diff --git a/README.md b/README.md index 0e0c7a4ce59ac9bedee6088502f8df812b67a96b..c7c983828a5b0550baa1de1c930ef86d1aef3024 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -12,120 +12,35 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力 - [more](./doc/doc_ch/update.md) ## 特性 -- 超轻量级中文OCR，总模型仅8.6M +- 超轻量级中文OCR模型，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） +- 实用通用中文OCR模型 +- 多种预测推理部署方案，包括服务部署和端测部署 - 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 +- 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统 - -### 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|支持空格的识别模型地址| -|-|-|-|-|-| -|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)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance.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)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance.tar) - -超轻量级中文OCR在线体验地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr - -**也可以按如下教程快速体验中文OCR模型。** - -## **超轻量级中文OCR以及通用中文OCR体验** +## 快速体验 ![](doc/imgs_results/11.jpg) 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[超轻量级中文OCR效果展示](#超轻量级中文OCR效果展示)、 [通用中文OCR效果展示](#通用中文OCR效果展示)、[支持空格的中文OCR效果展示](#支持空格的中文OCR效果展示)。 -#### 1.环境配置 - -请先参考[快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)配置PaddleOCR运行环境。 - -#### 2.inference模型下载 - -*windows 环境下如果没有安装wget,下载模型时可将链接复制到浏览器中下载，并解压放置在相应目录下* - - -#### 下载检测/识别模型并解压 - -复制[中文模型列表](#支持的中文模型列表) 中的检测和识别 `inference模型` 地址，下载并解压： - -``` -mkdir inference && cd inference -# 下载检测模型并解压 -wget {url/of/detection/inference_model} && tar xf {name/of/detection/inference_model/package} -# 下载识别模型并解压 -wget {url/of/recognition/inference_model} && tar xf {name/of/recognition/inference_model/package} -cd .. -``` - -以超轻量级模型为例： - -``` -mkdir inference && cd inference -# 下载超轻量级中文OCR模型的检测模型并解压 -wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar && tar xf ch_det_mv3_db_infer.tar -# 下载超轻量级中文OCR模型的识别模型并解压 -wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar && tar xf ch_rec_mv3_crnn_infer.tar -cd .. -``` - -解压完毕后应有如下文件结构： - -``` -|-inference - |-ch_rec_mv3_crnn - |- model - |- params - |-ch_det_mv3_db - |- model - |- params - ... -``` - -#### 3.单张图像或者图像集合预测 - -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。 - -```bash +- 超轻量级中文OCR在线体验地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr -# 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_mv3_db/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/" +- [中文OCR模型快速开始](./doc/doc_ch/quickstart.md) -# 预测image_dir指定的图像集合 -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/" +## 中文OCR模型列表 -# 如果想使用CPU进行预测，需设置use_gpu参数为False -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/" -``` - -带空格的通用中文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_en/img_12.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_r50_vd_db/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance/" -``` - -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/doc_ch/inference.md)。 - -## 文档教程 -- [快速安装](./doc/doc_ch/installation.md) -- [文本检测模型训练/评估/预测](./doc/doc_ch/detection.md) -- [文本识别模型训练/评估/预测](./doc/doc_ch/recognition.md) -- [基于预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md) -- [yml配置文件参数介绍](./doc/doc_ch/config_ch.md) -- [数据集](./doc/doc_ch/datasets.md) -- [FAQ](#FAQ) -- [联系我们](#欢迎加入PaddleOCR技术交流群) -- [参考文献](#参考文献) +|模型名称|模型简介|检测模型地址|识别模型地址|支持空格的识别模型地址| +|-|-|-|-|-| +|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)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance.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)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance.tar) -## 文本检测算法 +## 算法介绍 +### 1.文本检测算法 PaddleOCR开源的文本检测算法列表： - [x] EAST([paper](https://arxiv.org/abs/1704.03155)) @@ -151,7 +66,7 @@ PaddleOCR开源的文本检测算法列表： 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/doc_ch/detection.md)。 -## 文本识别算法 +### 2.文本识别算法 PaddleOCR开源的文本识别算法列表： - [x] CRNN([paper](https://arxiv.org/abs/1507.05717)) @@ -181,34 +96,46 @@ PaddleOCR开源的文本识别算法列表： 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/doc_ch/recognition.md)。 -## 端到端OCR算法 +### 3.端到端OCR算法 - [ ] [End2End-PSL](https://arxiv.org/abs/1909.07808)(百度自研, comming soon) +## 文档教程 +- [快速安装](./doc/doc_ch/installation.md) +- [中文OCR模型快速开始](./doc/doc_ch/quickstart.md) +- 模型训练/评估/预测 + - [文本检测](./doc/doc_ch/detection.md) + - [文本识别](./doc/doc_ch/recognition.md) + - [yml参数配置文件介绍](./doc/doc_ch/config.md) +- 预测部署 + - [基于Python预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md) + - 基于C++预测引擎推理(comming soon) + - [服务部署](./doc/doc_ch/serving.md) + - 端测部署(comming soon) +- [数据集](./doc/doc_ch/datasets.md) +- [FAQ](#FAQ) +- 效果展示 + - [超轻量级中文OCR效果展示](#超轻量级中文OCR效果展示) + - [通用中文OCR效果展示](#通用中文OCR效果展示) + - [支持空格的中文OCR效果展示](#支持空格的中文OCR效果展示) +- [技术交流群](#欢迎加入PaddleOCR技术交流群) +- [参考文献](./doc/doc_ch/reference.md) +- [许可证书](#许可证书) +- [贡献代码](#贡献代码) + +## 效果展示 + -## 超轻量级中文OCR效果展示 +### 1.超轻量级中文OCR效果展示 [more](./doc/doc_ch/visualization.md) -![](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) -## 通用中文OCR效果展示 +### 2.通用中文OCR效果展示 [more](./doc/doc_ch/visualization.md) ![](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) -## 支持空格的中文OCR效果展示 +### 3.支持空格的中文OCR效果展示 [more](./doc/doc_ch/visualization.md) -### 轻量级模型 -![](doc/imgs_results/img_11.jpg) - -### 通用模型 ![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/en_paper.jpg) @@ -232,65 +159,11 @@ PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[文本识 扫描二维码或者加微信：paddlehelp，备注OCR，小助手拉你进群～ - -## 参考文献 -``` -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} -} -``` - + ## 许可证书 本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。 + ## 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。 diff --git a/doc/doc_ch/inference.md b/doc/doc_ch/inference.md index 68cd39385ce9744f76e6b6c4f274907f26c22387..c58caf24a1fa7cdb3b5f255bc0c38e569f38c70e 100644 --- a/doc/doc_ch/inference.md +++ b/doc/doc_ch/inference.md @@ -1,5 +1,5 @@ -# 基于预测引擎推理 +# 基于Python预测引擎推理 inference 模型（fluid.io.save_inference_model保存的模型） 一般是模型训练完成后保存的固化模型，多用于预测部署。 diff --git a/doc/doc_ch/quickstart.md b/doc/doc_ch/quickstart.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ecb8a2d1f188c34289e8815a4dd918d0225c3feb --- /dev/null +++ b/doc/doc_ch/quickstart.md @@ -0,0 +1,81 @@ + +# 中文OCR模型快速开始 + +## 1.环境配置 + +请先参考[快速安装](./installation.md)配置PaddleOCR运行环境。 + +## 2.inference模型下载 + +|模型名称|模型简介|检测模型地址|识别模型地址|支持空格的识别模型地址| +|-|-|-|-|-| +|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)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance.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)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance.tar) + +*windows 环境下如果没有安装wget,下载模型时可将链接复制到浏览器中下载，并解压放置在相应目录下* + +复制上表中的检测和识别的`inference模型`下载地址，并解压 + +``` +mkdir inference && cd inference +# 下载检测模型并解压 +wget {url/of/detection/inference_model} && tar xf {name/of/detection/inference_model/package} +# 下载识别模型并解压 +wget {url/of/recognition/inference_model} && tar xf {name/of/recognition/inference_model/package} +cd .. +``` + +以超轻量级模型为例： + +``` +mkdir inference && cd inference +# 下载超轻量级中文OCR模型的检测模型并解压 +wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar && tar xf ch_det_mv3_db_infer.tar +# 下载超轻量级中文OCR模型的识别模型并解压 +wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar && tar xf ch_rec_mv3_crnn_infer.tar +cd .. +``` + +解压完毕后应有如下文件结构： + +``` +|-inference + |-ch_rec_mv3_crnn + |- model + |- params + |-ch_det_mv3_db + |- model + |- params + ... +``` + +## 3.单张图像或者图像集合预测 + +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。 + +```bash + +# 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_mv3_db/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/" + +# 预测image_dir指定的图像集合 +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/" + +# 如果想使用CPU进行预测，需设置use_gpu参数为False +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/" +``` + +带空格的通用中文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_en/img_12.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_r50_vd_db/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance/" +``` + +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Python预测引擎推理](./inference.md)。 diff --git a/doc/doc_ch/reference.md b/doc/doc_ch/reference.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9d9a6785b353ba8800ae0ff9db8cb40e9bf9caa9 --- /dev/null +++ b/doc/doc_ch/reference.md @@ -0,0 +1,55 @@ +# 参考文献 + +``` +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} +} +``` \ No newline at end of file diff --git a/doc/doc_ch/hubserving.md b/doc/doc_ch/serving.md similarity index 100% rename from doc/doc_ch/hubserving.md rename to doc/doc_ch/serving.md diff --git a/doc/doc_ch/update.md b/doc/doc_ch/update.md index 69961b98fb6ead0e615849e6dc06dee255dc79db..a67b8df9bcec20f5abd7f8b9d6d64e2d68406131 100644 --- a/doc/doc_ch/update.md +++ b/doc/doc_ch/update.md @@ -1,5 +1,7 @@ # 版本更新 - +- 2020.7.9 添加支持空格的识别模型，识别效果 +- 2020.7.9 添加数据增强、学习率衰减策略,具体参考配置文件 +- 2020.6.8 添加数据集，并保持持续更新 - 2020.6.5 支持 `attetnion` 模型导出 `inference_model` - 2020.6.5 支持单独预测识别时，输出结果得分 - 2020.5.30 提供超轻量级中文OCR在线体验 diff --git a/doc/doc_ch/visualization.md b/doc/doc_ch/visualization.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4837c686bc9cc8843dcd91a0858e41281388c3a0 --- /dev/null +++ b/doc/doc_ch/visualization.md @@ -0,0 +1,31 @@ +# 效果展示 +- [超轻量级中文OCR效果展示](#超轻量级中文OCR) +- [通用中文OCR效果展示](#通用中文OCR) +- [支持空格的中文OCR效果展示](#支持空格的中文OCR) + + +## 超轻量级中文OCR效果展示 + +![](../imgs_results/1.jpg) +![](../imgs_results/7.jpg) +![](../imgs_results/12.jpg) +![](../imgs_results/4.jpg) +![](../imgs_results/6.jpg) +![](../imgs_results/9.jpg) +![](../imgs_results/16.png) +![](../imgs_results/22.jpg) + + +## 通用中文OCR效果展示 +![](../imgs_results/chinese_db_crnn_server/11.jpg) +![](../imgs_results/chinese_db_crnn_server/2.jpg) +![](../imgs_results/chinese_db_crnn_server/8.jpg) + + +## 支持空格的中文OCR效果展示 + +### 轻量级模型 +![](../imgs_results/img_11.jpg) + +### 通用模型 +![](../imgs_results/chinese_db_crnn_server/en_paper.jpg)