Merge branch 'dygraph' of https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR into dygraph

applications/PCB字符识别/PCB字符识别.md

@@ -206,7 +206,11 @@ Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest:  尺寸
         limit_type: 'min'
 ```
 
-然后执行评估代码
+如需获取已训练模型，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="left">
+<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e"  width = "150" height = "150" />
+</div>
+将下载或训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型评估。
 
 
 ```python

applications/corpus/digital.txt

+46.39
+40.08
+89.52
+-71.93
+23.19
+-81.02
+-34.09
+05.87
+-67.80
+-51.56
+-34.58
+37.91
+56.98
+29.01
+-90.13
+35.55
+66.07
+-90.35
+-50.93
+42.42
+21.40
+-30.99
+-71.78
+25.60
+-48.69
+-72.28
+-17.55
+-99.93
+-47.35
+-64.89
+-31.28
+-90.01
+05.17
+30.91
+30.56
+-06.90
+79.05
+67.74
+-32.31
+94.22
+28.75
+51.03
+-58.96

applications/光功率计数码管字符识别.md

+# 光功率计数码管字符识别
+
+本案例将使用OCR技术自动识别光功率计显示屏文字，通过本章您可以掌握：
+
+- PaddleOCR快速使用
+- 数据合成方法
+- 数据挖掘方法
+- 基于现有数据微调
+
+## 1. 背景介绍
+
+光功率计（optical power meter ）是指用于测量绝对光功率或通过一段光纤的光功率相对损耗的仪器。在光纤系统中，测量光功率是最基本的，非常像电子学中的万用表；在光纤测量中，光功率计是重负荷常用表。
+
+<img src="https://bkimg.cdn.bcebos.com/pic/a08b87d6277f9e2f999f5e3e1c30e924b899f35a?x-bce-process=image/watermark,image_d2F0ZXIvYmFpa2U5Mg==,g_7,xp_5,yp_5/format,f_auto" width="400">
+
+目前光功率计缺少将数据直接输出的功能，需要人工读数。这一项工作单调重复，如果可以使用机器替代人工，将节约大量成本。针对上述问题，希望通过摄像头拍照->智能读数的方式高效地完成此任务。
+
+为实现智能读数，通常会采取文本检测+文本识别的方案：
+
+第一步，使用文本检测模型定位出光功率计中的数字部分；
+
+第二步，使用文本识别模型获得准确的数字和单位信息。
+
+本项目主要介绍如何完成第二步文本识别部分，包括：真实评估集的建立、训练数据的合成、基于 PP-OCRv3 和 SVTR_Tiny 两个模型进行训练，以及评估和推理。
+
+本项目难点如下：
+
+- 光功率计数码管字符数据较少，难以获取。
+- 数码管中小数点占像素较少，容易漏识别。
+
+针对以上问题， 本例选用 PP-OCRv3 和 SVTR_Tiny 两个高精度模型训练，同时提供了真实数据挖掘案例和数据合成案例。基于 PP-OCRv3 模型，在构建的真实评估集上精度从 52% 提升至 72%，SVTR_Tiny 模型精度可达到 78.9%。
+
+aistudio项目链接: [光功率计数码管字符识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4049044?contributionType=1)
+
+## 2. PaddleOCR 快速使用
+
+PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。
+
+![](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/raw/release/2.5/doc/imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/test_add_91.jpg)
+
+
+官方提供了适用于通用场景的高精轻量模型，首先使用官方提供的 PP-OCRv3 模型预测图片，验证下当前模型在光功率计场景上的效果。
+
+- 准备环境
+
+```
+python3 -m pip install -U pip
+python3 -m pip install paddleocr
+```
+
+
+- 测试效果
+
+测试图：
+
+![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/8dca91f016884e16ad9216d416da72ea08190f97d87b4be883f15079b7ebab9a)
+
+
+```
+paddleocr --lang=ch --det=Fase --image_dir=data
+```
+
+得到如下测试结果：
+
+```
+('.7000', 0.6885431408882141)
+```
+
+发现数字识别较准，然而对负号和小数点识别不准确。 由于PP-OCRv3的训练数据大多为通用场景数据，在特定的场景上效果可能不够好。因此需要基于场景数据进行微调。
+
+下面就主要介绍如何在光功率计（数码管）场景上微调训练。
+
+
+## 3. 开始训练
+
+### 3.1 数据准备
+
+特定的工业场景往往很难获取开源的真实数据集，光功率计也是如此。在实际工业场景中，可以通过摄像头采集的方法收集大量真实数据，本例中重点介绍数据合成方法和真实数据挖掘方法，如何利用有限的数据优化模型精度。
+
+数据集分为两个部分：合成数据，真实数据， 其中合成数据由 text_renderer 工具批量生成得到， 真实数据通过爬虫等方式在百度图片中搜索并使用 PPOCRLabel 标注得到。
+
+
+- 合成数据
+
+本例中数据合成工具使用的是 [text_renderer](https://github.com/Sanster/text_renderer)， 该工具可以合成用于文本识别训练的文本行数据:
+
+![](https://github.com/oh-my-ocr/text_renderer/raw/master/example_data/effect_layout_image/char_spacing_compact.jpg)
+
+![](https://github.com/oh-my-ocr/text_renderer/raw/master/example_data/effect_layout_image/color_image.jpg)
+
+
+```
+export https_proxy=http://172.19.57.45:3128
+git clone https://github.com/oh-my-ocr/text_renderer
+```
+
+```
+import os
+python3 setup.py develop
+python3 -m pip install -r docker/requirements.txt
+python3 main.py \
+    --config example_data/example.py \
+    --dataset img \
+    --num_processes 2 \
+    --log_period 10
+```
+
+给定字体和语料，就可以合成较为丰富样式的文本行数据。 光功率计识别场景，目标是正确识别数码管文本，因此需要收集部分数码管字体，训练语料，用于合成文本识别数据。
+
+将收集好的语料存放在 example_data 路径下：
+
+```
+ln -s ./fonts/DS* text_renderer/example_data/font/
+ln -s ./corpus/digital.txt text_renderer/example_data/text/
+```
+
+修改 text_renderer/example_data/font_list/font_list.txt ,选择需要的字体开始合成：
+
+```
+python3 main.py \
+    --config example_data/digital_example.py \
+    --dataset img \
+    --num_processes 2 \
+    --log_period 10
+```
+
+合成图片会被存在目录 text_renderer/example_data/digital/chn_data 下
+
+查看合成的数据样例：
+
+![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/7d5774a273f84efba5b9ce7fd3f86e9ef24b6473e046444db69fa3ca20ac0986)
+
+
+- 真实数据挖掘
+
+模型训练需要使用真实数据作为评价指标，否则很容易过拟合到简单的合成数据中。没有开源数据的情况下，可以利用部分无标注数据+标注工具获得真实数据。
+
+
+1. 数据搜集
+
+使用[爬虫工具](https://github.com/Joeclinton1/google-images-download.git)获得无标注数据
+
+2. [PPOCRLabel](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.5/PPOCRLabel) 完成半自动标注
+
+PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，内置PP-OCR模型对数据自动标注和重新识别。使用Python3和PyQT5编写，支持矩形框标注、表格标注、不规则文本标注、关键信息标注模式，导出格式可直接用于PaddleOCR检测和识别模型的训练。
+
+![](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/raw/release/2.5/PPOCRLabel/data/gif/steps_en.gif)
+
+
+收集完数据后就可以进行分配了，验证集中一般都是真实数据，训练集中包含合成数据+真实数据。本例中标注了155张图片，其中训练集和验证集的数目为100和55。
+
+
+最终 `data` 文件夹应包含以下几部分：
+
+```
+|-data
+  |- synth_train.txt
+  |- real_train.txt
+  |- real_eval.txt
+  |- synthetic_data
+      |- word_001.png
+      |- word_002.jpg
+      |- word_003.jpg
+      | ...
+  |- real_data
+      |- word_001.png
+      |- word_002.jpg
+      |- word_003.jpg
+      | ...
+  ...
+```
+
+### 3.2 模型选择
+
+本案例提供了2种文本识别模型：PP-OCRv3 识别模型 和 SVTR_Tiny：
+
+[PP-OCRv3 识别模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md)：PP-OCRv3的识别模块是基于文本识别算法SVTR优化。SVTR不再采用RNN结构，通过引入Transformers结构更加有效地挖掘文本行图像的上下文信息，从而提升文本识别能力。并进行了一系列结构改进加速模型预测。
+
+[SVTR_Tiny](https://arxiv.org/abs/2205.00159):SVTR提出了一种用于场景文本识别的单视觉模型，该模型在patch-wise image tokenization框架内，完全摒弃了序列建模，在精度具有竞争力的前提下，模型参数量更少，速度更快。
+
+以上两个策略在自建中文数据集上的精度和速度对比如下：
+
+| ID | 策略 |  模型大小 | 精度 | 预测耗时（CPU + MKLDNN)|
+|-----|-----|--------|----| --- |
+| 01 | PP-OCRv2 | 8M | 74.8% | 8.54ms |
+| 02 | SVTR_Tiny | 21M | 80.1% | 97ms |
+| 03 | SVTR_LCNet(h32) | 12M | 71.9% | 6.6ms |
+| 04 | SVTR_LCNet(h48) | 12M | 73.98% | 7.6ms |
+| 05 | + GTC | 12M | 75.8% | 7.6ms |
+| 06 | + TextConAug | 12M | 76.3% | 7.6ms |
+| 07 | + TextRotNet | 12M | 76.9% | 7.6ms |
+| 08 | + UDML | 12M | 78.4% | 7.6ms |
+| 09 | + UIM | 12M | 79.4% | 7.6ms |
+
+
+### 3.3 开始训练
+
+首先下载 PaddleOCR 代码库
+
+```
+git clone -b release/2.5 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
+```
+
+PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本，本节将以 PP-OCRv3 中文识别模型为例：
+
+**Step1：下载预训练模型**
+
+首先下载 pretrain model，您可以下载训练好的模型在自定义数据上进行finetune
+
+```
+cd PaddleOCR/
+# 下载PP-OCRv3 中文预训练模型
+wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar
+# 解压模型参数
+cd pretrain_models
+tar -xf ch_PP-OCRv3_rec_train.tar && rm -rf ch_PP-OCRv3_rec_train.tar
+```
+
+**Step2：自定义字典文件**
+
+接下来需要提供一个字典（{word_dict_name}.txt），使模型在训练时，可以将所有出现的字符映射为字典的索引。
+
+因此字典需要包含所有希望被正确识别的字符，{word_dict_name}.txt需要写成如下格式，并以 `utf-8` 编码格式保存：
+
+```
+0
+1
+2
+3
+4
+5
+6
+7
+8
+9
+-
+.
+```
+
+word_dict.txt 每行有一个单字，将字符与数字索引映射在一起，“3.14” 将被映射成 [3, 11, 1, 4]
+
+* 内置字典
+
+PaddleOCR内置了一部分字典，可以按需使用。
+
+`ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt` 是一个包含6623个字符的中文字典
+
+`ppocr/utils/ic15_dict.txt` 是一个包含36个字符的英文字典
+
+* 自定义字典
+
+内置字典面向通用场景，具体的工业场景中，可能需要识别特殊字符，或者只需识别某几个字符，此时自定义字典会更提升模型精度。例如在光功率计场景中，需要识别数字和单位。
+
+遍历真实数据标签中的字符，制作字典`digital_dict.txt`如下所示：
+
+```
+-
+.
+0
+1
+2
+3
+4
+5
+6
+7
+8
+9
+B
+E
+F
+H
+L
+N
+T
+W
+d
+k
+m
+n
+o
+z
+```
+
+
+
+
+**Step3：修改配置文件**
+
+为了更好的使用预训练模型，训练推荐使用[ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml](../../configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml)配置文件，并参考下列说明修改配置文件：
+
+以 `ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml` 为例：
+```
+Global:
+  ...
+  # 添加自定义字典，如修改字典请将路径指向新字典
+  character_dict_path: ppocr/utils/dict/digital_dict.txt
+  ...
+  # 识别空格
+  use_space_char: True
+
+
+Optimizer:
+  ...
+  # 添加学习率衰减策略
+  lr:
+    name: Cosine
+    learning_rate: 0.001
+  ...
+
+...
+
+Train:
+  dataset:
+    # 数据集格式，支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
+    name: SimpleDataSet
+    # 数据集路径
+    data_dir: ./data/
+    # 训练集标签文件
+    label_file_list:
+    - ./train_data/digital_img/digital_train.txt  #11w
+    - ./train_data/digital_img/real_train.txt     #100
+    - ./train_data/digital_img/dbm_img/dbm.txt    #3w
+    ratio_list:
+    - 0.3
+    - 1.0
+    - 1.0
+    transforms:
+      ...
+      - RecResizeImg:
+          # 修改 image_shape 以适应长文本
+          image_shape: [3, 48, 320]
+      ...
+  loader:
+    ...
+    # 单卡训练的batch_size
+    batch_size_per_card: 256
+    ...
+
+Eval:
+  dataset:
+    # 数据集格式，支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
+    name: SimpleDataSet
+    # 数据集路径
+    data_dir: ./data
+    # 验证集标签文件
+    label_file_list:
+    - ./train_data/digital_img/real_val.txt
+    transforms:
+      ...
+      - RecResizeImg:
+          # 修改 image_shape 以适应长文本
+          image_shape: [3, 48, 320]
+      ...
+  loader:
+    # 单卡验证的batch_size
+    batch_size_per_card: 256
+    ...
+```
+**注意，训练/预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。**
+
+**Step4：启动训练**
+
+*如果您安装的是cpu版本，请将配置文件中的 `use_gpu` 字段修改为false*
+
+```
+# GPU训练 支持单卡，多卡训练
+# 训练数码管数据 训练日志会自动保存为 "{save_model_dir}" 下的train.log
+
+#单卡训练（训练周期长，不建议）
+python3 tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy
+
+#多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
+python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3'  tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/en_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy
+```
+
+
+PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml` 中修改 `eval_batch_step` 设置评估频率，默认每500个iter评估一次。评估过程中默认将最佳acc模型，保存为 `output/ch_PP-OCRv3_rec_distill/best_accuracy` 。
+
+如果验证集很大，测试将会比较耗时，建议减少评估次数，或训练完再进行评估。
+
+### SVTR_Tiny 训练
+
+SVTR_Tiny 训练步骤与上面一致，SVTR支持的配置和模型训练权重可以参考[算法介绍文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_ch/algorithm_rec_svtr.md)
+
+**Step1：下载预训练模型**
+
+```
+# 下载 SVTR_Tiny 中文识别预训练模型和配置文件
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train.tar
+# 解压模型参数
+tar -xf rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train.tar && rm -rf rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train.tar
+```
+**Step2：自定义字典文件**
+
+字典依然使用自定义的 digital_dict.txt
+
+**Step3：修改配置文件**
+
+配置文件中对应修改字典路径和数据路径
+
+**Step4：启动训练**
+
+```
+## 单卡训练
+python tools/train.py -c rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train/rec_svtr_tiny_6local_6global_stn_ch.yml \
+           -o Global.pretrained_model=./rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train/best_accuracy
+```
+
+### 3.4 验证效果
+
+如需获取已训练模型，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="left">
+<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e"  width = "150" height = "150" />
+</div>
+将下载或训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型推理
+
+* 指标评估
+
+训练中模型参数默认保存在`Global.save_model_dir`目录下。在评估指标时，需要设置`Global.checkpoints`指向保存的参数文件。评估数据集可以通过 `configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml`  修改Eval中的 `label_file_path` 设置。
+
+```
+# GPU 评估， Global.checkpoints 为待测权重
+python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy
+```
+
+* 测试识别效果
+
+使用 PaddleOCR 训练好的模型，可以通过以下脚本进行快速预测。
+
+默认预测图片存储在 `infer_img` 里，通过 `-o Global.checkpoints` 加载训练好的参数文件：
+
+根据配置文件中设置的 `save_model_dir` 和 `save_epoch_step` 字段，会有以下几种参数被保存下来：
+
+```
+output/rec/
+├── best_accuracy.pdopt  
+├── best_accuracy.pdparams  
+├── best_accuracy.states  
+├── config.yml  
+├── iter_epoch_3.pdopt  
+├── iter_epoch_3.pdparams  
+├── iter_epoch_3.states  
+├── latest.pdopt  
+├── latest.pdparams  
+├── latest.states  
+└── train.log
+```
+
+其中 best_accuracy.* 是评估集上的最优模型；iter_epoch_x.* 是以 `save_epoch_step` 为间隔保存下来的模型；latest.* 是最后一个epoch的模型。
+
+```
+# 预测英文结果
+python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy  Global.infer_img=test_digital.png
+```
+
+预测图片：
+
+![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/8dca91f016884e16ad9216d416da72ea08190f97d87b4be883f15079b7ebab9a)
+
+
+得到输入图像的预测结果：
+
+```
+infer_img: test_digital.png
+        result: ('-70.00', 0.9998967)
+```

applications/多模态表单识别.md

-# 1 项目说明
+# 多模态表单识别
+- [多模态表单识别](#多模态表单识别)
+  - [1 项目说明](#1-项目说明)
+  - [2 安装说明](#2-安装说明)
+  - [3 数据准备](#3-数据准备)
+    - [3.1 下载处理好的数据集](#31-下载处理好的数据集)
+    - [3.2 转换为PaddleOCR检测和识别格式](#32-转换为paddleocr检测和识别格式)
+  - [4 OCR](#4-ocr)
+    - [4.1 文本检测](#41-文本检测)
+      - [4.1.1 方案1：预训练模型](#411-方案1预训练模型)
+      - [4.1.2 方案2：XFUND数据集+fine-tune](#412-方案2xfund数据集fine-tune)
+    - [4.2 文本识别](#42-文本识别)
+      - [4.2.1 方案1：预训练模型](#421-方案1预训练模型)
+      - [4.2.2 方案2：XFUND数据集+finetune](#422-方案2xfund数据集finetune)
+      - [4.2.3 方案3：XFUND数据集+finetune+真实通用识别数据](#423-方案3xfund数据集finetune真实通用识别数据)
+  - [5 文档视觉问答(DOC-VQA)](#5-文档视觉问答doc-vqa)
+    - [5.1 SER](#51-ser)
+      - [5.1.1 模型训练](#511-模型训练)
+      - [5.1.2 模型评估](#512-模型评估)
+      - [5.1.3 模型预测](#513-模型预测)
+    - [5.2 RE](#52-re)
+      - [5.2.1 模型训练](#521-模型训练)
+      - [5.2.2 模型评估](#522-模型评估)
+      - [5.2.3 模型预测](#523-模型预测)
+  - [6 导出Excel](#6-导出excel)
+  - [获得模型](#获得模型)
+  - [更多资源](#更多资源)
+  - [参考链接](#参考链接)
+
+## 1 项目说明
 
 计算机视觉在金融领域的应用覆盖文字识别、图像识别、视频识别等，其中文字识别（OCR）是金融领域中的核心AI能力，其应用覆盖客户服务、风险防控、运营管理等各项业务，针对的对象包括通用卡证票据识别（银行卡、身份证、营业执照等）、通用文本表格识别（印刷体、多语言、手写体等）以及一些金融特色票据凭证。通过因此如果能够在结构化信息提取时同时利用文字、页面布局等信息，便可增强不同版式下的泛化性。
 
@@ -16,39 +45,37 @@
 <center><img src='https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/9bd844b970f94e5ba0bc0c5799bd819ea9b1861bb306471fabc2d628864d418e'></center>
 <center>图1 多模态表单识别流程图</center>
 
-注：欢迎再AIStudio领取免费算力体验线上实训，项目链接: [多模态表单识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3884375)(配备Tesla V100、A100等高级算力资源)
+注：欢迎再AIStudio领取免费算力体验线上实训，项目链接: [多模态表单识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3884375?contributionType=1)
 
-
-
-# 2 安装说明
+## 2 安装说明
 
 
 下载PaddleOCR源码，上述AIStudio项目中已经帮大家打包好的PaddleOCR(已经修改好配置文件)，无需下载解压即可，只需安装依赖环境~
 
 
 ```python
-! unzip -q PaddleOCR.zip
+unzip -q PaddleOCR.zip
 ```
 
 
 ```python
 # 如仍需安装or安装更新，可以执行以下步骤
-# ! git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git -b dygraph
-# ! git clone https://gitee.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
+# git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git -b dygraph
+# git clone https://gitee.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
 ```
 
 
 ```python
 # 安装依赖包
-! pip install -U pip
-! pip install -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt
-! pip install paddleocr
+pip install -U pip
+pip install -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt
+pip install paddleocr
 
-! pip install yacs gnureadline paddlenlp==2.2.1
-! pip install xlsxwriter
+pip install yacs gnureadline paddlenlp==2.2.1
+pip install xlsxwriter
 ```
 
-# 3 数据准备
+## 3 数据准备
 
 这里使用[XFUN数据集](https://github.com/doc-analysis/XFUND)做为实验数据集。 XFUN数据集是微软提出的一个用于KIE任务的多语言数据集，共包含七个数据集，每个数据集包含149张训练集和50张验证集
 
@@ -59,7 +86,7 @@
 <center><img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/0f84137778cd4ab6899c64109d452290e9c678ccf01744978bc9c0647adbba45" width="1000" ></center>
 <center>图2 数据集样例，左中文，右法语</center>
 
-## 3.1 下载处理好的数据集
+### 3.1 下载处理好的数据集
 
 
 处理好的XFUND中文数据集下载地址：[https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/XFUND.tar](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/XFUND.tar) ,可以运行如下指令完成中文数据集下载和解压。
@@ -69,13 +96,13 @@
 
 
 ```python
-! wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/XFUND.tar
-! tar -xf XFUND.tar
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/XFUND.tar
+tar -xf XFUND.tar
 
 # XFUN其他数据集使用下面的代码进行转换
 # 代码链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.4/ppstructure/vqa/helper/trans_xfun_data.py
 # %cd PaddleOCR
-# !python3 ppstructure/vqa/tools/trans_xfun_data.py --ori_gt_path=path/to/json_path --output_path=path/to/save_path
+# python3 ppstructure/vqa/tools/trans_xfun_data.py --ori_gt_path=path/to/json_path --output_path=path/to/save_path
 # %cd ../
 ```
 
@@ -119,7 +146,7 @@
 }
 ```
 
-## 3.2 转换为PaddleOCR检测和识别格式
+### 3.2 转换为PaddleOCR检测和识别格式
 
 使用XFUND训练PaddleOCR检测和识别模型，需要将数据集格式改为训练需求的格式。
 
@@ -147,7 +174,7 @@ train_data/rec/train/word_002.jpg   用科技让复杂的世界更简单
 
 
 ```python
-! unzip -q /home/aistudio/data/data140302/XFUND_ori.zip -d /home/aistudio/data/data140302/
+unzip -q /home/aistudio/data/data140302/XFUND_ori.zip -d /home/aistudio/data/data140302/
 ```
 
 已经提供转换脚本，执行如下代码即可转换成功：
@@ -155,21 +182,20 @@ train_data/rec/train/word_002.jpg   用科技让复杂的世界更简单
 
 ```python
 %cd /home/aistudio/
-! python trans_xfund_data.py
+python trans_xfund_data.py
 ```
 
-# 4 OCR
+## 4 OCR
 
 选用飞桨OCR开发套件[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/README_ch.md)中的PP-OCRv2模型进行文本检测和识别。PP-OCRv2在PP-OCR的基础上，进一步在5个方面重点优化，检测模型采用CML协同互学习知识蒸馏策略和CopyPaste数据增广策略；识别模型采用LCNet轻量级骨干网络、UDML 改进知识蒸馏策略和[Enhanced CTC loss](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/enhanced_ctc_loss.md)损失函数改进，进一步在推理速度和预测效果上取得明显提升。更多细节请参考PP-OCRv2[技术报告](https://arxiv.org/abs/2109.03144)。
 
-
-## 4.1 文本检测
+### 4.1 文本检测
 
 我们使用2种方案进行训练、评估：
 -  **PP-OCRv2中英文超轻量检测预训练模型**
 -  **XFUND数据集+fine-tune**
 
-### **4.1.1 方案1：预训练模型**
+#### 4.1.1 方案1：预训练模型
 
 **1）下载预训练模型**
 
@@ -195,8 +221,8 @@ PaddleOCR已经提供了PP-OCR系列模型，部分模型展示如下表所示
 
 ```python
 %cd /home/aistudio/PaddleOCR/pretrain/
-! wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar
-! tar -xf ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar && rm -rf ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar
+tar -xf ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar && rm -rf ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar
 % cd ..
 ```
 
@@ -226,7 +252,7 @@ Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件
 
 ```python
 %cd /home/aistudio/PaddleOCR
-! python tools/eval.py \
+python tools/eval.py \
     -c configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_distill.yml \
     -o Global.checkpoints="./pretrain_models/ch_PP-OCRv2_det_distill_train/best_accuracy"
 ```
@@ -237,9 +263,9 @@ Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件
 | -------- | -------- |
 | PP-OCRv2中英文超轻量检测预训练模型     | 77.26%     |
 
-使用文本检测预训练模型在XFUND验证集上评估，达到77%左右，充分说明ppocr提供的预训练模型有一定的泛化能力。
+使用文本检测预训练模型在XFUND验证集上评估，达到77%左右，充分说明ppocr提供的预训练模型具有泛化能力。
 
-### **4.1.2 方案2：XFUND数据集+fine-tune**
+#### 4.1.2 方案2：XFUND数据集+fine-tune
 
 PaddleOCR提供的蒸馏预训练模型包含了多个模型的参数，我们提取Student模型的参数，在XFUND数据集上进行finetune，可以参考如下代码：
 
@@ -281,7 +307,7 @@ Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest：评估尺寸，添加如下参数
 
 
 ```python
-! CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py \
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py \
         -c configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_student.yml
 ```
 
@@ -290,12 +316,18 @@ Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest：评估尺寸，添加如下参数
 <center><img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/5a75137c5f924dfeb6956b5818812298cc3dc7992ac84954b4175be9adf83c77"></center>
 <center>图8 文本检测方案2-模型评估</center>
 
-使用训练好的模型进行评估，更新模型路径`Global.checkpoints`，这里为大家提供训练好的模型`./pretrain/ch_db_mv3-student1600-finetune/best_accuracy`，[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/fanliku/sheet_recognition/ch_db_mv3-student1600-finetune.zip)
+使用训练好的模型进行评估，更新模型路径`Global.checkpoints`。如需获取已训练模型，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="left">
+<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e"  width = "150" height = "150" />
+</div>
+
+将下载或训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型评估
 
 
 ```python
 %cd /home/aistudio/PaddleOCR/
-! python tools/eval.py \
+python tools/eval.py \
     -c configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_student.yml \
     -o Global.checkpoints="pretrain/ch_db_mv3-student1600-finetune/best_accuracy"
 ```
@@ -305,7 +337,7 @@ Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest：评估尺寸，添加如下参数
 
 ```python
 %cd /home/aistudio/PaddleOCR/
-! python tools/eval.py \
+python tools/eval.py \
     -c configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_student.yml \
     -o Global.checkpoints="pretrain/ch_db_mv3-student1600/best_accuracy"
 ```
@@ -331,7 +363,7 @@ Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest：评估尺寸，添加如下参数
 # 加载配置文件`ch_PP-OCRv2_det_student.yml`，从`pretrain/ch_db_mv3-student1600-finetune`目录下加载`best_accuracy`模型
 # inference模型保存在`./output/det_db_inference`目录下
 %cd /home/aistudio/PaddleOCR/
-! python tools/export_model.py \
+python tools/export_model.py \
     -c configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_student.yml \
     -o Global.pretrained_model="pretrain/ch_db_mv3-student1600-finetune/best_accuracy" \
     Global.save_inference_dir="./output/det_db_inference/"
@@ -374,12 +406,11 @@ use_gpu：是否使用GPU
 
 | 方案 | hmeans | 结果分析 |
 | -------- | -------- | -------- |
-| PP-OCRv2中英文超轻量检测预训练模型     | 77.26%     | ppocr提供的预训练模型有一定的泛化能力     |
+| PP-OCRv2中英文超轻量检测预训练模型     | 77.26%     | ppocr提供的预训练模型有泛化能力     |
 | XFUND数据集     | 79.27%     |     |
 | XFUND数据集+finetune     | 85.24%     | finetune会提升垂类场景效果    |
 
-
-## 4.2 文本识别
+### 4.2 文本识别
 
 我们分别使用如下3种方案进行训练、评估：
 
@@ -387,8 +418,7 @@ use_gpu：是否使用GPU
 - XFUND数据集+fine-tune
 - XFUND数据集+fine-tune+真实通用识别数据
 
-
-### **4.2.1 方案1：预训练模型**
+#### 4.2.1 方案1：预训练模型
 
 **1）下载预训练模型**
 
@@ -401,8 +431,8 @@ use_gpu：是否使用GPU
 
 ```python
 %cd /home/aistudio/PaddleOCR/pretrain/
-! wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar
-! tar -xf ch_PP-OCRv2_rec_train.tar && rm -rf ch_PP-OCRv2_rec_train.tar
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar
+tar -xf ch_PP-OCRv2_rec_train.tar && rm -rf ch_PP-OCRv2_rec_train.tar
 % cd ..
 ```
 
@@ -424,7 +454,7 @@ Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件
 
 ```python
 %cd /home/aistudio/PaddleOCR
-! CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py \
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py \
     -c configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml \
     -o Global.checkpoints=./pretrain/ch_PP-OCRv2_rec_train/best_accuracy
 ```
@@ -435,9 +465,9 @@ Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件
 | -------- | -------- | 
 | PP-OCRv2中英文超轻量识别预训练模型     | 67.48%     | 
 
-使用文本预训练模型在XFUND验证集上评估，acc达到67%左右，充分说明ppocr提供的预训练模型有一定的泛化能力。
+使用文本预训练模型在XFUND验证集上评估，acc达到67%左右，充分说明ppocr提供的预训练模型具有泛化能力。
 
-### **4.2.2 方案2：XFUND数据集+finetune**
+#### 4.2.2 方案2：XFUND数据集+finetune
 
 同检测模型，我们提取Student模型的参数，在XFUND数据集上进行finetune，可以参考如下代码：
 
@@ -474,11 +504,9 @@ Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件
 ```
 执行如下命令启动训练：
 
-
-
 ```python
 %cd /home/aistudio/PaddleOCR/
-! CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py \
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py \
         -c configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml
 ```
 
@@ -493,7 +521,7 @@ Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件
 
 ```python
 %cd /home/aistudio/PaddleOCR/
-! CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py \
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py \
     -c configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml \
     -o Global.checkpoints=./pretrain/rec_mobile_pp-OCRv2-student-finetune/best_accuracy
 ```
@@ -506,7 +534,7 @@ Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件
 
 使用XFUND数据集+finetune训练，在验证集上评估达到72%左右，说明 finetune会提升垂类场景效果。
 
-### **4.2.3 方案3：XFUND数据集+finetune+真实通用识别数据**
+#### 4.2.3 方案3：XFUND数据集+finetune+真实通用识别数据
 
 接着我们在上述`XFUND数据集+finetune`实验的基础上，添加真实通用识别数据，进一步提升识别效果。首先准备真实通用识别数据，并上传到AIStudio：
 
@@ -528,7 +556,7 @@ Train.dataset.ratio_list：动态采样
 
 ```python
 %cd /home/aistudio/PaddleOCR/
-! CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py \
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py \
         -c configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml
 ```
 
@@ -538,11 +566,11 @@ Train.dataset.ratio_list：动态采样
 
 <center>图16 文本识别方案3-模型评估</center>
 
-使用训练好的模型进行评估，更新模型路径`Global.checkpoints`，这里为大家提供训练好的模型`./pretrain/rec_mobile_pp-OCRv2-student-readldata/best_accuracy`，[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/fanliku/sheet_recognition/rec_mobile_pp-OCRv2-student-realdata.zip)
+使用训练好的模型进行评估，更新模型路径`Global.checkpoints`。
 
 
 ```python
-! CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py \
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py \
     -c configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml \
     -o Global.checkpoints=./pretrain/rec_mobile_pp-OCRv2-student-realdata/best_accuracy
 ```
@@ -580,7 +608,7 @@ Train.dataset.ratio_list：动态采样
 
 
 ```python
-! python tools/infer/predict_system.py \
+python tools/infer/predict_system.py \
     --image_dir="./doc/vqa/input/zh_val_21.jpg" \
     --det_model_dir="./output/det_db_inference/" \
     --rec_model_dir="./output/rec_crnn_inference/" \
@@ -592,11 +620,11 @@ Train.dataset.ratio_list：动态采样
 
 | 方案 | acc  | 结果分析 |
 | -------- | -------- | -------- |
-| PP-OCRv2中英文超轻量识别预训练模型     | 67.48%    | ppocr提供的预训练模型有一定的泛化能力     |
+| PP-OCRv2中英文超轻量识别预训练模型     | 67.48%    | ppocr提供的预训练模型具有泛化能力  |
 | XFUND数据集+fine-tune    |72.33%     | finetune会提升垂类场景效果    |
 | XFUND数据集+fine-tune+真实通用识别数据    | 85.29%     | 真实通用识别数据对于性能提升很有帮助    |
 
-# 5 文档视觉问答(DOC-VQA)
+## 5 文档视觉问答(DOC-VQA)
 
 VQA指视觉问答，主要针对图像内容进行提问和回答,DOC-VQA是VQA任务中的一种，DOC-VQA主要针对文本图像的文字内容提出问题。
 
@@ -608,14 +636,13 @@ PaddleOCR中DOC-VQA系列算法基于PaddleNLP自然语言处理算法库实现L
 ```python
 %cd pretrain
 #下载SER模型
-! wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar && tar -xvf ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar && tar -xvf ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar
 #下载RE模型
-! wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutXLM_xfun_zh.tar && tar -xvf re_LayoutXLM_xfun_zh.tar
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutXLM_xfun_zh.tar && tar -xvf re_LayoutXLM_xfun_zh.tar
 %cd ../
 ```
 
-
-## 5.1 SER
+### 5.1 SER
 
 SER: 语义实体识别 (Semantic Entity Recognition）, 可以完成对图像中的文本识别与分类。 
 
@@ -647,7 +674,7 @@ SER: 语义实体识别 (Semantic Entity Recognition）, 可以完成对图像
 
 ```python
 %cd /home/aistudio/PaddleOCR/
-! CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py -c configs/vqa/ser/layoutxlm.yml
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py -c configs/vqa/ser/layoutxlm.yml
 ```
 
 最终会打印出`precision`, `recall`, `hmean`等指标。 在`./output/ser_layoutxlm/`文件夹中会保存训练日志，最优的模型和最新epoch的模型。
@@ -664,7 +691,7 @@ SER: 语义实体识别 (Semantic Entity Recognition）, 可以完成对图像
 
 
 ```python
-! CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py \
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py \
     -c configs/vqa/ser/layoutxlm.yml \
     -o Architecture.Backbone.checkpoints=pretrain/ser_LayoutXLM_xfun_zh/
 ```
@@ -684,7 +711,7 @@ SER: 语义实体识别 (Semantic Entity Recognition）, 可以完成对图像
 
 
 ```python
-! CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer_vqa_token_ser.py \
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer_vqa_token_ser.py \
     -c configs/vqa/ser/layoutxlm.yml  \
     -o Architecture.Backbone.checkpoints=pretrain/ser_LayoutXLM_xfun_zh/ \
     Global.infer_img=doc/vqa/input/zh_val_42.jpg
@@ -704,7 +731,7 @@ plt.figure(figsize=(48,24))
 plt.imshow(img)
 ```
 
-## 5.2 RE
+### 5.2 RE
 
 基于 RE 任务，可以完成对图象中的文本内容的关系提取，如判断问题对(pair)。
 
@@ -729,7 +756,7 @@ plt.imshow(img)
 
 
 ```python
-! CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 tools/train.py -c configs/vqa/re/layoutxlm.yml
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 tools/train.py -c configs/vqa/re/layoutxlm.yml
 ```
 
 最终会打印出`precision`, `recall`, `hmean`等指标。 在`./output/re_layoutxlm/`文件夹中会保存训练日志，最优的模型和最新epoch的模型
@@ -744,7 +771,7 @@ plt.imshow(img)
 
 
 ```python
-! CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 tools/eval.py \
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 tools/eval.py \
     -c configs/vqa/re/layoutxlm.yml \
     -o Architecture.Backbone.checkpoints=pretrain/re_LayoutXLM_xfun_zh/
 ```
@@ -760,20 +787,14 @@ plt.imshow(img)
 
 <center>图26 RE-模型预测</center>
 
-    使用OCR引擎 + SER + RE串联预测
-
-使用如下命令即可完成OCR引擎 + SER + RE的串联预测, 以预训练SER和RE模型为例：
-
-
+使用如下命令即可完成OCR引擎 + SER + RE的串联预测, 以预训练SER和RE模型为例，
 
 最终会在config.Global.save_res_path字段所配置的目录下保存预测结果可视化图像以及预测结果文本文件，预测结果文本文件名为infer_results.txt。
 
 
-
-
 ```python
-%cd /home/aistudio/PaddleOCR
-! CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 tools/infer_vqa_token_ser_re.py \
+cd /home/aistudio/PaddleOCR
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 tools/infer_vqa_token_ser_re.py \
     -c configs/vqa/re/layoutxlm.yml \
     -o Architecture.Backbone.checkpoints=pretrain/re_LayoutXLM_xfun_zh/ \
     Global.infer_img=test_imgs/ \
@@ -787,10 +808,9 @@ plt.imshow(img)
 test_imgs/t131.jpg	{"政治面税": "群众", "性别": "男", "籍贯": "河北省邯郸市", "婚姻状况": "亏末婚口已婚口已娇", "通讯地址": "邯郸市阳光苑7号楼003", "民族": "汉族", "毕业院校": "河南工业大学", "户口性质": "口农村城镇", "户口地址": "河北省邯郸市", "联系电话": "13288888888", "健康状况": "健康", "姓名": "小六", "好高cm": "180", "出生年月": "1996年8月9日", "文化程度": "本科", "身份证号码": "458933777777777777"}
 ````
 
-
+展示预测结果
 
 ```python
-# 展示预测结果
 import cv2
 from matplotlib import pyplot as plt
 %matplotlib inline
@@ -800,7 +820,7 @@ plt.figure(figsize=(48,24))
 plt.imshow(img)
 ```
 
-# 6 导出Excel
+## 6 导出Excel
 
 <center><img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/ab93d3d90d77437a81c9534b2dd1d3e39ef81e8473054fd3aeff6e837ebfb827"></center>
 <center>图27 导出Excel</center>
@@ -859,7 +879,7 @@ with open('output/re/infer_results.txt', 'r', encoding='utf-8') as fin:
 workbook.close()
 ```
 
-# 更多资源
+## 更多资源
 
 - 更多深度学习知识、产业案例、面试宝典等，请参考：[awesome-DeepLearning](https://github.com/paddlepaddle/awesome-DeepLearning)
 
@@ -869,7 +889,7 @@ workbook.close()
 
 - 飞桨框架相关资料，请参考：[飞桨深度学习平台](https://www.paddlepaddle.org.cn/?fr=paddleEdu_aistudio)
 
-# 参考链接
+## 参考链接
 
 -  LayoutXLM: Multimodal Pre-training for Multilingual Visually-rich Document Understanding, https://arxiv.org/pdf/2104.08836.pdf