# chineseocr_lite
## 论文
chineseocr_lite通过det、rec、cls三个模型分别实现字符检测、字符识别和字符方向分类的应用

det模型主要用DB算法，参考论文如下：

https://arxiv.org/pdf/1911.08947.pdf

rec模型主要用crnn算法，参考论文如下：

https://arxiv.org/pdf/1507.05717.pdf

cls模型用resnet实现通用分类，参考论文如下：

https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf
## 模型结构
det:

![image](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/chineseocr_lite_onnx/-/raw/main/configs/dbnet-arc.png)

rec:

![image](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/chineseocr_lite_onnx/-/raw/main/configs/crnn-arc.png)

cls:

![image](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/chineseocr_lite_onnx/-/raw/main/configs/resnet-arc.png)
## 算法原理
![image](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/chineseocr_lite_onnx/-/raw/main/configs/ocr.png)
## 数据集
推荐使用icdar2015数据集[icdar2015](https://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads)。

检测模型训练集文件结构
```
/PaddleOCR/train_data/icdar2015/text_localization/
  └─ icdar_c4_train_imgs/         Training data of icdar dataset
  └─ ch4_test_images/             Testing data of icdar dataset
  └─ train_icdar2015_label.txt    Training annotation of icdar dataset
  └─ test_icdar2015_label.txt     Test annotation of icdar dataset
```
识别模型训练集文件结构
```
|-train_data
  |-rec
    |- rec_gt_train.txt
    |- train
        |- word_001.png
        |- word_002.jpg
        |- word_003.jpg
        | ...
    |-ic15_data
        |- rec_gt_test.txt
        |- test
            |- word_001.jpg
            |- word_002.jpg
            |- word_003.jpg
            | ...
```
## 环境配置
在[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)可拉取训练以及推理的docker镜像，在[光合开发者社区](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/)可下载paddle安装包用于模型测试。chineseocr_lite_onnx推荐的镜像如下：
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:ort-lite-1.14.0_migraphx3.1.2-dtk23.04
docker run -d -t --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --network=host --group-add video --name chineseocr-test image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:ort-lite-1.14.0_migraphx3.1.2-dtk23.04
docker exec -it chineseocr-test bash
source /opt/dtk-23.04/env.sh
cd chineseocr_lite_onnx
pip3 install -r requirements.txt
pip install urllib3==1.23 pyyaml
```
## 训练
### 测试
检测模型
```
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/eval.py -c configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./models/dbnet.onnx
```
识别模型
```
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/eval.py -c configs/ch_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.pretrained_model=./models/crnn_lite_lstm.onnx
```
## 推理
```
python3 main.py --img_dir="./images/" --det_model_dir="./models/dbnet.onnx" --rec_model_dir="./models/crnn_lite_lstm.onnx" --cls_model_dir="./models/angle_net.onnx" --use_angle_cls=1 --warmup=1
```
## result
![image](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/chineseocr_lite_onnx/-/raw/main/dbnet/test.jpg)
### 精度

检测模型测试
| Model | Precision | Recall |
| :------: | :------: |:------: |
| det | 0.6969 | 0.2291  |

识别模型测试
| Model | Acc | 
| :------: | :------: |
| rec | 0.1160 | 
## 应用场景
### 算法类别
ocr
### 热点应用行业
制造,金融,交通,教育,医疗
## 源码仓库及问题反馈
https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/chineseocr_lite_onnx
## 参考资料
* [chineseocr_lite](https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite)

