Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
聚火科技码农
PaddleOCR
提交
69b213dc
P
PaddleOCR
项目概览
聚火科技码农
/
PaddleOCR
与 Fork 源项目一致
Fork自
PaddlePaddle / PaddleOCR
通知
1
Star
0
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
P
PaddleOCR
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
0
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
Pages
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
提交
Issue看板
体验新版 GitCode,发现更多精彩内容 >>
未验证
提交
69b213dc
编写于
5月 14, 2020
作者:
D
dyning
提交者:
GitHub
5月 14, 2020
浏览文件
操作
浏览文件
下载
差异文件
Merge pull request #12 from dyning/develop
fix mainpage
上级
86a812e5
cdd5b386
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
39 addition
and
38 deletion
+39
-38
README.md
README.md
+39
-38
未找到文件。
README.md
浏览文件 @
69b213dc
# 简介
#
#
简介
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。
## 特性:
-
超轻量级模型
-
(检测模型4.1M + 识别模型4.5M = 8.6M)
-
支持竖排文字识别
-
(单模型同时支持横排和竖排文字识别)
-
支持长文本识别
-
支持中英文数字组合识别
-
提供训练代码
-
支持模型部署
## 特性
-
超轻量级中文OCR:支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别,总模型仅8.6M,其中检测模型DB(4.1M)+识别模型CRNN(4.5M)
-
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
## **超轻量级中文OCR体验**
![](
./doc/imgs_draw/11.jpg
)
注:更多效果展示请见文末。
上图是超轻量级中文OCR模型效果展示,该模型更多效果图请见文末。
#### 1.运行环境配置
## **快速运行**
前请先参考
[
快速安装
](
./doc/installation.md
)
配置PaddleOCR运行环境。
运行前请先参考
[
快速安装
](
./doc/installation.md
)
配置PaddleOCR运行环境。
#### 2.模型下载
下载inference模型
```
# 创建
inference
模型保存目录
# 创建模型保存目录
mkdir inference && cd inference && mkdir det && mkdir rec
# 下载
检测inference模型/ 识别 inference 模型
# 下载
inference模型文件包
wget -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/inference.tar
# inference模型文件包解压
tar -xf ./inference/inference.tar
```
实现文本检测、识别串联推理,预测$image_dir$指定的单张图像:
#### 3.单张图像或者图像集合预测
实现文本检测、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。
```
# 设置PYTHONPATH环境变量
export PYTHONPATH=.
python tools/infer/predict_eval.py --image_dir="/Demo.jpg" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/"
```
在执行预测时,通过参数det_model_dir以及rec_model_dir设置存储inference 模型的路径。
实现文本检测、识别串联推理,预测$image_dir$指指定文件夹下的所有图像:
```
python tools/infer/predict_eval.py --image_dir="/test_imgs/" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/"
# 预测image_dir指定的单张图像
python tools/infer/predict_system.py --image_dir="/Demo.jpg" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/"
# 预测image_dir指定的图像集合
python tools/infer/predict_system.py --image_dir="/test_imgs/" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/"
```
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
[
基于推理引擎预测
](
./doc/inference.md
)
。
## 文档教程
-
[
快速安装
](
./doc/installation.md
)
-
[
文本识别模型训练/评估/预测
](
./doc/detection.md
)
-
[
文本预测模型训练/评估/预测
](
./doc/recognition.md
)
-
[
基于inference model预测
](
./doc/
)
-
[
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
)
-
[
基于推理引擎预测
](
./doc/inference.md
)
## 文本检测算法
:
## 文本检测算法
PaddleOCR开源的文本检测算法列表:
-
[
x] [EAST
](
https://arxiv.org/abs/1704.03155
)
-
[
x] [DB
](
https://arxiv.org/abs/1911.08947
)
-
[
] [SAST
](
https://arxiv.org/abs/1908.05498
)
-
[
] [SAST
](
https://arxiv.org/abs/1908.05498
)
(
百度自研,
comming soon)
在ICDAR2015文本检测公开数据集上,算法效果如下:
算法效果:
|模型|骨干网络|Hmean|
|-|-|-|
|
[
EAST
](
https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_east.tar
)
|ResNet50_vd|85.85%|
...
...
@@ -63,9 +66,9 @@ PaddleOCR开源的文本检测算法列表:
|
[
DB
](
https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_db.tar
)
|ResNet50_vd|83.30%|
|
[
DB
](
https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_db.tar
)
|MobileNetV3|73.00%|
PaddleOCR文本检测算法的训练
与使用请参考
[
文档
](
./doc/detection.md
)
。
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
)
。
## 文本识别算法
:
## 文本识别算法
PaddleOCR开源的文本识别算法列表:
-
[
x] [CRNN
](
https://arxiv.org/abs/1507.05717
)
...
...
@@ -74,7 +77,7 @@ PaddleOCR开源的文本识别算法列表:
-
[
x] [RARE
](
https://arxiv.org/abs/1603.03915v1
)
-
[
] [SRN
](
(https://arxiv.org/abs/2003.12294
)
)(百度自研, comming soon)
算法效果如下表所示,精度指标是在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上的评测结果的平均值。
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两个文字识别合成数据集训练,在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行效果评估,算法效果如下:
|模型|骨干网络|ACC|
|-|-|-|
...
...
@@ -87,12 +90,10 @@ PaddleOCR开源的文本识别算法列表:
|
[
RARE
](
https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_tps_bilstm_attn.tar
)
|Resnet34_vd|84.90%|
|
[
RARE
](
https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_tps_bilstm_attn.tar
)
|MobileNetV3|83.32%|
PaddleOCR文本识别算法的训练
与使用请参考
[
文档
](
./doc/recognition.md
)
。
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
)
。
## TODO
**端到端OCR算法**
PaddleOCR即将开源百度自研端对端OCR模型
[
End2End-PSL
](
https://arxiv.org/abs/1909.07808
)
,敬请关注。
-
[ ] End2End-PSL (百度自研, comming soon)
## 端到端OCR算法
-
[
] [End2End-PSL
](
https://arxiv.org/abs/1909.07808
)(
百度自研,
comming soon)
## 效果展示
![](
./doc/imgs_draw/1.jpg
)
...
...
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录