高精度中文识别模型.md

# 高精度中文场景文本识别模型SVTR

## 1. 简介

PP-OCRv3是百度开源的超轻量级场景文本检测识别模型库，其中超轻量的场景中文识别模型SVTR_LCNet使用了SVTR算法结构。为了保证速度，SVTR_LCNet将SVTR模型的Local Blocks替换为LCNet，使用两层Global Blocks。在中文场景中，经过多次优化，SVTR_LCNet的最终精度为79.4%。具体的：
- GTC：Attention指导CTC训练策略；
- TextConAug：挖掘文字上下文信息的数据增广策略；
- TextRotNet：自监督的预训练模型；
- UDML：联合互学习策略；
- UIM：无标注数据挖掘方案。

其中 *UIM：无标注数据挖掘方案* 使用了高精度的SVTR中文模型进行无标注文件的刷库，该模型在PP-OCRv3识别的数据集上训练，精度对比如下表。

|中文识别算法|模型|精度|
| --- | --- | --- |
|PP-OCRv3|SVTR_LCNet|79.4%|
|SVTR|SVTR-Tiny|82.5%|

aistudio项目链接: [高精度中文场景文本识别模型SVTR](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4263032)

## 2. SVTR中文模型使用

### 环境准备


本任务基于Aistudio完成, 具体环境如下：

- 操作系统: Linux
- PaddlePaddle: 2.3
- PaddleOCR: dygraph

下载 PaddleOCR代码

```bash
git clone -b dygraph https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
```

安装依赖库

```bash
pip install -r PaddleOCR/requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```

### 快速使用

获取SVTR中文模型文件，请扫码填写问卷，加入PaddleOCR官方交流群获取全部OCR垂类模型下载链接、《动手学OCR》电子书等全套OCR学习资料🎁
<div align="center">
<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e"  width = "150" height = "150" />
</div>

```bash
# 解压模型文件
tar xf svtr_ch_high_accuracy.tar
```

预测中文文本，以下图为例：
![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/511f6d65f0e84ccc8c5668eafbe7feb73b26c40befec4bd58dde64b59bf340a1)

预测命令：

```bash
# CPU预测
python tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_svtrnet_ch.yml -o Global.pretrained_model=./svtr_ch_high_accuracy/best_accuracy Global.infer_img=./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg Global.use_gpu=False

# GPU预测
#python tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_svtrnet_ch.yml -o Global.pretrained_model=./svtr_ch_high_accuracy/best_accuracy Global.infer_img=./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg Global.use_gpu=True
```

可以看到最后打印结果为
- result: 韩国小馆    0.9853458404541016

0.9853458404541016为预测置信度。

### 推理模型导出与预测

inference 模型（paddle.jit.save保存的模型） 一般是模型训练，把模型结构和模型参数保存在文件中的固化模型，多用于预测部署场景。 训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的只有模型的参数，多用于恢复训练等。 与checkpoints模型相比，inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合于实际系统集成。

运行识别模型转inference模型命令，如下：

```bash
python tools/export_model.py -c configs/rec/rec_svtrnet_ch.yml -o Global.pretrained_model=./svtr_ch_high_accuracy/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/svtr_ch
```

转换成功后，在目录下有三个文件：
```shell
inference/svtr_ch/
    ├── inference.pdiparams         # 识别inference模型的参数文件
    ├── inference.pdiparams.info    # 识别inference模型的参数信息，可忽略
    └── inference.pdmodel           # 识别inference模型的program文件
```

inference模型预测，命令如下：

```bash
# CPU预测
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg" --rec_algorithm='SVTR' --rec_model_dir=./inference/svtr_ch/ --rec_image_shape='3, 32, 320'  --rec_char_dict_path=ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt --use_gpu=False

# GPU预测
#python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg" --rec_algorithm='SVTR' --rec_model_dir=./inference/svtr_ch/ --rec_image_shape='3, 32, 320'  --rec_char_dict_path=ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt --use_gpu=True
```

**注意**

- 使用SVTR算法时，需要指定--rec_algorithm='SVTR'
- 如果使用自定义字典训练的模型，需要将--rec_char_dict_path=ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt修改为自定义的字典
- --rec_image_shape='3, 32, 320' 该参数不能去掉