# DeepSolo
## 论文

[DeepSolo: Let Transformer Decoder with Explicit Points Solo for Text Spotting](https://arxiv.org/abs/2211.10772)

[DeepSolo++: Let Transformer Decoder with Explicit Points Solo for Text Spotting](https://arxiv.org/abs/2305.19957)

## 模型结构

一个简洁的类似DETR的基线，允许一个具有显式点的解码器同时进行检测和识别（图 (c)、(f)）。

<div align=center>
    <img src="./doc/image.png"/>
</div>

## 算法原理

DeepSolo中，编码器在接收到图像特征后，生成由四个Bezier控制点表示的Bezier中心曲线候选和相应的分数，然后，选择前K个评分的候选。对于每个选定的曲线候选，在曲线上均匀采样N个点，这些点的坐标被编码为位置query并将其添加到内容query中形成复合query。接下来，将复合query输入deformable cross-attention解码器收集有用的文本特征。在解码器之后，采用了几个简单的并行预测头（线性层或MLP）将query解码为文本的中心线、边界、script和置信度，从而同时解决检测和识别问题。

<div align=center>
    <img src="./doc/DeepSolo.jpg"/>
</div>

## 环境配置

训练需要依赖Detectron2库，编译Detectron2库需要满足 Python ≥ 3.7，PyTorch ≥ 1.8 并且 torchvision 与 PyTorch 版本匹配，gcc & g++ ≥ 5.4。如果想要更快的构建，推荐安装Ninja。

Tips: 如果detectron2安装失败，可尝试以下方式进行安装：

```
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
python -m pip install -e detectron2
```

### Docker（方法一）

-v 路径、docker_name和imageID根据实际情况修改

```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-centos7.6-dtk-23.04-py38-latest

docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash

cd /home/deepsolo_pytorch
pip install --upgrade setuptools wheel
pip install -r requirements.txt
python -m pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git'
bash make.sh
```

### Dockerfile（方法二）

-v 路径、docker_name和imageID根据实际情况修改

```
cd ./docker
cp ../requirements.txt requirements.txt

docker build --no-cache -t deepsolo:latest .
docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash

cd /your_code_path/deepsolo_pytorch
pip install --upgrade setuptools wheel
pip install -r requirements.txt
python -m pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git'
bash make.sh
```

### Anaconda（方法三）

1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装: https://developer.hpccube.com/tool/

```
DTK软件栈：dtk23.04
python：python3.8
torch：1.13.1
torchvision：0.14.1
```

Tips：以上dtk软件栈、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应

2、其他非特殊库直接按照下面步骤进行安装

```
pip install --upgrade setuptools wheel
pip install -r requirements.txt
python -m pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git'
bash make.sh
```

## 数据集

所有的数据集请保存在 deepsolo_pytorch/datasets 下，因数据集较大，请按训练的需求进行选择下载。训练需求详见configs中yaml的DATASETS字段。

### 训练数据集
`[SynthText150K (CurvedSynText150K)]` [images](https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet/tree/master/datasets) | [annotations(Part1)](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQgQTfQC578sYbkPik?e=2Yz06g) | [annotations(Part2)](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQgQJWqH404p34Wb1m?e=KImg6N)

`[MLT]` [images](https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet/tree/master/datasets) | [annotations](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQgQBpvuvV2KBBbN64?e=HVTCab)

`[ICDAR2013]` [images](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQgQcK05sWzK3_t26T?e=5jTWAa) | [annotations](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQfbgqFCeiKOrTM0E?e=UMfIQh)

`[ICDAR2015]` [images](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQgQbupfCNqVxtYGna?e=b4TQY2) | [annotations](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQfhGW5JDiNcDxfWQ?e=PZ2JCX)

`[Total-Text]` [images](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQgQjyPyivo_FnjJ1H?e=qgSFYL) | [annotations](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQgQOShwd8O0K5Dd1f?e=GYyPAX)

`[CTW1500]` [images](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQgQlZVAH5AJld3Y9g?e=zgG71Z) | [annotations](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQfPpyzxoFV34zBg4?e=WK20AN)

`[TextOCR]` [images](https://dl.fbaipublicfiles.com/textvqa/images/train_val_images.zip) | [annotations](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQgQHY3mjH13GRLPGI?e=Dx1O99)

`[Inverse-Text]` [images](https://1drv.ms/u/s!AimBgYV7JjTlgccVhlbD4I3z5QfmsQ?e=myu7Ue) | [annotations](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQf3G4vZpf4QD5NKo?e=xR3GtY)

`[SynChinese130K]` [images](https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet/tree/master/datasets) | [annotations](https://1drv.ms/u/s!AimBgYV7JjTlgch5W0n1Iv397i0csw?e=Gq8qww)

`[ArT]` [images](https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet/tree/master/datasets) | [annotations](https://1drv.ms/u/s!AimBgYV7JjTlgch45d0VHNCoPC1jfQ?e=likK00)

`[LSVT]` [images](https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet/tree/master/datasets) | [annotations](https://1drv.ms/u/s!AimBgYV7JjTlgch7yjmrCSN0TgoO4w?e=NKd5OG)

`[ReCTS]` [images](https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet/tree/master/datasets) | [annotations](https://1drv.ms/u/s!AimBgYV7JjTlgch_xZ8otxFWfNgZSg?e=pdq28B)

`[Evaluation ground-truth]` [Link](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQem-MG1TjuRWApyA?e=fVPnmT)


### 验证数据集

```
cd datasets
mkdir evaluation
cd evaluation

wget -O gt_ctw1500.zip https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/s/xU3yeM3GnidiSTr/download
wget -O gt_totaltext.zip https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/s/SFHvin8BLUM4cNd/download
wget -O gt_icdar2015.zip https://drive.google.com/file/d/1wrq_-qIyb_8dhYVlDzLZTTajQzbic82Z/view?usp=sharing
wget -O gt_inversetext.zip https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/s/xU3yeM3GnidiSTr/download
```

### 数据集目录结构

用于正常训练的数据集请按此目录结构进行：

```
├── ./datasets
│   ├── simple
│       ├── test_images
│       ├── train_images
│       ├── test.json
│       └── train.json
│   ├── evaluation
│       ├── gt_totaltext.zip
│       ├── gt_ctw1500.zip
│       ├── gt_icdar2015.zip
│       └── gt_inversetext.zip
│   ├── syntext1
│       ├── train_images
│       └── annotations
│           ├── train_37voc.json
│           └── train_96voc.json
│   ├── syntext2
│       ├── train_images
│       └── annotations
│           ├── train_37voc.json
│           └── train_96voc.json
│   ├── mlt2017
│       ├── train_images
│       ├── train_37voc.json
│       └── train_96voc.json
│   ├── totaltext
│       ├── train_images
│       ├── test_images
│       ├── weak_voc_new.txt
│       ├── weak_voc_pair_list.txt
│       ├── train_37voc.json
│       ├── train_96voc.json
│       └── test.json
│   ├── ic13
│       ├── train_images
│       ├── train_37voc.json
│       └── train_96voc.json
│   ├── ic15
│       ├── train_images
│       ├── test_images
│       ├── new_strong_lexicon
│       ├── strong_lexicon
│       ├── ch4_test_vocabulary.txt
│       ├── ch4_test_vocabulary_new.txt
│       ├── ch4_test_vocabulary_pair_list.txt
│       ├── GenericVocabulary.txt
│       ├── GenericVocabulary_new.txt
│       ├── GenericVocabulary_pair_list.txt
│       ├── train_37voc.json
│       ├── train_96voc.json
│       └── test.json
│   ├── ctw1500
│       ├── train_images
│       ├── test_images
│       ├── weak_voc_new.txt
│       ├── weak_voc_pair_list.txt
│       ├── train_96voc.json
│       └── test.json
│   ├── textocr
│       ├── train_images
│       ├── train_37voc_1.json
│       └── train_37voc_2.json
│   ├── inversetext
│       ├── test_images
│       └── test.json
│   ├── chnsyntext
│       ├── syn_130k_images
│       └── chn_syntext.json
│   ├── ArT
│       ├── rename_artimg_train
│       └── art_train.json
│   ├── LSVT
│       ├── rename_lsvtimg_train
│       └── lsvt_train.json
│   ├── ReCTS
│       ├── ReCTS_train_images  # 18,000 images
│       ├── ReCTS_val_images  # 2,000 images
│       ├── ReCTS_test_images  # 5,000 images
│       ├── rects_train.json
│       ├── rects_val.json
│       └── rects_test.json
```

如果使用自己的数据集，请将数据标注转换成COCO的格式，并在DeepSolo/adet/data/builtin.py代码第18行 _PREDEFINED_SPLITS_TEXT 参数中，参照结构补充自己的数据集。

项目同样提供了迷你数据集simple进行学习。

## 训练

### 单机多卡

Tips: 以下参数请根据实际情况自行修改 train.sh 中的参数设定

--config-file yaml文件配置地址

--num-gpus 训练卡数量

修改后执行：

```
bash train.sh
```

## 推理

Tips:
如需执行自己的预训练模型，请修改配置:
${CONFIG_FILE} yaml文件配置地址（注意修改预训练模型地址）
${IMAGE_PATH} 待测试数据地址

样例执行步骤：

1. 下载CTW1500的预训练模型：

|Backbone|Training Data|Weights|
|:------:|:------:|:------:|
|Res-50|Synth150K+Total-Text+MLT17+IC13+IC15|[OneDrive](https://1drv.ms/u/s!AimBgYV7JjTlgcdtYzwEBGvOH6CiBw?e=trgKFE)|

将预训练模型放在 pretrained_models/CTW1500/ 文件夹下，如果放置于其他地方，请同步修改配置文件中 MODEL.WEIGHTS 地址

2. 将待测试数据存放于 ${IMAGE_PATH} 下，执行

```
bash test.sh
```

推理结果默认保存在test_results文件夹下，可以使用参数 --output 替换结果保存路径。

## result

CTW1500上的结果展示

<div align=center>
    <img src="./doc/results.jpg"/>
</div>

### 精度

基于backbone=R50在ctw1500上的测试结果如下表所示：

|Backbone|External Data|Det-P|Det-R|Det-F1|E2E-None|E2E-Full|
|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|
|Res-50(ours)|Synth150K+Total-Text+MLT17+IC13+IC15|0.9325|0.8475|0.8879|0.6408|0.812|
|Res-50|Synth150K+Total-Text+MLT17+IC13+IC15|0.932|0.85|0.889|0.642|0.814|

## 应用场景
### 算法类别
OCR

### 热点应用行业
政府,交通,物流

## 源码仓库及问题反馈
http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/deepsolo_pytorch.git

## 参考资料
https://github.com/ViTAE-Transformer/DeepSolo.git
