PCB字符识别.md

# 基于PP-OCRv3的PCB字符识别

- [1. 项目介绍](#1-项目介绍)
- [2. 安装说明](#2-安装说明)
- [3. 数据准备](#3-数据准备)
- [4. 文本检测](#4-文本检测)
  - [4.1 预训练模型直接评估](#41-预训练模型直接评估)
  - [4.2 预训练模型+验证集padding直接评估](#42-预训练模型验证集padding直接评估)
  - [4.3 预训练模型+fine-tune](#43-预训练模型fine-tune)
- [5. 文本识别](#5-文本识别)
  - [5.1 预训练模型直接评估](#51-预训练模型直接评估)
  - [5.2 三种fine-tune方案](#52-三种fine-tune方案)
- [6. 模型导出](#6-模型导出)
- [7. 端对端评测](#7-端对端评测)
- [8. Jetson部署](#8-Jetson部署)
- [9. 总结](#9-总结)
- [更多资源](#更多资源)

# 1. 项目介绍

印刷电路板(PCB)是电子产品中的核心器件，对于板件质量的测试与监控是生产中必不可少的环节。在一些场景中，通过PCB中信号灯颜色和文字组合可以定位PCB局部模块质量问题，PCB文字识别中存在如下难点：

- 裁剪出的PCB图片宽高比例较小
- 文字区域整体面积也较小
- 包含垂直、水平多种方向文本

针对本场景，PaddleOCR基于全新的PP-OCRv3通过合成数据、微调以及其他场景适配方法完成小字符文本识别任务，满足企业上线要求。PCB检测、识别效果如 **图1** 所示：

<div align=center><img src='https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/95d8e95bf1ab476987f2519c0f8f0c60a0cdc2c444804ed6ab08f2f7ab054880', width='500'></div>
<div align=center>图1 PCB检测识别效果</div>

注：欢迎在AIStudio领取免费算力体验线上实训，项目链接: [基于PP-OCRv3实现PCB字符识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4008973)

# 2. 安装说明


下载PaddleOCR源码，安装依赖环境。


```python
# 如仍需安装or安装更新，可以执行以下步骤
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
#  git clone https://gitee.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
```


```python
# 安装依赖包
pip install -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt
```

# 3. 数据准备

我们通过图片合成工具生成 **图2** 所示的PCB图片，整图只有高25、宽150左右、文字区域高9、宽45左右，包含垂直和水平2种方向的文本：

<div align=center><img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/bb7a345687814a3d83a29790f2a2b7d081495b3a920b43988c93da6039cad653" width="1000" ></div>
<div align=center>图2 数据集示例</div>

暂时不开源生成的PCB数据集，但是通过更换背景，通过如下代码生成数据即可：

```
cd gen_data
python3 gen.py --num_img=10
```

生成图片参数解释：

```
num_img：生成图片数量
font_min_size、font_max_size：字体最大、最小尺寸
bg_path：文字区域背景存放路径
det_bg_path：整图背景存放路径
fonts_path：字体路径
corpus_path：语料路径
output_dir：生成图片存储路径
```

这里生成 **100张** 相同尺寸和文本的图片，如  **图3** 所示，方便大家跑通实验。通过如下代码解压数据集：

<div align=center><img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/3277b750159f4b68b2b58506bfec9005d49aeb5fb1d9411e83f96f9ff7eb66a5" width="1000" ></div>
<div align=center>图3 案例提供数据集示例</div>


```python
tar xf ./data/data148165/dataset.tar -C ./
```

在生成数据集的时需要生成检测和识别训练需求的格式：


- **文本检测**

标注文件格式如下，中间用'\t'分隔：

```
" 图像文件名                    json.dumps编码的图像标注信息"
ch4_test_images/img_61.jpg    [{"transcription": "MASA", "points": [[310, 104], [416, 141], [418, 216], [312, 179]]}, {...}]
```

json.dumps编码前的图像标注信息是包含多个字典的list，字典中的 `points` 表示文本框的四个点的坐标(x, y)，从左上角的点开始顺时针排列。 `transcription` 表示当前文本框的文字，***当其内容为“###”时，表示该文本框无效，在训练时会跳过。***

- **文本识别**

标注文件的格式如下， txt文件中默认请将图片路径和图片标签用'\t'分割，如用其他方式分割将造成训练报错。

```
" 图像文件名                 图像标注信息 "

train_data/rec/train/word_001.jpg   简单可依赖
train_data/rec/train/word_002.jpg   用科技让复杂的世界更简单
...
```


# 4. 文本检测

选用飞桨OCR开发套件[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)中的PP-OCRv3模型进行文本检测和识别。针对检测模型和识别模型，进行了共计9个方面的升级：

- PP-OCRv3检测模型对PP-OCRv2中的CML协同互学习文本检测蒸馏策略进行了升级，分别针对教师模型和学生模型进行进一步效果优化。其中，在对教师模型优化时，提出了大感受野的PAN结构LK-PAN和引入了DML蒸馏策略；在对学生模型优化时，提出了残差注意力机制的FPN结构RSE-FPN。

- PP-OCRv3的识别模块是基于文本识别算法SVTR优化。SVTR不再采用RNN结构，通过引入Transformers结构更加有效地挖掘文本行图像的上下文信息，从而提升文本识别能力。PP-OCRv3通过轻量级文本识别网络SVTR_LCNet、Attention损失指导CTC损失训练策略、挖掘文字上下文信息的数据增广策略TextConAug、TextRotNet自监督预训练模型、UDML联合互学习策略、UIM无标注数据挖掘方案，6个方面进行模型加速和效果提升。

更多细节请参考PP-OCRv3[技术报告](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md)。


我们使用 **3种方案** 进行检测模型的训练、评估：
-  **PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型直接评估**
-  PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + **验证集padding**直接评估
-  PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + **fine-tune**

## **4.1 预训练模型直接评估**

我们首先通过PaddleOCR提供的预训练模型在验证集上进行评估，如果评估指标能满足效果，可以直接使用预训练模型，不再需要训练。

使用预训练模型直接评估步骤如下：

**1）下载预训练模型**


PaddleOCR已经提供了PP-OCR系列模型，部分模型展示如下表所示：

| 模型简介                              | 模型名称                | 推荐场景        | 检测模型                                                     | 方向分类器                                                   | 识别模型                                                     |
| ------------------------------------- | ----------------------- | --------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| 中英文超轻量PP-OCRv3模型（16.2M）     | ch_PP-OCRv3_xx          | 移动端&服务器端 | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
| 英文超轻量PP-OCRv3模型（13.4M）       | en_PP-OCRv3_xx          | 移动端&服务器端 | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_distill_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
| 中英文超轻量PP-OCRv2模型（13.0M）     | ch_PP-OCRv2_xx          | 移动端&服务器端 | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar) |
| 中英文超轻量PP-OCR mobile模型（9.4M） | ch_ppocr_mobile_v2.0_xx | 移动端&服务器端 | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_pre.tar) |
| 中英文通用PP-OCR server模型（143.4M） | ch_ppocr_server_v2.0_xx | 服务器端        | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre.tar) |

更多模型下载（包括多语言），可以参[考PP-OCR系列模型下载](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_ch/models_list.md)

这里我们使用PP-OCRv3英文超轻量检测模型，下载并解压预训练模型：




```python
# 如果更换其他模型，更新下载链接和解压指令就可以
cd /home/aistudio/PaddleOCR
mkdir pretrain_models
cd pretrain_models
# 下载英文预训练模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_distill_train.tar
tar xf en_PP-OCRv3_det_distill_train.tar && rm -rf en_PP-OCRv3_det_distill_train.tar
%cd ..
```

**模型评估**


首先修改配置文件`configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml`中的以下字段：
```
Eval.dataset.data_dir：指向验证集图片存放目录,'/home/aistudio/dataset'
Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件,'/home/aistudio/dataset/det_gt_val.txt'
Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest:  尺寸
        limit_side_len: 48
        limit_type: 'min'
```

然后在验证集上进行评估，具体代码如下：



```python
cd /home/aistudio/PaddleOCR
python tools/eval.py \
    -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml  \
    -o Global.checkpoints="./pretrain_models/en_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy"
```

## **4.2 预训练模型+验证集padding直接评估**

考虑到PCB图片比较小，宽度只有25左右、高度只有140-170左右，我们在原图的基础上进行padding，再进行检测评估，padding前后效果对比如 **图4** 所示：

<div align=center><img src='https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/e61e6ba685534eda992cea30a63a9c461646040ffd0c4d208a5eebb85897dcf7' width='600'></div>
<div align=center>图4 padding前后对比图</div>

将图片都padding到300*300大小，因为坐标信息发生了变化，我们同时要修改标注文件，在`/home/aistudio/dataset`目录里也提供了padding之后的图片，大家也可以尝试训练和评估：

同上，我们需要修改配置文件`configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml`中的以下字段：
```
Eval.dataset.data_dir：指向验证集图片存放目录,'/home/aistudio/dataset'
Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件,/home/aistudio/dataset/det_gt_padding_val.txt
Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest:  尺寸
        limit_side_len: 1100
        limit_type: 'min'
```

如需获取已训练模型，请扫码填写问卷，加入PaddleOCR官方交流群获取全部OCR垂类模型下载链接、《动手学OCR》电子书等全套OCR学习资料🎁
<div align="left">
<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e"  width = "150" height = "150" />
</div>
将下载或训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型评估。


```python
cd /home/aistudio/PaddleOCR
python tools/eval.py \
    -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml  \
    -o Global.checkpoints="./pretrain_models/en_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy"
```

## **4.3 预训练模型+fine-tune**


基于预训练模型，在生成的1500图片上进行fine-tune训练和评估，其中train数据1200张，val数据300张，修改配置文件`configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml`中的以下字段：
```
Global.epoch_num: 这里设置为1，方便快速跑通，实际中根据数据量调整该值
Global.save_model_dir：模型保存路径
Global.pretrained_model：指向预训练模型路径，'./pretrain_models/en_PP-OCRv3_det_distill_train/student.pdparams'
Optimizer.lr.learning_rate：调整学习率，本实验设置为0.0005
Train.dataset.data_dir：指向训练集图片存放目录,'/home/aistudio/dataset'
Train.dataset.label_file_list：指向训练集标注文件,'/home/aistudio/dataset/det_gt_train.txt'
Train.dataset.transforms.EastRandomCropData.size：训练尺寸改为[480,64]
Eval.dataset.data_dir：指向验证集图片存放目录,'/home/aistudio/dataset/'
Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件,'/home/aistudio/dataset/det_gt_val.txt'
Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest：评估尺寸，添加如下参数
    limit_side_len: 64
    limit_type:'min'
```
执行下面命令启动训练：


```python
cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python tools/train.py \
        -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml
```

**模型评估**


使用训练好的模型进行评估，更新模型路径`Global.checkpoints`:


```python
cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python3 tools/eval.py \
    -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml  \
    -o Global.checkpoints="./output/ch_PP-OCR_V3_det/latest"
```

使用训练好的模型进行评估，指标如下所示：


| 序号 | 方案 | hmean  |  效果提升  |   实验分析  |
| -------- | -------- | -------- | -------- | -------- |
|   1 |  PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型   | 64.64%     |     -     |    提供的预训练模型具有泛化能力       |
|   2 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + 验证集padding    |  72.13%  |+7.5% | padding可以提升尺寸较小图片的检测效果|
|   3 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型  + fine-tune   | 100% |  +27.9%     | fine-tune会提升垂类场景效果 |


```
注：上述实验结果均是在1500张图片（1200张训练集，300张测试集）上训练、评估的得到，AIstudio只提供了100张数据，所以指标有所差异属于正常，只要策略有效、规律相同即可。
```

# 5. 文本识别

我们分别使用如下4种方案进行训练、评估：

- **方案1**：**PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接评估**
- **方案2**：PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 + **fine-tune**
- **方案3**：PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 + fine-tune + **公开通用识别数据集**
- **方案4**：PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 + fine-tune + **增加PCB图像数量**


## **5.1 预训练模型直接评估**

同检测模型，我们首先使用PaddleOCR提供的识别预训练模型在PCB验证集上进行评估。

使用预训练模型直接评估步骤如下：

**1）下载预训练模型**


我们使用PP-OCRv3中英文超轻量文本识别模型，下载并解压预训练模型：


```python
# 如果更换其他模型，更新下载链接和解压指令就可以
cd /home/aistudio/PaddleOCR/pretrain_models/
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar
tar xf ch_PP-OCRv3_rec_train.tar && rm -rf ch_PP-OCRv3_rec_train.tar
cd ..
```

**模型评估**


首先修改配置文件`configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml`中的以下字段：

```
Metric.ignore_space: True：忽略空格
Eval.dataset.data_dir：指向验证集图片存放目录,'/home/aistudio/dataset'
Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件,'/home/aistudio/dataset/rec_gt_val.txt'
```

我们使用下载的预训练模型进行评估：


```python
cd /home/aistudio/PaddleOCR
python3 tools/eval.py \
    -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml \
    -o Global.checkpoints=pretrain_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy

```

## **5.2 三种fine-tune方案**

方案2、3、4训练和评估方式是相同的，因此在我们了解每个技术方案之后，再具体看修改哪些参数是相同，哪些是不同的。

**方案介绍：**

1） **方案2**：预训练模型 + **fine-tune**

- 在预训练模型的基础上进行fine-tune，使用1500张PCB进行训练和评估，其中训练集1200张，验证集300张。


2） **方案3**：预训练模型 + fine-tune + **公开通用识别数据集**

- 当识别数据比较少的情况，可以考虑添加公开通用识别数据集。在方案2的基础上，添加公开通用识别数据集，如lsvt、rctw等。

3）**方案4**：预训练模型 + fine-tune + **增加PCB图像数量**

- 如果能够获取足够多真实场景，我们可以通过增加数据量提升模型效果。在方案2的基础上，增加PCB的数量到2W张左右。


**参数修改：**

接着我们看需要修改的参数，以上方案均需要修改配置文件`configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml`的参数，**修改一次即可**：

```
Global.pretrained_model：指向预训练模型路径,'pretrain_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy'
Optimizer.lr.values：学习率，本实验设置为0.0005
Train.loader.batch_size_per_card: batch size,默认128，因为数据量小于128，因此我们设置为8，数据量大可以按默认的训练
Eval.loader.batch_size_per_card: batch size,默认128，设置为4
Metric.ignore_space: 忽略空格，本实验设置为True
```

**更换不同的方案**每次需要修改的参数：
```
Global.epoch_num: 这里设置为1，方便快速跑通，实际中根据数据量调整该值
Global.save_model_dir：指向模型保存路径
Train.dataset.data_dir：指向训练集图片存放目录
Train.dataset.label_file_list：指向训练集标注文件
Eval.dataset.data_dir：指向验证集图片存放目录
Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件
```

同时**方案3**修改以下参数
```
Eval.dataset.label_file_list：添加公开通用识别数据标注文件
Eval.dataset.ratio_list：数据和公开通用识别数据每次采样比例，按实际修改即可
```
如 **图5** 所示：
<div align=center><img src='https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/0fa18b25819042d9bbf3397c3af0e21433b23d52f7a84b0a8681b8e6a308d433' wdith=''></div>
<div align=center>图5 添加公开通用识别数据配置文件示例</div>


我们提取Student模型的参数，在PCB数据集上进行fine-tune，可以参考如下代码：


```python
import paddle
# 加载预训练模型
all_params = paddle.load("./pretrain_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy.pdparams")
# 查看权重参数的keys
print(all_params.keys())
# 学生模型的权重提取
s_params = {key[len("student_model."):]: all_params[key] for key in all_params if "student_model." in key}
# 查看学生模型权重参数的keys
print(s_params.keys())
# 保存
paddle.save(s_params, "./pretrain_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/student.pdparams")
```

修改参数后，**每个方案**都执行如下命令启动训练：



```python
cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python3 tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml
```


使用训练好的模型进行评估，更新模型路径`Global.checkpoints`：


```python
cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python3 tools/eval.py \
    -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml \
    -o Global.checkpoints=./output/rec_ppocr_v3/latest
```

所有方案评估指标如下：

| 序号 | 方案 | acc    |  效果提升  |   实验分析  |
| -------- | -------- | -------- | -------- | -------- |
|   1 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接评估 | 46.67%     |     -     |    提供的预训练模型具有泛化能力       |
|   2 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune   |  42.02%  |-4.6% | 在数据量不足的情况，反而比预训练模型效果低(也可以通过调整超参数再试试)|
|   3 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 公开通用识别数据集   | 77% |  +30%     | 在数据量不足的情况下，可以考虑补充公开数据训练 |
|   4 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 增加PCB图像数量   | 99.99% |  +23%     | 如果能获取更多数据量的情况，可以通过增加数据量提升效果 |

```
注：上述实验结果均是在1500张图片（1200张训练集，300张测试集）、2W张图片、添加公开通用识别数据集上训练、评估的得到，AIstudio只提供了100张数据，所以指标有所差异属于正常，只要策略有效、规律相同即可。
```

# 6. 模型导出

inference 模型（paddle.jit.save保存的模型） 一般是模型训练，把模型结构和模型参数保存在文件中的固化模型，多用于预测部署场景。 训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的只有模型的参数，多用于恢复训练等。 与checkpoints模型相比，inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合于实际系统集成。


```python
# 导出检测模型
python3 tools/export_model.py \
     -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml \
     -o Global.pretrained_model="./output/ch_PP-OCR_V3_det/latest" \
     Global.save_inference_dir="./inference_model/ch_PP-OCR_V3_det/"
```

因为上述模型只训练了1个epoch，因此我们使用训练最优的模型进行预测，存储在`/home/aistudio/best_models/`目录下，解压即可


```python
cd /home/aistudio/best_models/
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/fanliku/PCB/det_ppocr_v3_en_infer_PCB.tar
tar xf /home/aistudio/best_models/det_ppocr_v3_en_infer_PCB.tar -C /home/aistudio/PaddleOCR/pretrain_models/
```


```python
# 检测模型inference模型预测
cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python3 tools/infer/predict_det.py \
    --image_dir="/home/aistudio/dataset/imgs/0000.jpg" \
    --det_algorithm="DB" \
    --det_model_dir="./pretrain_models/det_ppocr_v3_en_infer_PCB/" \
    --det_limit_side_len=48 \
    --det_limit_type='min' \
    --det_db_unclip_ratio=2.5 \
    --use_gpu=True
```

结果存储在`inference_results`目录下，检测如下图所示：
<div align=center><img src='https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/5939ae15a1f0445aaeec15c68107dbd897740a1ddd284bf8b583bb6242099157' width=''></div>
<div align=center>图6 检测结果</div>


同理，导出识别模型并进行推理。

```python
# 导出识别模型
python3 tools/export_model.py \
    -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml \
    -o Global.pretrained_model="./output/rec_ppocr_v3/latest" \
    Global.save_inference_dir="./inference_model/rec_ppocr_v3/"

```

同检测模型，识别模型也只训练了1个epoch，因此我们使用训练最优的模型进行预测，存储在`/home/aistudio/best_models/`目录下，解压即可


```python
cd /home/aistudio/best_models/
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/fanliku/PCB/rec_ppocr_v3_ch_infer_PCB.tar
tar xf /home/aistudio/best_models/rec_ppocr_v3_ch_infer_PCB.tar -C /home/aistudio/PaddleOCR/pretrain_models/
```


```python
# 识别模型inference模型预测
cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python3 tools/infer/predict_rec.py \
    --image_dir="../test_imgs/0000_rec.jpg" \
    --rec_model_dir="./pretrain_models/rec_ppocr_v3_ch_infer_PCB" \
    --rec_image_shape="3, 48, 320" \
    --use_space_char=False \
    --use_gpu=True
```

```python
# 检测+识别模型inference模型预测
cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python3 tools/infer/predict_system.py  \
    --image_dir="../test_imgs/0000.jpg" \
    --det_model_dir="./pretrain_models/det_ppocr_v3_en_infer_PCB" \
    --det_limit_side_len=48 \
    --det_limit_type='min' \
    --det_db_unclip_ratio=2.5 \
    --rec_model_dir="./pretrain_models/rec_ppocr_v3_ch_infer_PCB"  \
    --rec_image_shape="3, 48, 320" \
    --draw_img_save_dir=./det_rec_infer/ \
    --use_space_char=False \
    --use_angle_cls=False \
    --use_gpu=True

```

端到端预测结果存储在`det_res_infer`文件夹内，结果如下图所示：
<div align=center><img src='https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/c570f343c29846c792da56ebaca16c50708477514dd048cea8bef37ffa85d03f'></div>
<div align=center>图7 检测+识别结果</div>

# 7. 端对端评测

接下来介绍文本检测+文本识别的端对端指标评估方式。主要分为三步：

1）首先运行`tools/infer/predict_system.py`，将`image_dir`改为需要评估的数据文件家，得到保存的结果:


```python
# 检测+识别模型inference模型预测
python3 tools/infer/predict_system.py  \
    --image_dir="../dataset/imgs/" \
    --det_model_dir="./pretrain_models/det_ppocr_v3_en_infer_PCB" \
    --det_limit_side_len=48 \
    --det_limit_type='min' \
    --det_db_unclip_ratio=2.5 \
    --rec_model_dir="./pretrain_models/rec_ppocr_v3_ch_infer_PCB"  \
    --rec_image_shape="3, 48, 320" \
    --draw_img_save_dir=./det_rec_infer/ \
    --use_space_char=False \
    --use_angle_cls=False \
    --use_gpu=True
```

得到保存结果，文本检测识别可视化图保存在`det_rec_infer/`目录下，预测结果保存在`det_rec_infer/system_results.txt`中，格式如下：`0018.jpg	[{"transcription": "E295", "points": [[88, 33], [137, 33], [137, 40], [88, 40]]}]`

2）然后将步骤一保存的数据转换为端对端评测需要的数据格式： 修改 `tools/end2end/convert_ppocr_label.py`中的代码，convert_label函数中设置输入标签路径，Mode，保存标签路径等，对预测数据的GTlabel和预测结果的label格式进行转换。
```
ppocr_label_gt =  "/home/aistudio/dataset/det_gt_val.txt"
convert_label(ppocr_label_gt, "gt", "./save_gt_label/")

ppocr_label_gt =  "/home/aistudio/PaddleOCR/PCB_result/det_rec_infer/system_results.txt"
convert_label(ppocr_label_gt, "pred", "./save_PPOCRV2_infer/")
```

运行`convert_ppocr_label.py`:


```python
 python3 tools/end2end/convert_ppocr_label.py
```

得到如下结果：
```
├── ./save_gt_label/
├── ./save_PPOCRV2_infer/
```

3） 最后，执行端对端评测，运行`tools/end2end/eval_end2end.py`计算端对端指标，运行方式如下：


```python
pip install editdistance
python3 tools/end2end/eval_end2end.py ./save_gt_label/ ./save_PPOCRV2_infer/
```

使用`预训练模型+fine-tune'检测模型`、`预训练模型 + 2W张PCB图片funetune`识别模型，在300张PCB图片上评估得到如下结果，fmeasure为主要关注的指标:
<div align=center><img src='https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/37206ea48a244212ae7a821d50d1fd51faf3d7fe97ac47a29f04dfcbb377b019', width='700'></div>
<div align=center>图8 端到端评估指标</div>

```
注: 使用上述命令不能跑出该结果，因为数据集不相同，可以更换为自己训练好的模型，按上述流程运行
```

# 8. Jetson部署

我们只需要以下步骤就可以完成Jetson nano部署模型，简单易操作：

**1、在Jetson nano开发版上环境准备：**

* 安装PaddlePaddle

* 下载PaddleOCR并安装依赖

**2、执行预测**

* 将推理模型下载到jetson

* 执行检测、识别、串联预测即可

详细[参考流程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/deploy/Jetson/readme_ch.md)。

# 9. 总结

检测实验分别使用PP-OCRv3预训练模型在PCB数据集上进行了直接评估、验证集padding、 fine-tune 3种方案，识别实验分别使用PP-OCRv3预训练模型在PCB数据集上进行了直接评估、 fine-tune、添加公开通用识别数据集、增加PCB图片数量4种方案，指标对比如下：

* 检测


| 序号 | 方案                                                     | hmean  | 效果提升 | 实验分析                              |
| ---- | -------------------------------------------------------- | ------ | -------- | ------------------------------------- |
| 1    | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型直接评估                 | 64.64% | -        | 提供的预训练模型具有泛化能力          |
| 2    | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + 验证集padding直接评估 | 72.13% | +7.5%    | padding可以提升尺寸较小图片的检测效果 |
| 3    | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型  + fine-tune            | 100%   | +27.9%   | fine-tune会提升垂类场景效果           |

* 识别

| 序号 | 方案                                                         | acc    | 效果提升 | 实验分析                                                     |
| ---- | ------------------------------------------------------------ | ------ | -------- | ------------------------------------------------------------ |
| 1    | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接评估                   | 46.67% | -        | 提供的预训练模型具有泛化能力                                 |
| 2    | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune               | 42.02% | -4.6%    | 在数据量不足的情况，反而比预训练模型效果低(也可以通过调整超参数再试试) |
| 3    | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 公开通用识别数据集 | 77%    | +30%     | 在数据量不足的情况下，可以考虑补充公开数据训练               |
| 4    | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 增加PCB图像数量 | 99.99% | +23%     | 如果能获取更多数据量的情况，可以通过增加数据量提升效果       |

* 端到端

| det                                           | rec                                                          | fmeasure |
| --------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | -------- |
| PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型  + fine-tune | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 增加PCB图像数量 | 93.3%    |

*结论*

PP-OCRv3的检测模型在未经过fine-tune的情况下，在PCB数据集上也有64.64%的精度，说明具有泛化能力。验证集padding之后，精度提升7.5%，在图片尺寸较小的情况，我们可以通过padding的方式提升检测效果。经过 fine-tune 后能够极大的提升检测效果，精度达到100%。

PP-OCRv3的识别模型方案1和方案2对比可以发现，当数据量不足的情况，预训练模型精度可能比fine-tune效果还要高，所以我们可以先尝试预训练模型直接评估。如果在数据量不足的情况下想进一步提升模型效果，可以通过添加公开通用识别数据集，识别效果提升30%，非常有效。最后如果我们能够采集足够多的真实场景数据集，可以通过增加数据量提升模型效果，精度达到99.99%。

# 更多资源

- 更多深度学习知识、产业案例、面试宝典等，请参考：[awesome-DeepLearning](https://github.com/paddlepaddle/awesome-DeepLearning)

- 更多PaddleOCR使用教程，请参考：[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/dygraph)


- 飞桨框架相关资料，请参考：[飞桨深度学习平台](https://www.paddlepaddle.org.cn/?fr=paddleEdu_aistudio)

# 参考

* 数据生成代码库：https://github.com/zcswdt/Color_OCR_image_generator