README.md 11.7 KB
Newer Older
D
dyning 已提交
1
## 简介
T
tink2123 已提交
2 3
PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力使用者训练出更好的模型,并应用落地。

D
dyning 已提交
4 5 6
**近期更新**
- 2020.5.30,模型预测、训练支持Windows系统,识别结果的显示进行了优化
- 2020.5.30,开源通用中文OCR模型
D
dyning 已提交
7
- 2020.5.30,提供超轻量级中文OCR在线体验
D
dyning 已提交
8

D
dyning 已提交
9
## 特性
D
dyning 已提交
10 11 12
- 超轻量级中文OCR,总模型仅8.6M
    - 单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别
    - 检测模型DB(4.1M)+识别模型CRNN(4.5M)
D
dyning 已提交
13 14 15
- 多种文本检测训练算法,EAST、DB
- 多种文本识别训练算法,Rosetta、CRNN、STAR-Net、RARE

D
dyning 已提交
16 17 18 19 20 21
### 支持的中文模型列表:

|模型名称|模型简介|检测模型地址|识别模型地址|
|-|-|-|-|
|chinese_db_crnn_mobile|超轻量级中文OCR模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar)|
|chinese_db_crnn_server|通用中文OCR模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn.tar)|
L
LDOUBLEV 已提交
22

D
dyning 已提交
23
超轻量级中文OCR在线体验地址:https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr
L
LDOUBLEV 已提交
24

D
dyning 已提交
25
**也可以按如下教程快速体验超轻量级中文OCR和通用中文OCR模型。**
L
LDOUBLEV 已提交
26

D
dyning 已提交
27
## **超轻量级中文OCR以及通用中文OCR体验**
T
tink2123 已提交
28

L
LDOUBLEV 已提交
29
![](doc/imgs_results/11.jpg)
L
LDOUBLEV 已提交
30

D
dyning 已提交
31
上图是超轻量级中文OCR模型效果展示,更多效果图请见文末[效果展示](#效果展示)
D
dyning 已提交
32

D
dyning 已提交
33
#### 1.环境配置
L
LDOUBLEV 已提交
34

D
dyning 已提交
35
请先参考[快速安装](./doc/installation.md)配置PaddleOCR运行环境。
T
tink2123 已提交
36

D
dyning 已提交
37
#### 2.inference模型下载
L
LDOUBLEV 已提交
38

D
dyning 已提交
39
#### (1)超轻量级中文OCR模型下载
T
tink2123 已提交
40
```
L
LDOUBLEV 已提交
41
mkdir inference && cd inference
D
dyning 已提交
42
# 下载超轻量级中文OCR模型的检测模型并解压
L
LDOUBLEV 已提交
43
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar && tar xf ch_det_mv3_db_infer.tar
D
dyning 已提交
44
# 下载超轻量级中文OCR模型的识别模型并解压
L
LDOUBLEV 已提交
45
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar && tar xf ch_rec_mv3_crnn_infer.tar
D
dyning 已提交
46 47 48 49 50 51 52 53 54 55
cd ..
```
#### (2)通用中文OCR模型下载
```
mkdir inference && cd inference
# 下载通用中文OCR模型的检测模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db_infer.tar && tar xf ch_det_r50_vd_db_infer.tar
# 下载通用中文OCR模型的识别模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_infer.tar && tar xf ch_rec_r34_vd_crnn_infer.tar
cd ..
T
tink2123 已提交
56 57
```

D
dyning 已提交
58 59
#### 3.单张图像或者图像集合预测

D
dyning 已提交
60
以下代码实现了文本检测、识别串联推理,在执行预测时,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inference模型的路径和参数rec_model_dir指定识别inference模型的路径。可视化识别结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面。
D
dyning 已提交
61

T
tink2123 已提交
62
```
D
dyning 已提交
63
# 设置PYTHONPATH环境变量
T
tink2123 已提交
64 65
export PYTHONPATH=.

D
dyning 已提交
66
# 预测image_dir指定的单张图像
D
dyning 已提交
67
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/"
D
dyning 已提交
68 69

# 预测image_dir指定的图像集合
D
dyning 已提交
70
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/"
D
dyning 已提交
71

L
LDOUBLEV 已提交
72
# 如果想使用CPU进行预测,需设置use_gpu参数为False
D
dyning 已提交
73 74 75 76 77 78 79
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/" --use_gpu=False
```

通用中文OCR模型的体验可以按照上述步骤下载相应的模型,并且更新相关的参数,示例如下:
```
# 预测image_dir指定的单张图像
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_r50_vd_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_r34_vd_crnn/"
T
tink2123 已提交
80
```
L
LDOUBLEV 已提交
81

D
dyning 已提交
82
更多的文本检测、识别串联推理使用方式请参考文档教程中[基于预测引擎推理](./doc/inference.md)
T
tink2123 已提交
83

D
dyning 已提交
84 85
## 文档教程
- [快速安装](./doc/installation.md)
D
dyning 已提交
86 87 88
- [文本检测模型训练/评估/预测](./doc/detection.md)
- [文本识别模型训练/评估/预测](./doc/recognition.md)
- [基于预测引擎推理](./doc/inference.md)
D
dyning 已提交
89

D
dyning 已提交
90
## 文本检测算法
T
tink2123 已提交
91 92

PaddleOCR开源的文本检测算法列表:
T
tink2123 已提交
93
- [x]  EAST([paper](https://arxiv.org/abs/1704.03155))
T
fix url  
tink2123 已提交
94 95
- [x]  DB([paper](https://arxiv.org/abs/1911.08947))
- [ ]  SAST([paper](https://arxiv.org/abs/1908.05498))(百度自研, comming soon)
T
tink2123 已提交
96

D
dyning 已提交
97
在ICDAR2015文本检测公开数据集上,算法效果如下:
T
tink2123 已提交
98

L
fix doc  
LDOUBLEV 已提交
99
|模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
100
|-|-|-|-|-|-|
D
dyning 已提交
101
|EAST|ResNet50_vd|88.18%|85.51%|86.82%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_east.tar)|
L
fix doc  
LDOUBLEV 已提交
102 103 104
|EAST|MobileNetV3|81.67%|79.83%|80.74%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_east.tar)|
|DB|ResNet50_vd|83.79%|80.65%|82.19%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_db.tar)|
|DB|MobileNetV3|75.92%|73.18%|74.53%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_db.tar)|
L
LDOUBLEV 已提交
105

106
* 注: 上述DB模型的训练和评估,需设置后处理参数box_thresh=0.6,unclip_ratio=1.5,使用不同数据集、不同模型训练,可调整这两个参数进行优化
T
tink2123 已提交
107

D
dyning 已提交
108
PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中[文本检测模型训练/评估/预测](./doc/detection.md)
T
tink2123 已提交
109

D
dyning 已提交
110
## 文本识别算法
T
tink2123 已提交
111 112

PaddleOCR开源的文本识别算法列表:
T
tink2123 已提交
113 114 115 116 117
- [x]  CRNN([paper](https://arxiv.org/abs/1507.05717))
- [x]  Rosetta([paper](https://arxiv.org/abs/1910.05085))
- [x]  STAR-Net([paper](http://www.bmva.org/bmvc/2016/papers/paper043/index.html))
- [x]  RARE([paper](https://arxiv.org/abs/1603.03915v1))
- [ ]  SRN([paper](https://arxiv.org/abs/2003.12294))(百度自研, comming soon)
T
tink2123 已提交
118

D
dyning 已提交
119
参考[DTRB](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:
T
tink2123 已提交
120

D
dyning 已提交
121
|模型|骨干网络|Avg Accuracy|模型存储命名|下载链接|
D
dyning 已提交
122
|-|-|-|-|-|
D
dyning 已提交
123 124 125 126 127 128 129 130
|Rosetta|Resnet34_vd|80.24%|rec_r34_vd_none_none_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_none_none_ctc.tar)|
|Rosetta|MobileNetV3|78.16%|rec_mv3_none_none_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_none_none_ctc.tar)|
|CRNN|Resnet34_vd|82.20%|rec_r34_vd_none_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.tar)|
|CRNN|MobileNetV3|79.37%|rec_mv3_none_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar)|
|STAR-Net|Resnet34_vd|83.93%|rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc.tar)|
|STAR-Net|MobileNetV3|81.56%|rec_mv3_tps_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_tps_bilstm_ctc.tar)|
|RARE|Resnet34_vd|84.90%|rec_r34_vd_tps_bilstm_attn|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_tps_bilstm_attn.tar)|
|RARE|MobileNetV3|83.32%|rec_mv3_tps_bilstm_attn|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_tps_bilstm_attn.tar)|
T
tink2123 已提交
131

D
dyning 已提交
132
PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[文本识别模型训练/评估/预测](./doc/recognition.md)
T
tink2123 已提交
133

D
dyning 已提交
134 135
## 端到端OCR算法
- [ ]  [End2End-PSL](https://arxiv.org/abs/1909.07808)(百度自研, comming soon)
T
tink2123 已提交
136

D
dyning 已提交
137
<a name="效果展示"></a>
D
dyning 已提交
138
## 超轻量级中文OCR效果展示
L
LDOUBLEV 已提交
139 140 141 142 143 144 145 146
![](doc/imgs_results/1.jpg)
![](doc/imgs_results/7.jpg)
![](doc/imgs_results/12.jpg)
![](doc/imgs_results/4.jpg)
![](doc/imgs_results/6.jpg)
![](doc/imgs_results/9.jpg)
![](doc/imgs_results/16.png)
![](doc/imgs_results/22.jpg)
T
tink2123 已提交
147

148 149 150 151 152
## 通用中文OCR效果展示
![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/11.jpg)
![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/2.jpg)
![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/8.jpg)

D
dyning 已提交
153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174
## FAQ
1. 预测报错:got an unexpected keyword argument 'gradient_clip'

    安装的paddle版本不对,目前本项目仅支持paddle1.7,近期会适配到1.8。
    
2. 转换attention识别模型时报错:KeyError: 'predict'

    基于Attention损失的识别模型推理还在调试中。对于中文文本识别,建议优先选择基于CTC损失的识别模型,实践中也发现基于Attention损失的效果不如基于CTC损失的识别模型。
    
3. 关于推理速度

    图片中的文字较多时,预测时间会增,可以使用--rec_batch_num设置更小预测batch num,默认值为30,可以改为10或其他数值。

4. 服务部署与移动端部署

    预计6月中下旬会先后发布基于Serving的服务部署方案和基于Paddle Lite的移动端部署方案,欢迎持续关注。
    
5. 自研算法发布时间

    自研算法SAST、SRN、End2End-PSL都将在6-7月陆续发布,敬请期待。

## 欢迎加入PaddleOCR技术交流群
D
dyning 已提交
175 176 177 178
<div align="center">
<img
src="./doc/WeChat.jpeg" width="300">
</div>
D
dyning 已提交
179

D
dyning 已提交
180 181 182 183
## 更新
- 2020.5.30,模型预测、训练支持Windows系统,识别结果的显示进行了优化
- 2020.5.30,开源通用中文OCR模型
- 2020.5.30,提供超轻量级中文OCR在线体验
T
tink2123 已提交
184

D
dyning 已提交
185
## 参考文献
T
tink2123 已提交
186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238
```
1. EAST:
@inproceedings{zhou2017east,
  title={EAST: an efficient and accurate scene text detector},
  author={Zhou, Xinyu and Yao, Cong and Wen, He and Wang, Yuzhi and Zhou, Shuchang and He, Weiran and Liang, Jiajun},
  booktitle={Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  pages={5551--5560},
  year={2017}
}

2. DB:
@article{liao2019real,
  title={Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization},
  author={Liao, Minghui and Wan, Zhaoyi and Yao, Cong and Chen, Kai and Bai, Xiang},
  journal={arXiv preprint arXiv:1911.08947},
  year={2019}
}

3. DTRB:
@inproceedings{baek2019wrong,
  title={What is wrong with scene text recognition model comparisons? dataset and model analysis},
  author={Baek, Jeonghun and Kim, Geewook and Lee, Junyeop and Park, Sungrae and Han, Dongyoon and Yun, Sangdoo and Oh, Seong Joon and Lee, Hwalsuk},
  booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision},
  pages={4715--4723},
  year={2019}
}

4. SAST:
@inproceedings{wang2019single,
  title={A Single-Shot Arbitrarily-Shaped Text Detector based on Context Attended Multi-Task Learning},
  author={Wang, Pengfei and Zhang, Chengquan and Qi, Fei and Huang, Zuming and En, Mengyi and Han, Junyu and Liu, Jingtuo and Ding, Errui and Shi, Guangming},
  booktitle={Proceedings of the 27th ACM International Conference on Multimedia},
  pages={1277--1285},
  year={2019}
}

5. SRN:
@article{yu2020towards,
  title={Towards Accurate Scene Text Recognition with Semantic Reasoning Networks},
  author={Yu, Deli and Li, Xuan and Zhang, Chengquan and Han, Junyu and Liu, Jingtuo and Ding, Errui},
  journal={arXiv preprint arXiv:2003.12294},
  year={2020}
}

6. end2end-psl:
@inproceedings{sun2019chinese,
  title={Chinese Street View Text: Large-scale Chinese Text Reading with Partially Supervised Learning},
  author={Sun, Yipeng and Liu, Jiaming and Liu, Wei and Han, Junyu and Ding, Errui and Liu, Jingtuo},
  booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision},
  pages={9086--9095},
  year={2019}
}
```
D
dyning 已提交
239 240 241 242 243 244

## 许可证书
本项目的发布受<a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/master/LICENSE">Apache 2.0 license</a>许可认证。

## 如何贡献代码
我们非常欢迎你为PaddleOCR贡献代码,也十分感谢你的反馈。