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PaddleOCR

weixin_41840029 / PaddleOCR
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PaddleOCR
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ppstructure/table/README_ch.md
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...@@ -40,7 +40,8 @@ ...@@ -40,7 +40,8 @@
|算法|[TEDS(Tree-Edit-Distance-based Similarity)](https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet/tree/master/src)| |算法|[TEDS(Tree-Edit-Distance-based Similarity)](https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet/tree/master/src)|
| --- | --- | | --- | --- |
| EDD<sup>[2]</sup> | 88.3 | | EDD<sup>[2]</sup> | 88.3 |
| Ours | 93.32 | | TableRec-RARE(ours) | 93.32 |
| SLANet(ours) | 94.98 |
<a name="3"></a> <a name="3"></a>
## 3. 使用 ## 3. 使用
...@@ -63,7 +64,7 @@ cd .. ...@@ -63,7 +64,7 @@ cd ..
# 执行预测 # 执行预测
python3 table/predict_table.py --det_model_dir=inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_det_infer --rec_model_dir=inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_rec_infer --table_model_dir=inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer --image_dir=./docs/table/table.jpg --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_dict.txt --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt --det_limit_side_len=736 --det_limit_type=min --output ./output/table python3 table/predict_table.py --det_model_dir=inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_det_infer --rec_model_dir=inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_rec_infer --table_model_dir=inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer --image_dir=./docs/table/table.jpg --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_dict.txt --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt --det_limit_side_len=736 --det_limit_type=min --output ./output/table
``` ```
运行完成后，每张图片的excel表格会保存到output字段指定的目录下 运行完成后，每张图片的excel表格会保存到output字段指定的目录下，同时在该目录下回生产一个html文件，用于可视化查看单元格坐标和识别的表格。
note: 上述模型是在 PubLayNet 数据集上训练的表格识别模型，仅支持英文扫描场景，如需识别其他场景需要自己训练模型后替换 `det_model_dir`,`rec_model_dir`,`table_model_dir`三个字段即可。 note: 上述模型是在 PubLayNet 数据集上训练的表格识别模型，仅支持英文扫描场景，如需识别其他场景需要自己训练模型后替换 `det_model_dir`,`rec_model_dir`,`table_model_dir`三个字段即可。
...@@ -101,26 +102,24 @@ python3 tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml -o Global.checkpoints=./yo ...@@ -101,26 +102,24 @@ python3 tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml -o Global.checkpoints=./yo
### 3.3 评估 ### 3.3 评估
表格使用 [TEDS(Tree-Edit-Distance-based Similarity)](https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet/tree/master/src) 作为模型的评估指标。在进行模型评估之前，需要将pipeline中的三个模型分别导出为inference模型(我们已经提供好)，还需要准备评估的gt， gt示例如下: 表格使用 [TEDS(Tree-Edit-Distance-based Similarity)](https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet/tree/master/src) 作为模型的评估指标。在进行模型评估之前，需要将pipeline中的三个模型分别导出为inference模型(我们已经提供好)，还需要准备评估的gt， gt示例如下:
```json ```txt
{"PMC4289340_004_00.png": [ PMC5755158_010_01.png <html><body><table><thead><tr><td></td><td><b>Weaning</b></td><td><b>Week 15</b></td><td><b>Off-test</b></td></tr></thead><tbody><tr><td>Weaning</td><td>–</td><td>–</td><td>–</td></tr><tr><td>Week 15</td><td>–</td><td>0.17 ± 0.08</td><td>0.16 ± 0.03</td></tr><tr><td>Off-test</td><td>–</td><td>0.80 ± 0.24</td><td>0.19 ± 0.09</td></tr></tbody></table></body></html>
["<html>", "<body>", "<table>", "<thead>", "<tr>", "<td>", "</td>", "<td>", "</td>", "<td>", "</td>", "</tr>", "</thead>", "<tbody>", "<tr>", "<td>", "</td>", "<td>", "</td>", "<td>", "</td>", "</tr>", "</tbody>", "</table>", "</body>", "</html>"], ```
[[1, 4, 29, 13], [137, 4, 161, 13], [215, 4, 236, 13], [1, 17, 30, 27], [137, 17, 147, 27], [215, 17, 225, 27]], gt每一行都由文件名和表格的html字符串组成，文件名和表格的html字符串之间使用`\t`分隔。
[["<b>", "F", "e", "a", "t", "u", "r", "e", "</b>"], ["<b>", "G", "b", "3", " ", "+", "</b>"], ["<b>", "G", "b", "3", " ", "-", "</b>"], ["<b>", "P", "a", "t", "i", "e", "n", "t", "s", "</b>"], ["6", "2"], ["4", "5"]]
]} 也可使用如下命令，由标注文件生成评估的gt文件：
```python
python3 ppstructure/table/convert_label2html.py --ori_gt_path /path/to/your_label_file --save_path /path/to/save_file
``` ```
json 中，key为图片名，value为对应的gt，gt是一个由三个item组成的list，每个item分别为
1. 表格结构的html字符串list
2. 每个cell的坐标 (不包括cell里文字为空的)
3. 每个cell里的文字信息 (不包括cell里文字为空的)
准备完成后使用如下命令进行评估，评估完成后会输出teds指标。 准备完成后使用如下命令进行评估，评估完成后会输出teds指标。
```python ```python
cd PaddleOCR/ppstructure cd PaddleOCR/ppstructure
python3 table/eval_table.py --det_model_dir=path/to/det_model_dir --rec_model_dir=path/to/rec_model_dir --table_model_dir=path/to/table_model_dir --image_dir=../doc/table/1.png --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_dict.txt --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt --det_limit_side_len=736 --det_limit_type=min --gt_path=path/to/gt.json python3 table/eval_table.py --det_model_dir=path/to/det_model_dir --rec_model_dir=path/to/rec_model_dir --table_model_dir=path/to/table_model_dir --image_dir=../doc/table/1.png --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_dict.txt --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt --det_limit_side_len=736 --det_limit_type=min --gt_path=path/to/gt.txt
``` ```
如使用PubLatNet评估数据集，将会输出 如使用PubLatNet评估数据集，将会输出
```bash ```bash
teds: 93.32 teds: 94.98
``` ```
<a name="34"></a> <a name="34"></a>
......
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