# 表格结构和内容预测
## 1. pipeline
表格的ocr主要包含三个模型
1. 单行文本检测-DB
2. 单行文本识别-CRNN
3. 表格结构和cell坐标预测-RARE
具体流程图如下
1. 图片由单行文字检测检测模型到单行文字的坐标，然后送入识别模型拿到识别结果。
2. 图片由表格结构和cell坐标预测模型拿到表格的结构信息和单元格的坐标信息。
3. 由单行文字的坐标、识别结果和单元格的坐标一起组合出单元格的识别结果。
4. 单元格的识别结果和表格结构一起构造表格的html字符串。
## 2. 使用
### 2.1 训练
在这一章节中，我们仅介绍表格结构模型的训练，[文字检测](../../doc/doc_ch/detection.md)和[文字识别](../../doc/doc_ch/recognition.md)的模型训练请参考对应的文档。
#### 数据准备
训练数据使用公开数据集[PubTabNet](https://arxiv.org/abs/1911.10683)，可以从[官网](https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet)下载。PubTabNet数据集包含约50万张表格数据的图像，以及图像对应的html格式的注释。
#### 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*
```shell
# 单机单卡训练
python3 tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml
# 单机多卡训练，通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml
```
上述指令中，通过-c 选择训练使用configs/table/table_mv3.yml配置文件。有关配置文件的详细解释，请参考[链接](../../doc/doc_ch/config.md)。
#### 断点训练
如果训练程序中断，如果希望加载训练中断的模型从而恢复训练，可以通过指定Global.checkpoints指定要加载的模型路径：
```shell
python3 tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml -o Global.checkpoints=./your/trained/model
```
**注意**：`Global.checkpoints`的优先级高于`Global.pretrain_weights`的优先级，即同时指定两个参数时，优先加载`Global.checkpoints`指定的模型，如果`Global.checkpoints`指定的模型路径有误，会加载`Global.pretrain_weights`指定的模型。
### 2.2 评估
先cd到PaddleOCR/ppstructure目录下
表格使用 TEDS(Tree-Edit-Distance-based Similarity) 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
{"PMC4289340_004_00.png": [["", "", "", "", "", "| ", " | ", "", " | ", "", " | ", "
", "", "", "", "| ", " | ", "", " | ", "", " | ", "
", "", "
", "", ""], [[1, 4, 29, 13], [137, 4, 161, 13], [215, 4, 236, 13], [1, 17, 30, 27], [137, 17, 147, 27], [215, 17, 225, 27]], [["", "F", "e", "a", "t", "u", "r", "e", ""], ["", "G", "b", "3", " ", "+", ""], ["", "G", "b", "3", " ", "-", ""], ["", "P", "a", "t", "i", "e", "n", "t", "s", ""], ["6", "2"], ["4", "5"]]]}
```
json 中，key为图片名，value为对于的gt，gt是一个由四个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)
4. 每个cell里的文字信息 (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。
```python
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 --rec_char_type=EN --det_limit_side_len=736 --det_limit_type=min --gt_path=path/to/gt.json
```
### 2.3 预测
先cd到PaddleOCR/ppstructure目录下
```python
python3 table/predict_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 --rec_char_type=EN --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