# 整体目录结构 PaddleOCR 的整体目录结构介绍如下： ``` PaddleOCR ├── configs // 配置文件，可通过 yml 文件选择模型结构并修改超参 │ ├── cls // 方向分类器相关配置文件 │ │ ├── cls_mv3.yml // 训练配置相关，包括骨干网络、head、loss、优化器和数据 │ ├── det // 检测相关配置文件 │ │ ├── det_mv3_db.yml // 训练配置 │ │ ... │ └── rec // 识别相关配置文件 │ ├── rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml // crnn 训练配置 │ ... ├── deploy // 部署相关 │ ├── android_demo // android_demo │ │ ... │ ├── cpp_infer // C++ infer │ │ ├── CMakeLists.txt // Cmake 文件 │ │ ├── docs // 说明文档 │ │ │ └── windows_vs2019_build.md │ │ ├── include // 头文件 │ │ │ ├── clipper.h // clipper 库 │ │ │ ├── config.h // 预测配置 │ │ │ ├── ocr_cls.h // 方向分类器 │ │ │ ├── ocr_det.h // 文字检测 │ │ │ ├── ocr_rec.h // 文字识别 │ │ │ ├── postprocess_op.h // 检测后处理 │ │ │ ├── preprocess_op.h // 检测预处理 │ │ │ └── utility.h // 工具 │ │ ├── readme.md // 说明文档 │ │ ├── ... │ │ ├── src // 源文件 │ │ │ ├── clipper.cpp │ │ │ ├── config.cpp │ │ │ ├── main.cpp │ │ │ ├── ocr_cls.cpp │ │ │ ├── ocr_det.cpp │ │ │ ├── ocr_rec.cpp │ │ │ ├── postprocess_op.cpp │ │ │ ├── preprocess_op.cpp │ │ │ └── utility.cpp │ │ └── tools // 编译、执行脚本 │ │ ├── build.sh // 编译脚本 │ │ ├── config.txt // 配置文件 │ │ └── run.sh // 测试启动脚本 │ ├── docker │ │ └── hubserving │ │ ├── cpu │ │ │ └── Dockerfile │ │ ├── gpu │ │ │ └── Dockerfile │ │ ├── README_cn.md │ │ ├── README.md │ │ └── sample_request.txt │ ├── hubserving // hubserving │ │ ├── ocr_cls // 方向分类器 │ │ │ ├── config.json // serving 配置 │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ ├── module.py // 预测模型 │ │ │ └── params.py // 预测参数 │ │ ├── ocr_det // 文字检测 │ │ │ ├── config.json // serving 配置 │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ ├── module.py // 预测模型 │ │ │ └── params.py // 预测参数 │ │ ├── ocr_rec // 文字识别 │ │ │ ├── config.json │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ ├── module.py │ │ │ └── params.py │ │ └── ocr_system // 系统预测 │ │ ├── config.json │ │ ├── __init__.py │ │ ├── module.py │ │ └── params.py │ ├── imgs // 预测图片 │ │ ├── cpp_infer_pred_12.png │ │ └── demo.png │ ├── ios_demo // ios demo │ │ ... │ ├── lite // lite 部署 │ │ ├── cls_process.cc // 方向分类器数据处理 │ │ ├── cls_process.h │ │ ├── config.txt // 检测配置参数 │ │ ├── crnn_process.cc // crnn 数据处理 │ │ ├── crnn_process.h │ │ ├── db_post_process.cc // db 数据处理 │ │ ├── db_post_process.h │ │ ├── Makefile // 编译文件 │ │ ├── ocr_db_crnn.cc // 串联预测 │ │ ├── prepare.sh // 数据准备 │ │ ├── readme.md // 说明文档 │ │ ... │ ├── pdserving // pdserving 部署 │ │ ├── det_local_server.py // 检测 快速版，部署方便预测速度快 │ │ ├── det_web_server.py // 检测 完整版，稳定性高分布式部署 │ │ ├── ocr_local_server.py // 检测+识别 快速版 │ │ ├── ocr_web_client.py // 客户端 │ │ ├── ocr_web_server.py // 检测+识别 完整版 │ │ ├── readme.md // 说明文档 │ │ ├── rec_local_server.py // 识别 快速版 │ │ └── rec_web_server.py // 识别 完整版 │ └── slim │ └── quantization // 量化相关 │ ├── export_model.py // 导出模型 │ ├── quant.py // 量化 │ └── README.md // 说明文档 ├── doc // 文档教程 │ ... ├── ppocr // 网络核心代码 │ ├── data // 数据处理 │ │ ├── imaug // 图片和 label 处理代码 │ │ │ ├── text_image_aug // 文本识别的 tia 数据扩充 │ │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ │ ├── augment.py // tia_distort,tia_stretch 和 tia_perspective 的代码 │ │ │ │ ├── warp_mls.py │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ ├── east_process.py // EAST 算法的数据处理步骤 │ │ │ ├── make_border_map.py // 生成边界图 │ │ │ ├── make_shrink_map.py // 生成收缩图 │ │ │ ├── operators.py // 图像基本操作，如读取和归一化 │ │ │ ├── randaugment.py // 随机数据增广操作 │ │ │ ├── random_crop_data.py // 随机裁剪 │ │ │ ├── rec_img_aug.py // 文本识别的数据扩充 │ │ │ └── sast_process.py // SAST 算法的数据处理步骤 │ │ ├── __init__.py // 构造 dataloader 相关代码 │ │ ├── lmdb_dataset.py // 读取lmdb数据集的 dataset │ │ ├── simple_dataset.py // 读取文本格式存储数据集的 dataset │ ├── losses // 损失函数 │ │ ├── __init__.py // 构造 loss 相关代码 │ │ ├── cls_loss.py // 方向分类器 loss │ │ ├── det_basic_loss.py // 检测基础 loss │ │ ├── det_db_loss.py // DB loss │ │ ├── det_east_loss.py // EAST loss │ │ ├── det_sast_loss.py // SAST loss │ │ ├── rec_ctc_loss.py // CTC loss │ │ ├── rec_att_loss.py // Attention loss │ ├── metrics // 评估指标 │ │ ├── __init__.py // 构造 metric 相关代码 │ │ ├── cls_metric.py // 方向分类器 metric │ │ ├── det_metric.py // 检测 metric │ ├── eval_det_iou.py // 检测 iou 相关 │ │ ├── rec_metric.py // 识别 metric │ ├── modeling // 组网相关 │ │ ├── architectures // 网络 │ │ │ ├── __init__.py // 构造 model 相关代码 │ │ │ ├── base_model.py // 组网代码 │ │ ├── backbones // 骨干网络 │ │ │ ├── __init__.py // 构造 backbone 相关代码 │ │ │ ├── det_mobilenet_v3.py // 检测 mobilenet_v3 │ │ │ ├── det_resnet_vd.py // 检测 resnet │ │ │ ├── det_resnet_vd_sast.py // 检测 SAST算法的resnet backbone │ │ │ ├── rec_mobilenet_v3.py // 识别 mobilenet_v3 │ │ │ └── rec_resnet_vd.py // 识别 resnet │ │ ├── necks // 颈函数 │ │ │ ├── __init__.py // 构造 neck 相关代码 │ │ │ ├── db_fpn.py // 标准 fpn 网络 │ │ │ ├── east_fpn.py // EAST 算法的 fpn 网络 │ │ │ ├── sast_fpn.py // SAST 算法的 fpn 网络 │ │ │ ├── rnn.py // 识别 序列编码 │ │ ├── heads // 头函数 │ │ │ ├── __init__.py // 构造 head 相关代码 │ │ │ ├── cls_head.py // 方向分类器 分类头 │ │ │ ├── det_db_head.py // DB 检测头 │ │ │ ├── det_east_head.py // EAST 检测头 │ │ │ ├── det_sast_head.py // SAST 检测头 │ │ │ ├── rec_ctc_head.py // 识别 ctc │ │ │ ├── rec_att_head.py // 识别 attention │ │ ├── transforms // 图像变换 │ │ │ ├── __init__.py // 构造 transform 相关代码 │ │ │ └── tps.py // TPS 变换 │ ├── optimizer // 优化器 │ │ ├── __init__.py // 构造 optimizer 相关代码 │ │ └── learning_rate.py // 学习率衰减 │ │ └── optimizer.py // 优化器 │ │ └── regularizer.py // 网络正则化 │ ├── postprocess // 后处理 │ │ ├── cls_postprocess.py // 方向分类器 后处理 │ │ ├── db_postprocess.py // DB 后处理 │ │ ├── east_postprocess.py // EAST 后处理 │ │ ├── locality_aware_nms.py // NMS │ │ ├── rec_postprocess.py // 识别网络 后处理 │ │ └── sast_postprocess.py // SAST 后处理 │ └── utils // 工具 │ ├── dict // 小语种字典 │ .... │ ├── ic15_dict.txt // 英文数字字典，区分大小写 │ ├── ppocr_keys_v1.txt // 中文字典，用于训练中文模型 │ ├── logging.py // logger │ ├── save_load.py // 模型保存和加载函数 │ ├── stats.py // 统计 │ └── utility.py // 工具函数 ├── tools │ ├── eval.py // 评估函数 │ ├── export_model.py // 导出 inference 模型 │ ├── infer // 基于预测引擎预测 │ │ ├── predict_cls.py │ │ ├── predict_det.py │ │ ├── predict_rec.py │ │ ├── predict_system.py │ │ └── utility.py │ ├── infer_cls.py // 基于训练引擎 预测分类 │ ├── infer_det.py // 基于训练引擎 预测检测 │ ├── infer_rec.py // 基于训练引擎 预测识别 │ ├── program.py // 整体流程 │ ├── test_hubserving.py │ └── train.py // 启动训练 ├── paddleocr.py ├── README_ch.md // 中文说明文档 ├── README_en.md // 英文说明文档 ├── README.md // 主页说明文档 ├── requirments.txt // 安装依赖 ├── setup.py // whl包打包脚本 ├── train.sh // 启动训练脚本