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PaddleOCR

weixin_41840029 / PaddleOCR
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PaddleOCR
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...@@ -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 ...@@ -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) - [more](./doc/doc_ch/update.md)
## 特性 ## 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 - 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） - 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 - 多种文本检测训练算法，EAST、DB
- 多种文本识别训练算法，Rosetta、CRNN、STAR-Net、RARE - 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
<a name="支持的中文模型列表"></a> ## 快速体验
### 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**
![](doc/imgs_results/11.jpg) ![](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)、 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)。 [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 - 超轻量级中文OCR在线体验地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr
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
# 预测image_dir指定的单张图像 - [中文OCR模型快速开始](./doc/doc_ch/quickstart.md)
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 ## 中文OCR模型列表
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 |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|
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 |-|-|-|-|-|
``` |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)
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)
## 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： PaddleOCR开源的文本检测算法列表：
- [x] EAST([paper](https://arxiv.org/abs/1704.03155)) - [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： ...@@ -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)。 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： PaddleOCR开源的文本识别算法列表：
- [x] CRNN([paper](https://arxiv.org/abs/1507.05717)) - [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： ...@@ -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)。 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) - [ ] [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
<a name="超轻量级中文OCR效果展示"></a> <a name="超轻量级中文OCR效果展示"></a>
## 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/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)
<a name="通用中文OCR效果展示"></a> <a name="通用中文OCR效果展示"></a>
## 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/11.jpg)
![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/2.jpg)
![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/8.jpg)
<a name="支持空格的中文OCR效果展示"></a> <a name="支持空格的中文OCR效果展示"></a>
## 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) ![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/en_paper.jpg)
<a name="FAQ"></a> <a name="FAQ"></a>
...@@ -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 ...@@ -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～ 扫描二维码或者加微信：paddlehelp，备注OCR，小助手拉你进群～
<img src="./doc/paddlehelp.jpg" width = "200" height = "200" /> <img src="./doc/paddlehelp.jpg" width = "200" height = "200" />
<a name="参考文献"></a> <a name="许可证书"></a>
## 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 ## 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。 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。
<a name="贡献代码"></a>
## 贡献代码 ## 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。 我们非常欢迎你为PaddleOCR贡献代码，也十分感谢你的反馈。
......
doc/doc_ch/inference.md
浏览文件 @ 934499d2
# 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） 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。 一般是模型训练完成后保存的固化模型，多用于预测部署。
......
doc/doc_ch/quickstart.md 0 → 100644
浏览文件 @ 934499d2
# 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)。
doc/doc_ch/reference.md 0 → 100644
浏览文件 @ 934499d2
# 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
doc/doc_ch/update.md
浏览文件 @ 934499d2
# 版本更新 # 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 `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 - 2020.6.5 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 - 2020.5.30 提供超轻量级中文OCR在线体验
......
doc/doc_ch/visualization.md 0 → 100644
浏览文件 @ 934499d2
# 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)
<a name="超轻量级中文OCR"></a>
## 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)
<a name="通用中文OCR"></a>
## 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)
<a name="支持空格的中文OCR"></a>
## 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)
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