## 文字识别 - [一、数据准备](#数据准备) - [数据下载](#数据下载) - [自定义数据集](#自定义数据集) - [字典](#字典) - [支持空格](#支持空格) - [二、启动训练](#启动训练) - [1. 数据增强](#数据增强) - [2. 训练](#训练) - [3. 小语种](#小语种) - [三、评估](#评估) - [四、预测](#预测) - [1. 训练引擎预测](#训练引擎预测) ### 数据准备 PaddleOCR 支持两种数据格式: `lmdb` 用于训练公开数据，调试算法; `通用数据` 训练自己的数据: 请按如下步骤设置数据集： 训练数据的默认存储路径是 `PaddleOCR/train_data`,如果您的磁盘上已有数据集，只需创建软链接至数据集目录： ``` ln -sf /train_data/dataset ``` * 数据下载 若您本地没有数据集，可以在官网下载 [icdar2015](http://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads) 数据，用于快速验证。也可以参考[DTRB](https://github.com/clovaai/deep-text-recognition-benchmark#download-lmdb-dataset-for-traininig-and-evaluation-from-here)，下载 benchmark 所需的lmdb格式数据集。 * 使用自己数据集 若您希望使用自己的数据进行训练，请参考下文组织您的数据。 - 训练集 首先请将训练图片放入同一个文件夹（train_images），并用一个txt文件（rec_gt_train.txt）记录图片路径和标签。 **注意：** 默认请将图片路径和图片标签用 \t 分割，如用其他方式分割将造成训练报错 ``` " 图像文件名 图像标注信息 " train_data/train_0001.jpg 简单可依赖 train_data/train_0002.jpg 用科技让复杂的世界更简单 ``` PaddleOCR 提供了一份用于训练 icdar2015 数据集的标签文件，通过以下方式下载： ``` # 训练集标签 wget -P ./train_data/ic15_data https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_train.txt # 测试集标签 wget -P ./train_data/ic15_data https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_test.txt ``` PaddleOCR 也提供了数据格式转换脚本，可以将官网 label 转换支持的数据格式。 数据转换工具在 `ppocr/utils/gen_label.py`, 这里以训练集为例： ``` # 将官网下载的标签文件转换为 rec_gt_label.txt python gen_label.py --mode="rec" --input_path="{path/of/origin/label}" --output_label="rec_gt_label.txt" ``` 最终训练集应有如下文件结构： ``` |-train_data |-ic15_data |- rec_gt_train.txt |- train |- word_001.png |- word_002.jpg |- word_003.jpg | ... ``` - 测试集 同训练集类似，测试集也需要提供一个包含所有图片的文件夹（test）和一个rec_gt_test.txt，测试集的结构如下所示： ``` |-train_data |-ic15_data |- rec_gt_test.txt |- test |- word_001.jpg |- word_002.jpg |- word_003.jpg | ... ``` - 字典 最后需要提供一个字典（{word_dict_name}.txt），使模型在训练时，可以将所有出现的字符映射为字典的索引。 因此字典需要包含所有希望被正确识别的字符，{word_dict_name}.txt需要写成如下格式，并以 `utf-8` 编码格式保存： ``` l d a d r n ``` word_dict.txt 每行有一个单字，将字符与数字索引映射在一起，“and” 将被映射成 [2 5 1] `ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt` 是一个包含6623个字符的中文字典 `ppocr/utils/ic15_dict.txt` 是一个包含36个字符的英文字典 `ppocr/utils/dict/french_dict.txt` 是一个包含118个字符的法文字典 `ppocr/utils/dict/japan_dict.txt` 是一个包含4399个字符的日文字典 `ppocr/utils/dict/korean_dict.txt` 是一个包含3636个字符的韩文字典 `ppocr/utils/dict/german_dict.txt` 是一个包含131个字符的德文字典 `ppocr/utils/dict/en_dict.txt` 是一个包含63个字符的英文字典 您可以按需使用。 目前的多语言模型仍处在demo阶段，会持续优化模型并补充语种，**非常欢迎您为我们提供其他语言的字典和字体**， 如您愿意可将字典文件提交至 [dict](../../ppocr/utils/dict) 将语料文件提交至[corpus](../../ppocr/utils/corpus)，我们会在Repo中感谢您。 - 自定义字典 如需自定义dic文件，请在 `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` 中添加 `character_dict_path` 字段, 指向您的字典路径。 并将 `character_type` 设置为 `ch`。 - 添加空格类别 如果希望支持识别"空格"类别, 请将yml文件中的 `use_space_char` 字段设置为 `True`。 ### 启动训练 PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本，本节将以 CRNN 识别模型为例： 首先下载pretrain model，您可以下载训练好的模型在 icdar2015 数据上进行finetune ``` cd PaddleOCR/ # 下载MobileNetV3的预训练模型 wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar # 解压模型参数 cd pretrain_models tar -xf rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar && rm -rf rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar ``` 开始训练: *如果您安装的是cpu版本，请将配置文件中的 `use_gpu` 字段修改为false* ``` # GPU训练 支持单卡，多卡训练，通过--gpus参数指定卡号 # 训练icdar15英文数据 并将训练日志保存为 tain_rec.log python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml ``` - 数据增强 PaddleOCR提供了多种数据增强方式，如果您希望在训练时加入扰动，请在配置文件中设置 `distort: true`。 默认的扰动方式有：颜色空间转换(cvtColor)、模糊(blur)、抖动(jitter)、噪声(Gasuss noise)、随机切割(random crop)、透视(perspective)、颜色反转(reverse)。 训练过程中每种扰动方式以50%的概率被选择，具体代码实现请参考：[img_tools.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/ppocr/data/rec/img_tools.py) *由于OpenCV的兼容性问题，扰动操作暂时只支持Linux* - 训练 PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` 中修改 `eval_batch_step` 设置评估频率，默认每500个iter评估一次。评估过程中默认将最佳acc模型，保存为 `output/rec_CRNN/best_accuracy` 。 如果验证集很大，测试将会比较耗时，建议减少评估次数，或训练完再进行评估。 **提示：** 可通过 -c 参数选择 `configs/rec/` 路径下的多种模型配置进行训练，PaddleOCR支持的识别算法有： | 配置文件 | 算法名称 | backbone | trans | seq | pred | | :--------: | :-------: | :-------: | :-------: | :-----: | :-----: | | [rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml) | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | | [rec_chinese_common_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_common_train_v2.0.yml) | CRNN | ResNet34_vd | None | BiLSTM | ctc | | rec_chinese_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | | rec_chinese_common_train.yml | CRNN | ResNet34_vd | None | BiLSTM | ctc | | rec_icdar15_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 large 0.5 | None | BiLSTM | ctc | | rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml | CRNN | Mobilenet_v3 large 0.5 | None | BiLSTM | ctc | | rec_mv3_none_none_ctc.yml | Rosetta | Mobilenet_v3 large 0.5 | None | None | ctc | | rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml | CRNN | Resnet34_vd | None | BiLSTM | ctc | | rec_r34_vd_none_none_ctc.yml | Rosetta | Resnet34_vd | None | None | ctc | 训练中文数据，推荐使用[rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml)，如您希望尝试其他算法在中文数据集上的效果，请参考下列说明修改配置文件： 以 `rec_chinese_lite_train_v2.0.yml` 为例： ``` Global: ... # 添加自定义字典，如修改字典请将路径指向新字典 character_dict_path: ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt # 修改字符类型 character_type: ch ... # 识别空格 use_space_char: True Optimizer: ... # 添加学习率衰减策略 lr: name: Cosine learning_rate: 0.001 ... ... Train: dataset: # 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet name: SimpleDataSet # 数据集路径 data_dir: ./train_data/ # 训练集标签文件 label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"] transforms: ... - RecResizeImg: # 修改 image_shape 以适应长文本 image_shape: [3, 32, 320] ... loader: ... # 单卡训练的batch_size batch_size_per_card: 256 ... Eval: dataset: # 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet name: SimpleDataSet # 数据集路径 data_dir: ./train_data # 验证集标签文件 label_file_list: ["./train_data/val_list.txt"] transforms: ... - RecResizeImg: # 修改 image_shape 以适应长文本 image_shape: [3, 32, 320] ... loader: # 单卡验证的batch_size batch_size_per_card: 256 ... ``` **注意，预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。** - 小语种 PaddleOCR也提供了多语言的， `configs/rec/multi_languages` 路径下的提供了多语言的配置文件，目前PaddleOCR支持的多语言算法有： | 配置文件 | 算法名称 | backbone | trans | seq | pred | language | | :--------: | :-------: | :-------: | :-------: | :-----: | :-----: | :-----: | | rec_en_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 英语 | | rec_french_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 法语 | | rec_ger_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 德语 | | rec_japan_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 日语 | | rec_korean_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 韩语 | 多语言模型训练方式与中文模型一致，训练数据集均为100w的合成数据，少量的字体可以在 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1bS_u207Rm7YbY33wOECKDA) 上下载，提取码：frgi。 如您希望在现有模型效果的基础上调优，请参考下列说明修改配置文件： 以 `rec_french_lite_train` 为例： ``` Global: ... # 添加自定义字典，如修改字典请将路径指向新字典 character_dict_path: ./ppocr/utils/dict/french_dict.txt ... # 识别空格 use_space_char: True ... Train: dataset: # 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet name: SimpleDataSet # 数据集路径 data_dir: ./train_data/ # 训练集标签文件 label_file_list: ["./train_data/french_train.txt"] ... Eval: dataset: # 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet name: SimpleDataSet # 数据集路径 data_dir: ./train_data # 验证集标签文件 label_file_list: ["./train_data/french_val.txt"] ... ``` ### 评估 评估数据集可以通过 `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` 修改Eval中的 `label_file_path` 设置。 *注意* 评估时必须确保配置文件中 infer_img 字段为空 ``` # GPU 评估， Global.checkpoints 为待测权重 python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy ``` ### 预测 * 训练引擎的预测 使用 PaddleOCR 训练好的模型，可以通过以下脚本进行快速预测。 默认预测图片存储在 `infer_img` 里，通过 `-o Global.checkpoints` 指定权重： ``` # 预测英文结果 python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy Global.infer_img=doc/imgs_words/en/word_1.png ``` 预测图片： ![](../imgs_words/en/word_1.png) 得到输入图像的预测结果： ``` infer_img: doc/imgs_words/en/word_1.png index: [19 24 18 23 29] word : joint ``` 预测使用的配置文件必须与训练一致，如您通过 `python3 tools/train.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml` 完成了中文模型的训练， 您可以使用如下命令进行中文模型预测。 ``` # 预测中文结果 python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy Global.infer_img=doc/imgs_words/ch/word_1.jpg ``` 预测图片： ![](../imgs_words/ch/word_1.jpg) 得到输入图像的预测结果： ``` infer_img: doc/imgs_words/ch/word_1.jpg index: [2092 177 312 2503] word : 韩国小馆 ```