters\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: During the training process, after the 0th iteration, an evaluation is run every 400 iterations\n", + "[2021/12/26 19:57:29] root INFO: Initialize indexs of datasets:train_data/table/pubtabnet/PubTabNet_2.0.0_train.jsonl\n", + "[2021/12/26 19:57:47] root INFO: epoch: [1/400], iter: 1, lr: 0.001000, loss: 358.711182, structure_loss: 277.904785, loc_loss: 80.806374, acc: 0.000000, reader_cost: 0.05254 s, batch_cost: 17.39120 s, samples: 2, ips: 0.11500\n", + "[2021/12/26 19:57:55] root INFO: epoch: [1/400], iter: 2, lr: 0.001000, loss: 353.381165, structure_loss: 208.200623, loc_loss: 137.825607, acc: 0.000000, reader_cost: 0.00041 s, batch_cost: 8.65134 s, samples: 1, ips: 0.11559\n", + "^C\n", + "main proc 431 exit, kill process group 417\n", + "main proc 417 exit, kill process group 417\n" + ] + } + ], + "source": [ + "! python tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml -o Global.use_gpu=False Global.print_batch_step=1 Train.loader.batch_size_per_card=1 Eval.loader.batch_size_per_card=1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "### 3.5 模型评估\n", + "\n", + "训练过程中，默认保存两种模型，一种是latest命名的最新训练的模型，一种是best_accuracy命名的精度最高的模型。接下来使用保存的模型参数评估在测试集上的准确率：\n", + "\n", + "表格结构模型的精度评估代码位于[PaddleOCR/ppocr/metrics/table_metric.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/ppocr/metrics/table_metric.py)中，调用tools/eval.py即可进行对训练好的模型做精度评估。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/setuptools/depends.py:2: DeprecationWarning: the imp module is deprecated in favour of importlib; see the module's documentation for alternative uses\n", + " import imp\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: Architecture : \n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: Backbone : \n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: model_name : large\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: name : MobileNetV3\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: scale : 1.0\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: Head : \n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: hidden_size : 256\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: l2_decay : 1e-05\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: loc_type : 2\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: max_cell_num : 500\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: max_elem_length : 800\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: max_text_length : 100\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: name : TableAttentionHead\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: algorithm : TableAttn\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: model_type : table\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: Eval : \n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: dataset : \n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: data_dir : train_data/table/pubtabnet/val/\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: label_file_path : train_data/table/pubtabnet/PubTabNet_2.0.0_val.jsonl\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: name : PubTabDataSet\n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: transforms : \n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: DecodeImage : \n", + "[2021/12/26 20:00:08] root INFO: channel_first : 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184], [701, 153, 801, 183], [40, 188, 93, 217], [217, 187, 314, 219], [417, 187, 516, 218], [556, 187, 667, 217], [716, 188, 772, 216], [48, 227, 98, 255], [223, 224, 313, 256], [429, 226, 500, 256], [558, 226, 667, 256], [722, 225, 772, 254], [47, 262, 99, 291], [217, 260, 313, 293], [439, 261, 506, 293], [557, 260, 678, 292], [722, 261, 777, 290], [36, 295, 95, 324], [210, 296, 317, 326], [443, 296, 499, 326], [547, 296, 681, 326], [701, 300, 767, 328], [42, 332, 99, 361], [191, 330, 350, 360], [451, 331, 493, 361], [557, 331, 683, 361], [717, 335, 785, 362], [45, 369, 97, 396], [186, 367, 355, 400], [444, 369, 504, 398], [581, 369, 640, 397], [723, 368, 773, 396], [37, 404, 95, 431], [192, 404, 351, 433], [438, 404, 511, 432], [560, 405, 658, 432], [723, 404, 775, 431], [46, 444, 104, 469], [188, 441, 346, 470], [444, 444, 496, 471], [544, 445, 681, 471], [721, 444, 773, 470], [35, 478, 104, 503], [190, 475, 345, 505], [436, 477, 504, 504], [559, 476, 662, 505], [712, 477, 778, 504]]\n", + "[2021/12/26 20:00:26] root INFO: success!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "! python tools/infer_table.py -c configs/table/table_mv3.yml -o Global.checkpoints=/home/aistudio/PaddleOCR/pre_train/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train/best_accuracy Global.infer_img=/home/aistudio/1.jpg Global.use_gpu=False" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 4 总结\n", + "\n", + "本节介绍了PaddleOCR中 PP-Structure 表格识别算法的原理，并且介绍了表格结构模型从数据处理到完成训练的过程。" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 5. 作业\n", + "\n", + "[https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/objective/28711](https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/objective/28711)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [], + "source": [] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + 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"本章主要介绍文档分析技术的理论知识，包括背景介绍、算法分类和对应思路。\n", + "\n", + "通过本章的学习，你可以掌握：\n", + "\n", + "1. 版面分析的分类和典型思想\n", + "2. 表格识别的分类和典型思想\n", + "3. 信息提取的分类和典型思想" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "\n", + "作为信息承载工具，文档的不同布局代表了各种不同的信息，如清单和身份证。文档分析是一个从文档中阅读、解释和提取信息的自动化过程。文档分析常包含以下几个研究方向：\n", + "\n", + "1. 版面分析模块: 将每个文档页面划分为不同的内容区域。该模块不仅可用于划定相关区域和不相关区域，还可用于对其识别的内容类型进行分类。\n", + "2. 光学字符识别 (OCR) 模块: 定位并识别文档中存在的所有文本。\n", + "3. 表格识别模块: 将文档里的表格信息进行识别和转换到excel文件中。\n", + "4. 信息提取模块: 借助OCR结果和图像信息来理解和识别文档中表达的特定信息或信息之间的关系。\n", + "\n", + "由于OCR模块在前面的章节中进行了详细的介绍，接下来将针对上面版面分析、表格识别和信息提取三个模块做单独的介绍。对于每一个模块，会介绍该模块的经典或常用方法以及数据集。" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 1. 版面分析\n", + "\n", + "### 1.1 背景介绍\n", + "\n", + "版面分析主要用于文档检索，关键信息提取，内容分类等，其任务主要是对文档图像进行内容分类，内容的类别一般可分为纯文本、标题、表格、图片和列表等。但是文档布局、格式的多样性和复杂性，文档图像质量差，大规模的带标注的数据集的缺少等问题使得版面分析仍然是一个很有挑战性的任务。\n", + "版面分析任务的可视化如下图所示:\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 1：版面分析效果图
\n", + "\n", + "现有的解决办法一般是基于目标检测或语义分割的方法，这类方法基将文档中不同的板式当做不同的目标进行检测或分割。\n", + "\n", + "一些代表性论文被划分为上述两个类别中，具体如下表所示：\n", + "\n", + "| 类别 | 主要论文 |\n", + "| ---------------- | -------- |\n", + "| 基于目标检测的方法 | [Visual Detection with Context](https://aclanthology.org/D19-1348.pdf)，[Object Detection](https://arxiv.org/pdf/2003.13197v1.pdf)，[VSR](https://arxiv.org/pdf/2105.06220v1.pdf)|\n", + "| 基于语义分割的方法 |[Semantic Segmentation](https://arxiv.org/pdf/1911.12170v2.pdf) |\n", + "\n", + "\n", + "### 1.2 基于目标检测的方法 \n", + "\n", + "Soto Carlos[1]在目标检测算法Faster R-CNN的基础上，结合上下文信息并利用文档内容的固有位置信息来提高区域检测性能。Li Kai [2]等人也提出了一种基于目标检测的文档分析方法，通过引入了特征金字塔对齐模块，区域对齐模块，渲染层对齐模块来解决跨域的问题，这三个模块相互补充，并从一般的图像角度和特定的文档图像角度调整域，从而解决了大型标记训练数据集与目标域不同的问题。下图是一个基于目标检测Faster R-CNN算法进行版面分析的流程图。\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 2：基于Faster R-CNN的版面分析流程图
\n", + "\n", + "### 1.3 基于语义分割的方法 \n", + "\n", + "Sarkar Mausoom[3]等人提出了一种基于先验的分割机制，在非常高的分辨率的图像上训练文档分割模型，解决了过度缩小原始图像导致的密集区域不同结构无法区分进而合并的问题。Zhang Peng[4]等人结合文档中的视觉、语义和关系提出了一个统一的框架VSR（Vision, Semantics and Relations）用于文档布局分析，该框架使用一个双流网络来提取特定模态的视觉和语义特征，并通过自适应聚合模块自适应地融合这些特征，解决了现有基于CV的方法不同模态融合效率低下和布局组件之间缺乏关系建模的局限性。\n", + "\n", + "### 1.4 数据集\n", + "\n", + "虽然现有的方法可以在一定程度上解决版面分析任务，但是该类方法依赖于大量有标记的训练数据。最近也有很多数据集被提出用于文档分析任务。\n", + "\n", + "1. PubLayNet[5]: 该数据集包含50万张文档图像，其中40万用于训练，5万用于验证，5万用于测试,共标记了表格，文本，图像，标题和列表五种形式\n", + "2. HJDataset[6]: 数据集包含2271张文档图像, 除了内容区域的边界框和掩码之外，它还包括布局元素的层次结构和阅读顺序。\n", + "\n", + "PubLayNet数据集样例如下图所示:\n", + "
\n", + "\n", + "
\n", + "
图 3：PubLayNet样例
\n", + "参考文献:\n", + "\n", + "[1]：Soto C, Yoo S. Visual detection with context for document layout analysis[C]//Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP). 2019: 3464-3470.\n", + "\n", + "[2]：Li K, Wigington C, Tensmeyer C, et al. Cross-domain document object detection: Benchmark suite and method[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020: 12915-12924.\n", + "\n", + "[3]：Sarkar M, Aggarwal M, Jain A, et al. Document Structure Extraction using Prior based High Resolution Hierarchical Semantic Segmentation[C]//European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020: 649-666.\n", + "\n", + "[4]：Zhang P, Li C, Qiao L, et al. VSR: A Unified Framework for Document Layout Analysis combining Vision, Semantics and Relations[J]. arXiv preprint arXiv:2105.06220, 2021.\n", + "\n", + "[5]：Zhong X, Tang J, Yepes A J. Publaynet: largest dataset ever for document layout analysis[C]//2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR). IEEE, 2019: 1015-1022.\n", + "\n", + "[6]：Li M, Xu Y, Cui L, et al. DocBank: A benchmark dataset for document layout analysis[J]. arXiv preprint arXiv:2006.01038, 2020.\n", + "\n", + "[7]：Shen Z, Zhang K, Dell M. A large dataset of historical japanese documents with complex layouts[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 2020: 548-549." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 2. 表格识别\n", + "\n", + "### 2.1 背景介绍\n", + "\n", + "表格是各类文档中常见的页面元素，随着各类文档的爆炸性增长，如何高效地从文档中找到表格并获取内容与结构信息即表格识别，成为了一个亟需解决的问题。表格识别的难点总结如下：\n", + "\n", + "1. 表格种类和样式复杂多样，例如*不同的行列合并，不同的内容文本类型*等。\n", + "2. 文档的样式本身的样式多样。\n", + "3. 拍摄时的光照环境等\n", + "\n", + "表格识别的任务就是将文档里的表格信息转换到excel文件中，任务可视化如下：\n", + "\n", + "
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\n", + "\n", + "\n", + "
图 4：表格识别示例图，其中左边为原图，右边为表格识别后的结果图，以Excel形式呈现
\n", + "\n", + "现有的表格识别算法根据表格结构重建的原理可以分为下面四大类：\n", + "1. 基于启发式规则的方法\n", + "2. 基于CNN的方法\n", + "3. 基于GCN的方法\n", + "4. 基于End to End的方法\n", + "\n", + "一些代表性论文被划分为上述四个类别中，具体如下表所示：\n", + "| 类别 | 思路 | 主要论文 |\n", + "| ---------------- | ---- | -------- |\n", + "|基于启发式规则的方法|人工设计规则，连通域检测分析处理|[T-Rect](https://www.researchgate.net/profile/Andreas-Dengel/publication/249657389_A_Paper-to-HTML_Table_Converting_System/links/0c9605322c9a67274d000000/A-Paper-to-HTML-Table-Converting-System.pdf)，[pdf2table](https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.724.7272&rep=rep1&type=pdf)|\n", + "| 基于CNN的方法 | 目标检测，语义分割 | [CascadeTabNet](https://arxiv.org/pdf/2004.12629v2.pdf), [Multi-Type-TD-TSR](https://arxiv.org/pdf/2105.11021v1.pdf), [LGPMA](https://arxiv.org/pdf/2105.06224v2.pdf), [tabstruct-net](https://arxiv.org/pdf/2010.04565v1.pdf), [CDeC-Net](https://arxiv.org/pdf/2008.10831v1.pdf), [TableNet](https://arxiv.org/pdf/2001.01469v1.pdf), [TableSense](https://arxiv.org/pdf/2106.13500v1.pdf), [Deepdesrt](https://www.dfki.de/fileadmin/user_upload/import/9672_PID4966073.pdf), [Deeptabstr](https://www.dfki.de/fileadmin/user_upload/import/10649_DeepTabStR.pdf), [GTE](https://arxiv.org/pdf/2005.00589v2.pdf), [Cycle-CenterNet](https://arxiv.org/pdf/2109.02199v1.pdf), [FCN](https://www.researchgate.net/publication/339027294_Rethinking_Semantic_Segmentation_for_Table_Structure_Recognition_in_Documents)|\n", + "| 基于GCN的方法 | 基于图神经网络，将表格识别看作图重建问题 | [GNN](https://arxiv.org/pdf/1905.13391v2.pdf), [TGRNet](https://arxiv.org/pdf/2106.10598v3.pdf), [GraphTSR](https://arxiv.org/pdf/1908.04729v2.pdf)|\n", + "| 基于End to End的方法 | 利用attention机制 | [Table-Master](https://arxiv.org/pdf/2105.01848v1.pdf)|\n", + "\n", + "### 2.2 基于启发式规则的传统算法\n", + "早期的表格识别研究主要是基于启发式规则的方法。例如由Kieninger[1]等人提出的T-Rect系统使用自底向上的方法对文档图像进行连通域分析，然后按照定义的规则进行合并，得到逻辑文本块。而之后由Yildiz[2]等人提出的pdf2table则是第一个在PDF文档上进行表格识别的方法，它利用了PDF文件的一些特有信息（例如文字、绘制路径等图像文档中难以获取的信息）来协助表格识别。而在最近的工作中，Koci[3]等人将页面中的布局区域表示为图（Graph）的形式，然后使用了Remove and Conquer(RAC)算法从中将表格作为一个子图识别出来。\n", + "\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 5：启发式算法示意图
\n", + "\n", + "### 2.3 基于深度学习CNN的方法\n", + "随着深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、语音处理等领域的飞速发展，研究者将深度学习技术应用到表格识别领域并取得了不错的效果。\n", + "\n", + "Siddiqui Shoaib Ahmed[12]等人在DeepTabStR算法中，将表格结构识别问题表述为对象检测问题，并利用可变形卷积来进更好的进行表格单元格的检测。Raja Sachin[6]等人提出TabStruct-Net将单元格检测和结构识别在视觉上结合起来进行表格结构识别，解决了现有方法由于表格布局发生较大变化而识别错误的问题，但是该方法无法处理行列出现较多空单元格的问题。\n", + "\n", + "\n", + "
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图 6：基于深度学习CNN的算法示意图
\n", + "\n", + "
\n", + "
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图 7：基于深度学习CNN的算法错误示例
\n", + "\n", + "之前的表格结构识别方法一般是从不同粒度（行/列、文本区域）的元素开始处理问题，容易忽略空单元格合并的问题。Qiao Liang[10]等人提出了一个新框架LGPMA，通过掩码重评分策略充分利用来自局部和全局特征的信息，进而可以获得更可靠的对齐单元格区域，最后引入了包括单元格匹配、空单元格搜索和空单元格合并的表格结构复原pipeline来处理表格结构识别问题。\n", + "\n", + "除了以上单独做表格识别的算法外，也有部分方法将表格检测和表格识别在一个模型里完成，Schreiber Sebastian[11]等人提出了DeepDeSRT，通过Faster RCNN进行表格检测，通过FCN语义分割模型用于表格结构行列检测，但是该方法是用两个独立的模型来解决这两个问题。Prasad Devashish[4]等人提出了一种基于端到端深度学习的方法CascadeTabNet，使用Cascade Mask R-CNN HRNet模型同时进行表格检测和结构识别，解决了以往方法使用独立的两个方法处理表格识别问题的不足。Paliwal Shubham[8]等人提出一种新颖的端到端深度多任务架构TableNet，用于表格检测和结构识别，同时在训练期间向TableNet添加额外的空间语义特征，进一步提高了模型性能。Zheng Xinyi[13]等人提出了表格识别的系统框架GTE，利用单元格检测网络来指导表格检测网络的训练，同时提出了一种层次网络和一种新的基于聚类的单元格结构识别算法，该框架可以接入到任何目标检测模型的后面，方便训练不同的表格识别算法。之前的研究主要集中在从扫描的PDF文档中解析具有简单布局的，对齐良好的表格图像，但是现实场景中的表格一般很复杂，可能存在严重变形，弯曲或者遮挡等问题，因此Long Rujiao[14]等人同时构造了一个现实复杂场景下的表格识别数据集WTW，并提出了一种Cycle-CenterNet方法，它利用循环配对模块优化和提出的新配对损失，将离散单元精确地分组到结构化表中，提高了表格识别的性能。\n", + "\n", + "
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图 8：端到端算法示意图
\n", + "\n", + "基于CNN的方法对跨行列的表格无法很好的处理，因此在后续的方法中，分为了两个研究方法来解决表格中跨行列的问题。\n", + "\n", + "### 2.4 基于深度学习GCN的方法\n", + "近些年来，随着图卷积神经网络（Graph Convolutional Network）的兴起，也有一些研究者尝试将图神经网络应用到表格结构识别问题上。Qasim Shah Rukh[20]等人将表格结构识别问题转换为与图神经网络兼容的图问题，并设计了一种新颖的可微架构，该架构既可以利用卷积神经网络提取特征的优点，也可以利用图神经网络顶点之间有效交互的优点，但是该方法只使用了单元格的位置特征，没有利用语义特征。Chi Zewen[19]等人提出了一种新颖的图神经网络GraphTSR，用于PDF文件中的表格结构识别，它以表格中的单元格为输入，然后通过利用图的边和节点相连的特性来预测单元格之间的关系来识别表格结构，一定程度上解决了跨行或者跨列的单元格识别问题。Xue Wenyuan[21]等人将表格结构识别的问题重新表述为表图重建，并提出了一种用于表格结构识别的端到端方法TGRNet，该方法包含单元格检测分支和单元格逻辑位置分支，这两个分支共同预测不同单元格的空间位置和逻辑位置，解决了之前方法没有关注单元格逻辑位置的问题。\n", + "\n", + "GraphTSR表格识别算法示意图：\n", + "\n", + "
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\n", + "
图 9：GraphTSR表格识别算法示意图
\n", + "\n", + "### 2.5 基于端到端的方法\n", + "\n", + "和其他使用后处理完成表格结构的重建不同，基于端到端的方法直接使用网络完成表格结构的HTML表示输出\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/7865e58a83824facacfaa91bec12ccf834217cb706454dc5a0c165c203db79fb) | ![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/77d913b1b92f4a349b8f448e08ba78458d687eef4af142678a073830999f3edc))\n", + "---|---\n", + "图 10：端到端方法的输入输出|图 11：Image Caption示例\n", + "\n", + "端到端的方法大多采用Image Caption(看图说话)的Seq2Seq方法来完成表格结构的预测，如一些基于Attention或Transformer的方法。\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 12：Seq2Seq示意图
\n", + "\n", + "Ye Jiaquan[22]在TableMaster中通过改进基于Transformer的Master文字算法来得到表格结构输出模型。此外，还添加了一个分支进行框的坐标回归，作者并没有在最后一层将模型拆分为两个分支，而是在第一个 Transformer 解码层之后就将序列预测和框回归解耦为两个分支。其网络结构和原始Master网络的对比如下图所示：\n", + "\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 13：左：master网络图，右：TableMaster网络图
\n", + "\n", + "\n", + "### 2.6 数据集\n", + "\n", + "由于深度学习方法是数据驱动的方法，需要大量的标注数据对模型进行训练，而现有的数据集规模偏小也是一个重要的制约因素，因此也有一些数据集被提出。\n", + "\n", + "1. PubTabNet[16]: 包含568k表格图像和相应的结构化HTML表示。\n", + "2. PubMed Tables(PubTables-1M)[17]:表格结构识别数据集，包含高度详细的结构注释，460,589张pdf图像用于表格检测任务， 947,642张表格图像用于表格识别任务。\n", + "3. TableBank[18]: 表格检测和识别数据集，使用互联网上Word和Latex文档构建了包含417K高质量标注的表格数据。\n", + "4. SciTSR[19]: 表格结构识别数据集，图像大部分从论文中转换而来，其中包含来自PDF文件的15,000个表格及其相应的结构标签。\n", + "5. TabStructDB[12]: 包括1081个表格区域，这些区域用行和列信息密集标记。\n", + "6. WTW[14]: 大规模数据集场景表格检测识别数据集，该数据集包含各种变形，弯曲和遮挡等情况下的表格数据，共包含14,581 张图像。\n", + "\n", + "数据集示例\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 14：PubTables-1M数据集样例图
\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 15：WTW数据集样例图
\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "参考文献\n", + "\n", + "[1]：Kieninger T, Dengel A. A paper-to-HTML table converting system[C]//Proceedings of document analysis systems (DAS). 1998, 98: 356-365.\n", + "\n", + "[2]：Yildiz B, Kaiser K, Miksch S. pdf2table: A method to extract table information from pdf files[C]//IICAI. 2005: 1773-1785.\n", + "\n", + "[3]：Koci E, Thiele M, Lehner W, et al. Table recognition in spreadsheets via a graph representation[C]//2018 13th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems (DAS). IEEE, 2018: 139-144.\n", + "\n", + "[4]：Prasad D, Gadpal A, Kapadni K, et al. CascadeTabNet: An approach for end to end table detection and structure recognition from image-based documents[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 2020: 572-573.\n", + "\n", + "[5]：Fischer P, Smajic A, Abrami G, et al. Multi-Type-TD-TSR–Extracting Tables from Document Images Using a Multi-stage Pipeline for Table Detection and Table Structure Recognition: From OCR to Structured Table Representations[C]//German Conference on Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz). Springer, Cham, 2021: 95-108.\n", + "\n", + "[6]：Raja S, Mondal A, Jawahar C V. Table structure recognition using top-down and bottom-up cues[C]//European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020: 70-86.\n", + "\n", + "[7]：Agarwal M, Mondal A, Jawahar C V. Cdec-net: Composite deformable cascade network for table detection in document images[C]//2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2021: 9491-9498.\n", + "\n", + "[8]：Paliwal S S, Vishwanath D, Rahul R, et al. Tablenet: Deep learning model for end-to-end table detection and tabular data extraction from scanned document images[C]//2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR). IEEE, 2019: 128-133.\n", + "\n", + "[9]：Dong H, Liu S, Han S, et al. Tablesense: Spreadsheet table detection with convolutional neural networks[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2019, 33(01): 69-76.\n", + "\n", + "[10]：Qiao L, Li Z, Cheng Z, et al. LGPMA: Complicated Table Structure Recognition with Local and Global Pyramid Mask Alignment[J]. arXiv preprint arXiv:2105.06224, 2021.\n", + "\n", + "[11]：Schreiber S, Agne S, Wolf I, et al. Deepdesrt: Deep learning for detection and structure recognition of tables in document images[C]//2017 14th IAPR international conference on document analysis and recognition (ICDAR). IEEE, 2017, 1: 1162-1167.\n", + "\n", + "[12]：Siddiqui S A, Fateh I A, Rizvi S T R, et al. Deeptabstr: Deep learning based table structure recognition[C]//2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR). IEEE, 2019: 1403-1409.\n", + "\n", + "[13]：Zheng X, Burdick D, Popa L, et al. Global table extractor (gte): A framework for joint table identification and cell structure recognition using visual context[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision. 2021: 697-706.\n", + "\n", + "[14]：Long R, Wang W, Xue N, et al. Parsing Table Structures in the Wild[C]//Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2021: 944-952.\n", + "\n", + "[15]：Siddiqui S A, Khan P I, Dengel A, et al. Rethinking semantic segmentation for table structure recognition in documents[C]//2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR). IEEE, 2019: 1397-1402.\n", + "\n", + "[16]：Zhong X, ShafieiBavani E, Jimeno Yepes A. Image-based table recognition: data, model, and evaluation[C]//Computer Vision–ECCV 2020: 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, Proceedings, Part XXI 16. Springer International Publishing, 2020: 564-580.\n", + "\n", + "[17]：Smock B, Pesala R, Abraham R. PubTables-1M: Towards a universal dataset and metrics for training and evaluating table extraction models[J]. arXiv preprint arXiv:2110.00061, 2021.\n", + "\n", + "[18]：Li M, Cui L, Huang S, et al. Tablebank: Table benchmark for image-based table detection and recognition[C]//Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference. 2020: 1918-1925.\n", + "\n", + "[19]：Chi Z, Huang H, Xu H D, et al. Complicated table structure recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1908.04729, 2019.\n", + "\n", + "[20]：Qasim S R, Mahmood H, Shafait F. Rethinking table recognition using graph neural networks[C]//2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR). IEEE, 2019: 142-147.\n", + "\n", + "[21]：Xue W, Yu B, Wang W, et al. TGRNet: A Table Graph Reconstruction Network for Table Structure Recognition[J]. arXiv preprint arXiv:2106.10598, 2021.\n", + "\n", + "[22]：Ye J, Qi X, He Y, et al. PingAn-VCGroup's Solution for ICDAR 2021 Competition on Scientific Literature Parsing Task B: Table Recognition to HTML[J]. arXiv preprint arXiv:2105.01848, 2021.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 3. Document VQA\n", + "\n", + "老板派任务：开发一个身份证识别系统\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "\n", + "\n", + "> 如何选择方案 \n", + "> 1. 文字检测之后用规则来进行信息提取\n", + "> 2. 文字检测之后用规模型来进行信息提取\n", + "> 3. 外包出去\n", + "\n", + "\n", + "### 3.1 背景介绍\n", + "在VQA(Visual Question Answering)任务中，主要针对图像内容进行提问和回答，但是对于文本图像来说，关注的内容是图像中的文字信息，因此这类方法可以分为自然场景的Text-VQA和扫描文档场景的DocVQA，三者的关系如下图所示。\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 16: VQA层级
\n", + "\n", + "VQA，Text-VQA和DocVQA的示例图如下图所示。\n", + "\n", + "|任务类型|VQA | Text-VQA | DocVQA| \n", + "|---|---|---|---|\n", + "|任务描述|针对**图片内容**提出问题|针对**图片上的文字内容**提出问题|针对**文档图像的文字内容**提出问题|\n", + "|示例图片|![vqa](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/fc21b593276247249591231b3373608151ed8ae7787f4d6ba39e8779fdd12201)|![textvqa](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/cd2404edf3bf430b89eb9b2509714499380cd02e4aa74ec39ca6d7aebcf9a559)|![docvqa](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/0eec30a6f91b4f949c56729b856f7ff600d06abee0774642801c070303edfe83)|\n", + "\n", + "DocVQA由于其更加贴近实际应用场景，涌现出了大批学术界和工业界的工作。在常用的场景中，DocVQA里提问的问题都是固定的，比如身份证场景下的问题一般为\n", + "1. 公民身份号码是什么？\n", + "2. 姓名是什么？\n", + "3. 名族是什么?\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 17: 身份证示例
\n", + "\n", + "\n", + "基于这样的先验知识，DocVQA的 研究开始偏向Key Information Extraction(KIE)任务，本次我们也主要讨论KIE相关的研究，KIE任务主要从图像中提取所需要的关键信息，如从身份证中提取出姓名和公民身份号码信息。\n", + "\n", + "KIE通常分为两个子任务进行研究\n", + "1. SER: 语义实体识别 (Semantic Entity Recognition)，对每一个检测到的文本进行分类，如将其分为姓名，身份证。如下图中的黑色框和红色框。\n", + "2. RE: 关系抽取 (Relation Extraction)，对每一个检测到的文本进行分类，如将其分为问题和的答案。然后对每一个问题找到对应的答案。如下图中的红色框和黑色框分别代表问题和答案，黄色线代表问题和答案之间的对应关系。\n", + "\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 18: SER,RE任务示例
\n", + "\n", + "一般的KIE方法基于命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)[4]来研究，但是这类方法只利用了图像中的文本信息，缺少对视觉和结构信息的使用，因此精度不高。在此基础上，近几年的方法都开始将视觉和结构信息与文本信息融合到一起，按照对多模态信息进行融合时所采用的的原理可以将这些方法分为下面三种：\n", + "\n", + "1. 基于Grid的方法\n", + "1. 基于Token的方法\n", + "2. 基于GCN的方法\n", + "3. 基于End to End 的方法\n", + "\n", + "一些代表性论文被划分为上述三个类别中，具体如下表所示：\n", + "| 类别 | 思路 | 主要论文 |\n", + "| ---------------- | ---- | -------- |\n", + "| 基于Grid的方法 |在图像上多模态信息的融合（文本，布局，图像）| [Chargrid](https://arxiv.org/pdf/1809.08799) |\n", + "| 基于Token的方法 |利用Bert这类方法进行多模态信息的融合|[LayoutLM](https://arxiv.org/pdf/1912.13318), [LayoutLMv2](https://arxiv.org/pdf/2012.14740), [StrucText](https://arxiv.org/pdf/2108.02923), |\n", + "| 基于GCN的方法 |利用图网络结构进行多模态信息的融合 |[GCN](https://arxiv.org/pdf/1903.11279), [PICK](https://arxiv.org/pdf/2004.07464), [SDMG-R](https://arxiv.org/pdf/2103.14470)，[SERA](https://arxiv.org/pdf/2110.09915) |\n", + "| 基于End to End的方法 |将OCR和关键信息提取统一到一个网络 |[Trie](https://arxiv.org/pdf/2005.13118) |\n", + "\n", + "### 3.2 基于Grid的方法\n", + "\n", + "基于Grid的方法在图像层面进行多模态信息的融合。Chargrid[5]首先对图像进行字符级的文字检测和识别，然后通过将类别的one-hot编码填充到对应的字符区域(下图中右图的非黑色部分)内来完成对网络输入的构建，输入最后通过encoder-decoder结构的CNN网络来进行关键信息的坐标检测和类别分类。\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 19: Chargrid数据示例
\n", + "\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 20: Chargrid网络
\n", + "\n", + "\n", + "相比于传统的仅基于文本的方法，该方法能够同时利用文本信息和结构信息，因此能够取得一定的精度提升，但是该方法对文本和结构信息的融合只是做了简单的嵌入，并没有很好的将二者进行融合\n", + "\n", + "### 3.3 基于Token的方法\n", + "LayoutLM[6]将2D位置信息和文本信息一起编码到BERT模型中，并且借鉴NLP中Bert的预训练思想，在大规模的数据集上进行预训练，在下游任务中，LayoutLM还加入了图像信息来进一步提升模型性能。LayoutLM虽然将文本，位置和图像信息做了融合，但是图像信息是在下游任务的训练中进行融合，这样对三种信息的多模态融合并不充分。LayoutLMv2[7]在LayoutLM的基础上，通过transformers在预训练阶段将图像信息和文本，layout信息进行融合，还在Transformer中加入空间感知自注意力机制辅助模型更好地融合视觉和文本特征。LayoutLMv2虽然在预训练阶段对文本，位置和图像信息做了融合，但是由于预训练任务的限制，模型学到的视觉特征不够精细。StrucTexT[8]在以往多模态方法的基础上，在预训练任务提出Sentence Length Prediction (SLP) 和Paired Boxes Direction (PBD)两个新任务来帮助网络学习精细的视觉特征，其中SLP任务让模型学习文本段的长度，PDB任务让模型学习Box方向之间的匹配关系。通过这两个新的预训练任务，能够加速文本、视觉和布局信息之间的深度跨模态融合。\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/17a26ade09ee4311b90e49a1c61d88a72a82104478434f9dabd99c27a65d789b) | ![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/d75addba67ef4b06a02ae40145e609d3692d613ff9b74cec85123335b465b3cc))\n", + "---|---\n", + "图 21：transformer算法流程图|图 22：LayoutLMv2算法流程图\n", + "\n", + "### 3.4 基于GCN的方法\n", + "\n", + "现有的基于GCN的方法[10]虽然利用了文字和结构信息，但是没有对图像信息进行很好的利用。PICK[11]在GCN网络中加入了图像信息并且提出graph learning module来自动学习edge的类型。SDMG-R [12]将图像编码为双模态图，图的节点为文字区域的视觉和文本信息，边表示相邻文本直接的空间关系，通过迭代地沿边传播信息和推理图节点类别，SDMG-R解决了现有的方法对没见过的模板无能为力的问题。\n", + "\n", + "\n", + "PICK流程图如下图所示：\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 23：PICK算法流程图
\n", + "\n", + "SERA[10]将依存句法分析里的biaffine parser引入到文档关系抽取中，并且使用GCN来融合文本和视觉信息。\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 24：SERA算法流程图
\n", + "\n", + "### 3.5 基于End to End 的方法\n", + "\n", + "现有的方法将KIE分为两个独立的任务：文本读取和信息提取，然而他们主要关注于改进信息提取任务，而忽略了文本读取和信息提取是相互关联的，因此，Trie[9]提出了一个统一的端到端网络，可以同时学习这两个任务，并且在学习过程中相互加强。\n", + "\n", + "
\n", + "
\n", + "
图 25: Trie算法流程图
\n", + "\n", + "\n", + "### 3.6 数据集\n", + "用于KIE的数据集主要有下面两个：\n", + "1. SROIE: SROIE数据集[2]的任务3旨在从扫描收据中提取四个预定义的信息：公司、日期、地址或总数。数据集中有626个样本用于训练，347个样本用于测试。\n", + "2. FUNSD: FUNSD数据集[3]是一个用于从扫描文档中提取表单信息的数据集。它包含199个标注好的真实扫描表单。199个样本中149个用于训练，50个用于测试。FUNSD数据集为每个单词分配一个语义实体标签：问题、答案、标题或其他。\n", + "3. XFUN: XFUN数据集是微软提出的一个多语言数据集，包含7种语言，每种语言包含149张训练集，50张测试集。\n", + "\n", + "\n", + "![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dfdf530d79504761919c1f093f9a86dac21e6db3304c4892998ea1823f3187c6) | ![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/3b2a9f9476be4e7f892b73bd7096ce8d88fe98a70bae47e6ab4c5fcc87e83861))\n", + "---|---\n", + "图 26: sroie示例图|图 27: xfun示例图\n", + "\n", + "参考文献：\n", + "\n", + "[1]：Mathew M, Karatzas D, Jawahar C V. Docvqa: A dataset for vqa on document images[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision. 2021: 2200-2209.\n", + "\n", + "[2]：Huang Z, Chen K, He J, et al. Icdar2019 competition on scanned receipt ocr and information extraction[C]//2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR). IEEE, 2019: 1516-1520.\n", + "\n", + "[3]：Jaume G, Ekenel H K, Thiran J P. Funsd: A dataset for form understanding in noisy scanned documents[C]//2019 International Conference on Document Analysis and Recognition Workshops (ICDARW). IEEE, 2019, 2: 1-6.\n", + "\n", + "[4]：Lample G, Ballesteros M, Subramanian S, et al. Neural architectures for named entity recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1603.01360, 2016.\n", + "\n", + "[5]：Katti A R, Reisswig C, Guder C, et al. Chargrid: Towards understanding 2d documents[J]. arXiv preprint arXiv:1809.08799, 2018.\n", + "\n", + "[6]：Xu Y, Li M, Cui L, et al. Layoutlm: Pre-training of text and layout for document image understanding[C]//Proceedings of the 26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining. 2020: 1192-1200.\n", + "\n", + "[7]：Xu Y, Xu Y, Lv T, et al. LayoutLMv2: Multi-modal pre-training for visually-rich document understanding[J]. arXiv preprint arXiv:2012.14740, 2020.\n", + "\n", + "[8]：Li Y, Qian Y, Yu Y, et al. StrucTexT: Structured Text Understanding with Multi-Modal Transformers[C]//Proceedings of the 29th ACM International Conference on Multimedia. 2021: 1912-1920.\n", + "\n", + "[9]：Zhang P, Xu Y, Cheng Z, et al. Trie: End-to-end text reading and information extraction for document understanding[C]//Proceedings of the 28th ACM International Conference on Multimedia. 2020: 1413-1422.\n", + "\n", + "[10]：Liu X, Gao F, Zhang Q, et al. Graph convolution for multimodal information extraction from visually rich documents[J]. arXiv preprint arXiv:1903.11279, 2019.\n", + "\n", + "[11]：Yu W, Lu N, Qi X, et al. Pick: Processing key information extraction from documents using improved graph learning-convolutional networks[C]//2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2021: 4363-4370.\n", + "\n", + "[12]：Sun H, Kuang Z, Yue X, et al. Spatial Dual-Modality Graph Reasoning for Key Information Extraction[J]. arXiv preprint arXiv:2103.14470, 2021." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "source": [ + "## 4. 总结\n", + "本节我们主要介绍了文档分析技术相关的三个子模块的理论知识：版面分析、表格识别和信息提取。下面我们会基于PaddleOCR框架对这表格识别和DOC-VQA进行实战教程的讲解。" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "py35-paddle1.2.0" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 1 +} diff --git a/ppocr/data/imaug/label_ops.py b/ppocr/data/imaug/label_ops.py index fc14fdbcf13a61b591d9ea6c2535aefe6e437ec6..f83255b732f5990de6a99d1149bab77d682c85b3 100644 --- a/ppocr/data/imaug/label_ops.py +++ b/ppocr/data/imaug/label_ops.py @@ -344,7 +344,7 @@ class KieLabelEncode(object): max_num = 300 temp_bboxes = np.zeros([max_num, 4]) h, _ = bboxes.shape - temp_bboxes[:h, :h] = bboxes + temp_bboxes[:h, :] = bboxes temp_relations = np.zeros([max_num, max_num, 5]) temp_relations[:h, :h, :] = relations diff --git a/ppocr/data/imaug/operators.py b/ppocr/data/imaug/operators.py index c3dfd316f86d88b5c7fd52eb6ae23d22a4dd32eb..daa67a25dae93dde74fc0b92aad4aa6ef4d4c003 100644 --- a/ppocr/data/imaug/operators.py +++ b/ppocr/data/imaug/operators.py @@ -23,7 +23,6 @@ import sys import six import cv2 import numpy as np -import fasttext class DecodeImage(object): @@ -136,6 +135,7 @@ class ToCHWImage(object): class Fasttext(object): def __init__(self, path="None", **kwargs): + import fasttext self.fast_model = fasttext.load_model(path) def __call__(self, data): diff --git a/ppocr/utils/save_load.py b/ppocr/utils/save_load.py index f6013a406634ed110ea5af613a5f31e56ce90ead..0dd94e86c808ce4f77e27a5c819fccd59578f0c5 100644 --- a/ppocr/utils/save_load.py +++ b/ppocr/utils/save_load.py @@ -111,13 +111,16 @@ def load_pretrained_params(model, path): params = paddle.load(path + '.pdparams') state_dict = model.state_dict() new_state_dict = {} - for k1, k2 in zip(state_dict.keys(), params.keys()): - if list(state_dict[k1].shape) == list(params[k2].shape): - new_state_dict[k1] = params[k2] + for k1 in params.keys(): + if k1 not in state_dict.keys(): + logger.warning("The pretrained params {} not in model".format(k1)) else: - logger.warning( - "The shape of model params {} {} not matched with loaded params {} {} !". - format(k1, state_dict[k1].shape, k2, params[k2].shape)) + if list(state_dict[k1].shape) == list(params[k1].shape): + new_state_dict[k1] = params[k1] + else: + logger.warning( + "The shape of model params {} {} not matched with loaded params {} {} !". + format(k1, state_dict[k1].shape, k1, params[k1].shape)) model.set_state_dict(new_state_dict) logger.info("load pretrain successful from {}".format(path)) return model diff --git a/ppstructure/vqa/README.md b/ppstructure/vqa/README.md index 4cf2432f40979e17bef8d8f631a963e641a02591..529690cc83d282f765fe89ac0c10f348803ac92f 100644 --- a/ppstructure/vqa/README.md +++ b/ppstructure/vqa/README.md @@ -96,10 +96,7 @@ git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR - **（3）安装PaddleNLP** ```bash -# 需要使用PaddleNLP最新的代码版本进行安装 -git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP -b develop -cd PaddleNLP -pip3 install -e . +pip3 install "paddlenlp>=2.2.1" ``` diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt index 9900588b25df99e0853ec4521f0632578c55f530..38657819961a93057685a388a17a28fc42cde0ff 100644 --- a/requirements.txt +++ b/requirements.txt @@ -12,5 +12,4 @@ cython lxml premailer openpyxl -fasttext==0.9.1 - +paddlenlp>=2.2.1 diff --git a/test_tipc/configs/ch_PP-OCRv2_det_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt b/test_tipc/configs/ch_PP-OCRv2_det_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt index 1aad65b687992155133ed11533a14f642510361d..3aa1e71306069222b17b642ecb6539730f2d1337 100644 --- a/test_tipc/configs/ch_PP-OCRv2_det_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt +++ b/test_tipc/configs/ch_PP-OCRv2_det_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt @@ -3,7 +3,7 @@ model_name:PPOCRv2_ocr_det_kl python:python3.7 Global.pretrained_model:null Global.save_inference_dir:null -infer_model:./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/ +infer_model:./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer infer_export:deploy/slim/quantization/quant_kl.py -c configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml -o infer_quant:True inference:tools/infer/predict_det.py diff --git a/test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt b/test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt index 92f33c58c9e97347e53b778bde5a21472b769f36..4b77994f3f68c196b4d6e7a16eb44ec5fdef0d9e 100644 --- a/test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt +++ b/test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt @@ -13,7 +13,7 @@ inference:tools/infer/predict_rec.py --rec_batch_num:1 --use_tensorrt:False|True --precision:int8 ---det_model_dir: +--rec_model_dir: --image_dir:./inference/rec_inference null:null --benchmark:True diff --git a/test_tipc/configs/det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0/train_infer_python.txt b/test_tipc/configs/det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0/train_infer_python.txt index f951e0badc66d3435a6c6f2a4db7b7a123726b75..e8ea21f537b3af0f427315b32952e127ab320129 100644 --- a/test_tipc/configs/det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0/train_infer_python.txt +++ b/test_tipc/configs/det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0/train_infer_python.txt @@ -43,7 +43,7 @@ inference:tools/infer/predict_det.py --cpu_threads:1|6 --rec_batch_num:1 --use_tensorrt:False ---precision:fp32|fp16|int8 +--precision:fp32|int8 --det_model_dir: --image_dir:./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ null:null diff --git a/test_tipc/configs/det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0/train_infer_python.txt b/test_tipc/configs/det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0/train_infer_python.txt index b476a82858bc4bb3b7d41ed24c3a03d4a0e7fbd1..3747113ef22f88c353eb099118b716b7e3d764dc 100644 --- a/test_tipc/configs/det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0/train_infer_python.txt +++ b/test_tipc/configs/det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0/train_infer_python.txt @@ -43,7 +43,7 @@ inference:tools/infer/predict_det.py --cpu_threads:1|6 --rec_batch_num:1 --use_tensorrt:False ---precision:fp32|fp16|int8 +--precision:fp32|int8 --det_model_dir: --image_dir:./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ null:null diff --git a/test_tipc/prepare.sh b/test_tipc/prepare.sh index 6b9d3abb7e8e22ce45811bcdd7ea8791ebeb8312..570c6832e7a6682f634d7ab7538a228256446372 100644 --- a/test_tipc/prepare.sh +++ b/test_tipc/prepare.sh @@ -179,7 +179,7 @@ elif [ ${MODE} = "whole_infer" ];then cd ./inference/ && tar xf rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc_v2.0_train.tar && cd ../ fi if [ ${model_name} == "ch_ppocr_server_v2.0_rec" ]; then - wget -nc -P ./inference/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/ch_ppocr_server_v2.0_rec_train.tar --no-check-certificate + wget -nc -P ./inference/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_train.tar --no-check-certificate cd ./inference/ && tar xf ch_ppocr_server_v2.0_rec_train.tar && cd ../ fi if [ ${model_name} == "ch_ppocr_mobile_v2.0_rec" ]; then @@ -239,18 +239,23 @@ fi if [ ${MODE} = "klquant_whole_infer" ]; then wget -nc -P ./train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/icdar2015_lite.tar --no-check-certificate - cd ./train_data/ && tar xf icdar2015_lite.tar - ln -s ./icdar2015_lite ./icdar2015 && cd ../ + cd ./train_data/ && tar xf icdar2015_lite.tar && rm -rf ./icdar2015 && ln -s ./icdar2015_lite ./icdar2015 && cd ../ if [ ${model_name} = "ch_ppocr_mobile_v2.0_det_KL" ]; then wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar --no-check-certificate wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/ch_det_data_50.tar --no-check-certificate cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && tar xf ch_det_data_50.tar && cd ../ fi - if [ ${model_name} = "ch_PPOCRv2_det" ]; then - eval_model_name="ch_PP-OCRv2_det_infer" + if [ ${model_name} = "PPOCRv2_ocr_rec_kl" ]; then + wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar --no-check-certificate + wget -nc -P ./inference/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/rec_inference.tar --no-check-certificate + wget -nc -P ./train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/ic15_data.tar --no-check-certificate + cd ./train_data/ && tar xf ic15_data.tar && cd ../ + cd ./inference && tar xf rec_inference.tar && tar xf ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar && cd ../ + fi + if [ ${model_name} = "PPOCRv2_ocr_det_kl" ]; then wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/ch_det_data_50.tar --no-check-certificate - wget -nc -P ./inference/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar --no-check-certificate - cd ./inference && tar xf ${eval_model_name}.tar && tar xf ch_det_data_50.tar && cd ../ + wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar --no-check-certificate + cd ./inference && tar xf ch_PP-OCRv2_det_infer.tar && tar xf ch_det_data_50.tar && cd ../ fi if [ ${model_name} = "ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_KL" ]; then wget -nc -P ./inference/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar --no-check-certificate diff --git a/test_tipc/test_train_inference_python.sh b/test_tipc/test_train_inference_python.sh index b69c0f278f2886eeb7c01847bab5d54ff7a18af6..9bde89d78e0ee78c7b650306047b036488a3eab9 100644 --- a/test_tipc/test_train_inference_python.sh +++ b/test_tipc/test_train_inference_python.sh @@ -183,7 +183,7 @@ function func_inference(){ if [[ ${precision} =~ "fp16" || ${precision} =~ "int8" ]] && [ ${use_trt} = "False" ]; then continue fi - if [[ ${use_trt} = "False" || ${precision} =~ "int8" ]] && [ ${_flag_quant} = "True" ]; then + if [[ ${use_trt} = "False" && ${precision} =~ "int8" ]] && [ ${_flag_quant} = "True" ]; then continue fi for batch_size in ${batch_size_list[*]}; do @@ -227,7 +227,12 @@ if [ ${MODE} = "whole_infer" ] || [ ${MODE} = "klquant_whole_infer" ]; then for infer_model in ${infer_model_dir_list[*]}; do # run export if [ ${infer_run_exports[Count]} != "null" ];then - save_infer_dir=$(dirname $infer_model) + if [ ${MODE} = "klquant_whole_infer" ]; then + save_infer_dir="${infer_model}_klquant" + fi + if [ ${MODE} = "whole_infer" ]; then + save_infer_dir="${infer_model}" + fi set_export_weight=$(func_set_params "${export_weight}" "${infer_model}") set_save_infer_key=$(func_set_params "${save_infer_key}" "${save_infer_dir}") export_cmd="${python} ${infer_run_exports[Count]} ${set_export_weight} ${set_save_infer_key}" @@ -259,7 +264,6 @@ else env="" elif [ ${#gpu} -le 1 ];then env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpu}" - eval ${env} elif [ ${#gpu} -le 15 ];then IFS="," array=(${gpu}) @@ -280,6 +284,7 @@ else set_amp_config=" " fi for trainer in ${trainer_list[*]}; do + eval ${env} flag_quant=False if [ ${trainer} = ${pact_key} ]; then run_train=${pact_trainer} @@ -332,7 +337,6 @@ else cmd="${python} -m paddle.distributed.launch --ips=${ips} --gpus=${gpu} ${run_train} ${set_use_gpu} ${set_save_model} ${set_pretrain} ${set_epoch} ${set_autocast} ${set_batchsize} ${set_train_params1} ${set_amp_config}" fi # run train - eval "unset CUDA_VISIBLE_DEVICES" eval $cmd status_check $? "${cmd}" "${status_log}" diff --git a/tools/infer/predict_det.py b/tools/infer/predict_det.py index 5dfe8d648f06f6382e8e101a6002f7f1b7441323..95a099451bb12ef537e6f942df88da91df48038f 100755 --- a/tools/infer/predict_det.py +++ b/tools/infer/predict_det.py @@ -101,17 +101,22 @@ class TextDetector(object): else: logger.info("unknown det_algorithm:{}".format(self.det_algorithm)) sys.exit(0) - if self.use_onnx: - pre_process_list[0] = { - 'DetResizeForTest': { - 'image_shape': [640, 640] - } - } + self.preprocess_op = create_operators(pre_process_list) self.postprocess_op = build_post_process(postprocess_params) self.predictor, self.input_tensor, self.output_tensors, self.config = utility.create_predictor( args, 'det', logger) + if self.use_onnx: + img_h, img_w = self.input_tensor.shape[2:] + if img_h is not None and img_w is not None and img_h > 0 and img_w > 0: + pre_process_list[0] = { + 'DetResizeForTest': { + 'image_shape': [img_h, img_w] + } + } + self.preprocess_op = create_operators(pre_process_list) + if args.benchmark: import auto_log pid = os.getpid() diff --git a/tools/infer/predict_rec.py b/tools/infer/predict_rec.py index 7ec8eeadd3ac1232fc28287828a8383b258a2b3d..575e1925c9a84b1de2d98f14567623ada6dabcb8 100755 --- a/tools/infer/predict_rec.py +++ b/tools/infer/predict_rec.py @@ -109,7 +109,10 @@ class TextRecognizer(object): assert imgC == img.shape[2] imgW = int((32 * max_wh_ratio)) if self.use_onnx: - imgW = 100 + w = self.input_tensor.shape[3:][0] + if w is not None and w > 0: + imgW = w + h, w = img.shape[:2] ratio = w / float(h) if math.ceil(imgH * ratio) > imgW: diff --git a/tools/infer/utility.py b/tools/infer/utility.py index 21bbee098ef19456d05165969a9ad400400f1264..213418a8e62ac9d560019d0ea885b54a7ec22d33 100644 --- a/tools/infer/utility.py +++ b/tools/infer/utility.py @@ -15,6 +15,7 @@ import argparse import os import sys +import platform import cv2 import numpy as np import paddle @@ -313,6 +314,10 @@ def create_predictor(args, mode, logger): def get_infer_gpuid(): + sysstr = platform.system() + if sysstr == "Windows": + return 0 + if not paddle.fluid.core.is_compiled_with_rocm(): cmd = "env | grep CUDA_VISIBLE_DEVICES" else: