# 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。 PP-Structure 里的 DOC-VQA算法基于PaddleNLP自然语言处理算法库进行开发。 主要特性如下： - 集成[LayoutXLM](https://arxiv.org/pdf/2104.08836.pdf)模型以及PP-OCR预测引擎。 - 支持基于多模态方法的语义实体识别 (Semantic Entity Recognition, SER) 以及关系抽取 (Relation Extraction, RE) 任务。基于 SER 任务，可以完成对图像中的文本识别与分类；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)。 - 支持SER任务和RE任务的自定义训练。 - 支持OCR+SER的端到端系统预测与评估。 - 支持OCR+SER+RE的端到端系统预测。 **Note**：本项目基于 [LayoutXLM](https://arxiv.org/pdf/2104.08836.pdf) 在Paddle 2.2上的开源实现，同时经过飞桨团队与**中国工商银行**在不动产证场景深入打磨，联合开源。 ## 1.性能 我们在 [XFUN](https://github.com/doc-analysis/XFUND) 的中文数据集上对算法进行了评估，性能如下 | 模型 | 任务 | f1 | 模型下载地址 | |:---:|:---:|:---:| :---:| | LayoutXLM | RE | 0.7113 | [链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/PP-Layout_v1.0_re_pretrained.tar) | | LayoutXLM | SER | 0.9056 | [链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/PP-Layout_v1.0_ser_pretrained.tar) | | LayoutLM | SER | 0.78 | [链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/LayoutLM_ser_pretrained.tar) | ## 2.效果演示 **注意：** 测试图片来源于XFUN数据集。 ### 2.1 SER ![](./images/result_ser/zh_val_0_ser.jpg) | ![](./images/result_ser/zh_val_42_ser.jpg) ---|--- 图中不同颜色的框表示不同的类别，对于XFUN数据集，有`QUESTION`, `ANSWER`, `HEADER` 3种类别 * 深紫色：HEADER * 浅紫色：QUESTION * 军绿色：ANSWER 在OCR检测框的左上方也标出了对应的类别和OCR识别结果。 ### 2.2 RE ![](./images/result_re/zh_val_21_re.jpg) | ![](./images/result_re/zh_val_40_re.jpg) ---|--- 图中红色框表示问题，蓝色框表示答案，问题和答案之间使用绿色线连接。在OCR检测框的左上方也标出了对应的类别和OCR识别结果。 ## 3.安装 ### 3.1 安装依赖 - **（1) 安装PaddlePaddle** ```bash python3 -m pip install --upgrade pip # GPU安装 python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple # CPU安装 python3 -m pip install paddlepaddle==2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple ``` 更多需求，请参照[安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。 ### 3.2 安装PaddleOCR（包含 PP-OCR 和 VQA ） - **（1）pip快速安装PaddleOCR whl包（仅预测）** ```bash python3 -m pip install paddleocr ``` - **（2）下载VQA源码（预测+训练）** ```bash 【推荐】git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR # 如果因为网络问题无法pull成功，也可选择使用码云上的托管： git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR # 注：码云托管代码可能无法实时同步本github项目更新，存在3~5天延时，请优先使用推荐方式。 ``` - **（3）安装VQA的`requirements`** ```bash cd ppstructure/vqa python3 -m pip install -r requirements.txt ``` ## 4. 使用 ### 4.1 数据和预训练模型准备 处理好的XFUN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)。 下载并解压该数据集，解压后将数据集放置在当前目录下。 ```shell wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/XFUND.tar ``` 如果希望转换XFUN中其他语言的数据集，可以参考[XFUN数据转换脚本](helper/trans_xfun_data.py)。 如果希望直接体验预测过程，可以下载我们提供的预训练模型，跳过训练过程，直接预测即可。 ### 4.2 SER任务 * 启动训练 ```shell python3 train_ser.py \ --model_name_or_path "layoutxlm-base-uncased" \ --ser_model_type "LayoutXLM" \ --train_data_dir "XFUND/zh_train/image" \ --train_label_path "XFUND/zh_train/xfun_normalize_train.json" \ --eval_data_dir "XFUND/zh_val/image" \ --eval_label_path "XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json" \ --num_train_epochs 200 \ --eval_steps 10 \ --output_dir "./output/ser/" \ --learning_rate 5e-5 \ --warmup_steps 50 \ --evaluate_during_training \ --seed 2048 ``` 最终会打印出`precision`, `recall`, `f1`等指标，模型和训练日志会保存在`./output/ser/`文件夹中。 * 恢复训练 ```shell python3 train_ser.py \ --model_name_or_path "model_path" \ --ser_model_type "LayoutXLM" \ --train_data_dir "XFUND/zh_train/image" \ --train_label_path "XFUND/zh_train/xfun_normalize_train.json" \ --eval_data_dir "XFUND/zh_val/image" \ --eval_label_path "XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json" \ --num_train_epochs 200 \ --eval_steps 10 \ --output_dir "./output/ser/" \ --learning_rate 5e-5 \ --warmup_steps 50 \ --evaluate_during_training \ --num_workers 8 \ --seed 2048 \ --resume ``` * 评估 ```shell export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 eval_ser.py \ --model_name_or_path "PP-Layout_v1.0_ser_pretrained/" \ --ser_model_type "LayoutXLM" \ --eval_data_dir "XFUND/zh_val/image" \ --eval_label_path "XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json" \ --per_gpu_eval_batch_size 8 \ --num_workers 8 \ --output_dir "output/ser/" \ --seed 2048 ``` 最终会打印出`precision`, `recall`, `f1`等指标 * 使用评估集合中提供的OCR识别结果进行预测 ```shell export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 infer_ser.py \ --model_name_or_path "PP-Layout_v1.0_ser_pretrained/" \ --ser_model_type "LayoutXLM" \ --output_dir "output/ser/" \ --infer_imgs "XFUND/zh_val/image/" \ --ocr_json_path "XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json" ``` 最终会在`output_res`目录下保存预测结果可视化图像以及预测结果文本文件，文件名为`infer_results.txt`。 * 使用`OCR引擎 + SER`串联结果 ```shell export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 infer_ser_e2e.py \ --model_name_or_path "PP-Layout_v1.0_ser_pretrained/" \ --ser_model_type "LayoutXLM" \ --max_seq_length 512 \ --output_dir "output/ser_e2e/" \ --infer_imgs "images/input/zh_val_0.jpg" ``` * 对`OCR引擎 + SER`预测系统进行端到端评估 ```shell export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 helper/eval_with_label_end2end.py --gt_json_path XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json --pred_json_path output_res/infer_results.txt ``` ### 4.3 RE任务 * 启动训练 ```shell export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 train_re.py \ --model_name_or_path "layoutxlm-base-uncased" \ --train_data_dir "XFUND/zh_train/image" \ --train_label_path "XFUND/zh_train/xfun_normalize_train.json" \ --eval_data_dir "XFUND/zh_val/image" \ --eval_label_path "XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json" \ --label_map_path "labels/labels_ser.txt" \ --num_train_epochs 200 \ --eval_steps 10 \ --output_dir "output/re/" \ --learning_rate 5e-5 \ --warmup_steps 50 \ --per_gpu_train_batch_size 8 \ --per_gpu_eval_batch_size 8 \ --num_workers 8 \ --evaluate_during_training \ --seed 2048 ``` * 恢复训练 ```shell export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 train_re.py \ --model_name_or_path "model_path" \ --train_data_dir "XFUND/zh_train/image" \ --train_label_path "XFUND/zh_train/xfun_normalize_train.json" \ --eval_data_dir "XFUND/zh_val/image" \ --eval_label_path "XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json" \ --label_map_path "labels/labels_ser.txt" \ --num_train_epochs 2 \ --eval_steps 10 \ --output_dir "output/re/" \ --learning_rate 5e-5 \ --warmup_steps 50 \ --per_gpu_train_batch_size 8 \ --per_gpu_eval_batch_size 8 \ --num_workers 8 \ --evaluate_during_training \ --seed 2048 \ --resume ``` 最终会打印出`precision`, `recall`, `f1`等指标，模型和训练日志会保存在`./output/re/`文件夹中。 * 评估 ```shell export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 eval_re.py \ --model_name_or_path "PP-Layout_v1.0_re_pretrained/" \ --max_seq_length 512 \ --eval_data_dir "XFUND/zh_val/image" \ --eval_label_path "XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json" \ --label_map_path "labels/labels_ser.txt" \ --output_dir "output/re/" \ --per_gpu_eval_batch_size 8 \ --num_workers 8 \ --seed 2048 ``` 最终会打印出`precision`, `recall`, `f1`等指标 * 使用评估集合中提供的OCR识别结果进行预测 ```shell export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 infer_re.py \ --model_name_or_path "PP-Layout_v1.0_re_pretrained/" \ --max_seq_length 512 \ --eval_data_dir "XFUND/zh_val/image" \ --eval_label_path "XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json" \ --label_map_path "labels/labels_ser.txt" \ --output_dir "output/re/" \ --per_gpu_eval_batch_size 1 \ --seed 2048 ``` 最终会在`output_res`目录下保存预测结果可视化图像以及预测结果文本文件，文件名为`infer_results.txt`。 * 使用`OCR引擎 + SER + RE`串联结果 ```shell export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 infer_ser_re_e2e.py \ --model_name_or_path "PP-Layout_v1.0_ser_pretrained/" \ --re_model_name_or_path "PP-Layout_v1.0_re_pretrained/" \ --ser_model_type "LayoutXLM" \ --max_seq_length 512 \ --output_dir "output/ser_re_e2e/" \ --infer_imgs "images/input/zh_val_21.jpg" ``` ## 参考链接 - LayoutXLM: Multimodal Pre-training for Multilingual Visually-rich Document Understanding, https://arxiv.org/pdf/2104.08836.pdf - microsoft/unilm/layoutxlm, https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutxlm - XFUND dataset, https://github.com/doc-analysis/XFUND