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GitLab

"git@developer.sourcefind.cn:wangsen/paddle_dbnet.git" did not exist on "0bf34a257774e953798626616c8bc8c89af93879"
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deploy/paddle2onnx/readme.md 0 → 100644
View file @ 03bb378f
# paddle2onnx 模型转化与预测
本章节介绍 PaddleOCR 模型如何转化为 ONNX 模型，并基于 ONNX 引擎预测。
## 1. 环境准备
需要准备 Paddle2ONNX 模型转化环境，和 ONNX 模型预测环境
### Paddle2ONNX
Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式，算子目前稳定支持导出 ONNX Opset 9~11，部分Paddle算子支持更低的ONNX Opset转换。
更多细节可参考 [Paddle2ONNX](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX/blob/develop/README_zh.md)
- 安装 Paddle2ONNX
```
python3.7 -m pip install paddle2onnx
```
- 安装 ONNX
```
# 建议安装 1.4.0 版本，可根据环境更换版本号
python3.7 -m pip install onnxruntime==1.4.0
```
## 2. 模型转换
- Paddle 模型下载
有两种方式获取Paddle静态图模型：在 [model_list](../../doc/doc_ch/models_list.md) 中下载PaddleOCR提供的预测模型；
参考[模型导出说明](../../doc/doc_ch/inference.md#训练模型转inference模型)把训练好的权重转为 inference_model。
以 ppocr 检测模型为例：
```
wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && cd ..
```
- 模型转换
使用 Paddle2ONNX 将Paddle静态图模型转换为ONNX模型格式：
```
paddle2onnx --model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ \
--model_filename=inference.pdmodel \
--params_filename=inference.pdiparams \
--save_file=./inference/det_mobile_onnx/model.onnx \
--opset_version=10 \
--enable_onnx_checker=True
```
执行完毕后，ONNX 模型会被保存在 `./inference/det_mobile_onnx/` 路径下
* 注意：以下几个模型暂不支持转换为 ONNX 模型：
NRTR、SAR、RARE、SRN
## 3. onnx 预测
以检测模型为例，使用 ONNX 预测可执行如下命令：
```
python3.7 ../../tools/infer/predict_det.py --use_gpu=False --use_onnx=True \
--det_model_dir=./inference/det_mobile_onnx/model.onnx \
--image_dir=../../doc/imgs/1.jpg
```
执行命令后在终端会打印出预测的检测框坐标，并在 `./inference_results/` 下保存可视化结果。
```
root INFO: 1.jpg [[[291, 295], [334, 292], [348, 844], [305, 847]], [[344, 296], [379, 294], [387, 669], [353, 671]]]
The predict time of ../../doc/imgs/1.jpg: 0.06162881851196289
The visualized image saved in ./inference_results/det_res_1.jpg
```
* 注意：ONNX暂时不支持变长预测，需要将输入resize到固定输入，预测结果可能与直接使用Paddle预测有细微不同。
deploy/pdserving/README.md
View file @ 03bb378f
...@@ -114,7 +114,7 @@ The recognition model is the same. ...@@ -114,7 +114,7 @@ The recognition model is the same.
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
# Enter the working directory # Enter the working directory
cd PaddleOCR/deploy/pdserver/ cd PaddleOCR/deploy/pdserving/
``` ```
The pdserver directory contains the code to start the pipeline service and send prediction requests, including: The pdserver directory contains the code to start the pipeline service and send prediction requests, including:
......
deploy/pdserving/README_CN.md
View file @ 03bb378f
...@@ -112,7 +112,7 @@ python3 -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_in ...@@ -112,7 +112,7 @@ python3 -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_in
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
# 进入到工作目录 # 进入到工作目录
cd PaddleOCR/deploy/pdserver/ cd PaddleOCR/deploy/pdserving/
``` ```
pdserver目录包含启动pipeline服务和发送预测请求的代码，包括： pdserver目录包含启动pipeline服务和发送预测请求的代码，包括：
``` ```
...@@ -206,7 +206,7 @@ pip3 install paddle-serving-app==0.3.1 ...@@ -206,7 +206,7 @@ pip3 install paddle-serving-app==0.3.1
1. 启动服务端程序 1. 启动服务端程序
``` ```
cd win cd win
python3 ocr_web_server.py gpu(使用gpu方式) python3 ocr_web_server.py gpu(使用gpu方式)
或者 或者
python3 ocr_web_server.py cpu(使用cpu方式) python3 ocr_web_server.py cpu(使用cpu方式)
......
deploy/pdserving/ocr_cpp_client.py 0 → 100755
View file @ 03bb378f
# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
# pylint: disable=doc-string-missing
from paddle_serving_client import Client
import sys
import numpy as np
import base64
import os
import cv2
from paddle_serving_app.reader import Sequential, URL2Image, ResizeByFactor
from paddle_serving_app.reader import Div, Normalize, Transpose
from ocr_reader import OCRReader
client = Client()
# TODO:load_client need to load more than one client model.
# this need to figure out some details.
client.load_client_config(sys.argv[1:])
client.connect(["127.0.0.1:9293"])
import paddle
test_img_dir = "test_img/"
ocr_reader = OCRReader(char_dict_path="../../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt")
def cv2_to_base64(image):
return base64.b64encode(image).decode(
'utf8') #data.tostring()).decode('utf8')
for img_file in os.listdir(test_img_dir):
with open(os.path.join(test_img_dir, img_file), 'rb') as file:
image_data = file.read()
image = cv2_to_base64(image_data)
res_list = []
#print(image)
fetch_map = client.predict(
feed={"x": image}, fetch=["save_infer_model/scale_0.tmp_1"], batch=True)
print("fetrch map:", fetch_map)
one_batch_res = ocr_reader.postprocess(fetch_map, with_score=True)
for res in one_batch_res:
res_list.append(res[0])
res = {"res": str(res_list)}
print(res)
deploy/pdserving/pipeline_http_client.py
View file @ 03bb378f
...@@ -18,13 +18,19 @@ import json ...@@ -18,13 +18,19 @@ import json
import base64 import base64
import os import os
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description="args for paddleserving")
parser.add_argument("--image_dir", type=str, default="../../doc/imgs/")
args = parser.parse_args()
def cv2_to_base64(image): def cv2_to_base64(image):
return base64.b64encode(image).decode('utf8') return base64.b64encode(image).decode('utf8')
url = "http://127.0.0.1:9998/ocr/prediction" url = "http://127.0.0.1:9998/ocr/prediction"
test_img_dir = "../../doc/imgs/" test_img_dir = args.image_dir
for idx, img_file in enumerate(os.listdir(test_img_dir)): for idx, img_file in enumerate(os.listdir(test_img_dir)):
with open(os.path.join(test_img_dir, img_file), 'rb') as file: with open(os.path.join(test_img_dir, img_file), 'rb') as file:
image_data1 = file.read() image_data1 = file.read()
...@@ -36,5 +42,4 @@ for idx, img_file in enumerate(os.listdir(test_img_dir)): ...@@ -36,5 +42,4 @@ for idx, img_file in enumerate(os.listdir(test_img_dir)):
r = requests.post(url=url, data=json.dumps(data)) r = requests.post(url=url, data=json.dumps(data))
print(r.json()) print(r.json())
test_img_dir = "../../doc/imgs/"
print("==> total number of test imgs: ", len(os.listdir(test_img_dir))) print("==> total number of test imgs: ", len(os.listdir(test_img_dir)))
deploy/pdserving/pipeline_rpc_client.py
View file @ 03bb378f
...@@ -30,12 +30,17 @@ def cv2_to_base64(image): ...@@ -30,12 +30,17 @@ def cv2_to_base64(image):
return base64.b64encode(image).decode('utf8') return base64.b64encode(image).decode('utf8')
test_img_dir = "imgs/" import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description="args for paddleserving")
parser.add_argument("--image_dir", type=str, default="../../doc/imgs/")
args = parser.parse_args()
test_img_dir = args.image_dir
for img_file in os.listdir(test_img_dir): for img_file in os.listdir(test_img_dir):
with open(os.path.join(test_img_dir, img_file), 'rb') as file: with open(os.path.join(test_img_dir, img_file), 'rb') as file:
image_data = file.read() image_data = file.read()
image = cv2_to_base64(image_data) image = cv2_to_base64(image_data)
for i in range(1): for i in range(1):
ret = client.predict(feed_dict={"image": image}, fetch=["res"]) ret = client.predict(feed_dict={"image": image}, fetch=["res"])
print(ret) print(ret)
deploy/slim/prune/export_prune_model.py
View file @ 03bb378f
...@@ -30,7 +30,7 @@ from ppocr.modeling.architectures import build_model ...@@ -30,7 +30,7 @@ from ppocr.modeling.architectures import build_model
from ppocr.postprocess import build_post_process from ppocr.postprocess import build_post_process
from ppocr.metrics import build_metric from ppocr.metrics import build_metric
from ppocr.utils.save_load import init_model from ppocr.utils.save_load import load_model
import tools.program as program import tools.program as program
...@@ -89,7 +89,7 @@ def main(config, device, logger, vdl_writer): ...@@ -89,7 +89,7 @@ def main(config, device, logger, vdl_writer):
logger.info(f"FLOPs after pruning: {flops}") logger.info(f"FLOPs after pruning: {flops}")
# load pretrain model # load pretrain model
pre_best_model_dict = init_model(config, model, logger, None) load_model(config, model)
metric = program.eval(model, valid_dataloader, post_process_class, metric = program.eval(model, valid_dataloader, post_process_class,
eval_class) eval_class)
logger.info(f"metric['hmean']: {metric['hmean']}") logger.info(f"metric['hmean']: {metric['hmean']}")
......
deploy/slim/prune/sensitivity_anal.py
View file @ 03bb378f
...@@ -32,7 +32,7 @@ from ppocr.losses import build_loss ...@@ -32,7 +32,7 @@ from ppocr.losses import build_loss
from ppocr.optimizer import build_optimizer from ppocr.optimizer import build_optimizer
from ppocr.postprocess import build_post_process from ppocr.postprocess import build_post_process
from ppocr.metrics import build_metric from ppocr.metrics import build_metric
from ppocr.utils.save_load import init_model from ppocr.utils.save_load import load_model
import tools.program as program import tools.program as program
dist.get_world_size() dist.get_world_size()
...@@ -94,7 +94,7 @@ def main(config, device, logger, vdl_writer): ...@@ -94,7 +94,7 @@ def main(config, device, logger, vdl_writer):
# build metric # build metric
eval_class = build_metric(config['Metric']) eval_class = build_metric(config['Metric'])
# load pretrain model # load pretrain model
pre_best_model_dict = init_model(config, model, logger, optimizer) pre_best_model_dict = load_model(config, model, optimizer)
logger.info('train dataloader has {} iters, valid dataloader has {} iters'. logger.info('train dataloader has {} iters, valid dataloader has {} iters'.
format(len(train_dataloader), len(valid_dataloader))) format(len(train_dataloader), len(valid_dataloader)))
......
deploy/slim/quantization/export_model.py
View file @ 03bb378f
...@@ -28,7 +28,7 @@ from paddle.jit import to_static ...@@ -28,7 +28,7 @@ from paddle.jit import to_static
from ppocr.modeling.architectures import build_model from ppocr.modeling.architectures import build_model
from ppocr.postprocess import build_post_process from ppocr.postprocess import build_post_process
from ppocr.utils.save_load import init_model from ppocr.utils.save_load import load_model
from ppocr.utils.logging import get_logger from ppocr.utils.logging import get_logger
from tools.program import load_config, merge_config, ArgsParser from tools.program import load_config, merge_config, ArgsParser
from ppocr.metrics import build_metric from ppocr.metrics import build_metric
...@@ -101,7 +101,7 @@ def main(): ...@@ -101,7 +101,7 @@ def main():
quanter = QAT(config=quant_config) quanter = QAT(config=quant_config)
quanter.quantize(model) quanter.quantize(model)
init_model(config, model) load_model(config, model)
model.eval() model.eval()
# build metric # build metric
......
deploy/slim/quantization/quant.py
View file @ 03bb378f
...@@ -37,7 +37,7 @@ from ppocr.losses import build_loss ...@@ -37,7 +37,7 @@ from ppocr.losses import build_loss
from ppocr.optimizer import build_optimizer from ppocr.optimizer import build_optimizer
from ppocr.postprocess import build_post_process from ppocr.postprocess import build_post_process
from ppocr.metrics import build_metric from ppocr.metrics import build_metric
from ppocr.utils.save_load import init_model from ppocr.utils.save_load import load_model
import tools.program as program import tools.program as program
from paddleslim.dygraph.quant import QAT from paddleslim.dygraph.quant import QAT
...@@ -137,7 +137,7 @@ def main(config, device, logger, vdl_writer): ...@@ -137,7 +137,7 @@ def main(config, device, logger, vdl_writer):
# build metric # build metric
eval_class = build_metric(config['Metric']) eval_class = build_metric(config['Metric'])
# load pretrain model # load pretrain model
pre_best_model_dict = init_model(config, model, logger, optimizer) pre_best_model_dict = load_model(config, model, optimizer)
logger.info('train dataloader has {} iters, valid dataloader has {} iters'. logger.info('train dataloader has {} iters, valid dataloader has {} iters'.
format(len(train_dataloader), len(valid_dataloader))) format(len(train_dataloader), len(valid_dataloader)))
......
deploy/slim/quantization/quant_kl.py
View file @ 03bb378f
...@@ -37,7 +37,7 @@ from ppocr.losses import build_loss ...@@ -37,7 +37,7 @@ from ppocr.losses import build_loss
from ppocr.optimizer import build_optimizer from ppocr.optimizer import build_optimizer
from ppocr.postprocess import build_post_process from ppocr.postprocess import build_post_process
from ppocr.metrics import build_metric from ppocr.metrics import build_metric
from ppocr.utils.save_load import init_model from ppocr.utils.save_load import load_model
import tools.program as program import tools.program as program
import paddleslim import paddleslim
from paddleslim.dygraph.quant import QAT from paddleslim.dygraph.quant import QAT
......
doc/doc_ch/algorithm_overview.md
View file @ 03bb378f
<a name="算法介绍"></a> # 两阶段算法
## 算法介绍
- [两阶段算法](#-----)
* [1. 算法介绍](#1)
+ [1.1 文本检测算法](#11)
+ [1.2 文本识别算法](#12)
* [2. 模型训练](#2)
* [3. 模型推理](#3)
<a name="1"></a>
## 1. 算法介绍
本文给出了PaddleOCR已支持的文本检测算法和文本识别算法列表，以及每个算法在**英文公开数据集**上的模型和指标，主要用于算法简介和算法性能对比，更多包括中文在内的其他数据集上的模型请参考[PP-OCR v2.0 系列模型下载](./models_list.md)。 本文给出了PaddleOCR已支持的文本检测算法和文本识别算法列表，以及每个算法在**英文公开数据集**上的模型和指标，主要用于算法简介和算法性能对比，更多包括中文在内的其他数据集上的模型请参考[PP-OCR v2.0 系列模型下载](./models_list.md)。
- [1.文本检测算法](#文本检测算法) <a name="11"></a>
- [2.文本识别算法](#文本识别算法)
<a name="文本检测算法"></a> ### 1.1 文本检测算法
### 1.文本检测算法
PaddleOCR开源的文本检测算法列表： PaddleOCR开源的文本检测算法列表：
- [x] DB([paper]( https://arxiv.org/abs/1911.08947))（ppocr推荐） - [x] DB([paper]( https://arxiv.org/abs/1911.08947)) [2]（ppocr推荐）
- [x] EAST([paper](https://arxiv.org/abs/1704.03155)) - [x] EAST([paper](https://arxiv.org/abs/1704.03155))[1]
- [x] SAST([paper](https://arxiv.org/abs/1908.05498)) - [x] SAST([paper](https://arxiv.org/abs/1908.05498))[4]
- [x] PSENet([paper](https://arxiv.org/abs/1903.12473v2)） - [x] PSENet([paper](https://arxiv.org/abs/1903.12473v2)）
在ICDAR2015文本检测公开数据集上，算法效果如下： 在ICDAR2015文本检测公开数据集上，算法效果如下：
|模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接| |模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|EAST|ResNet50_vd|85.80%|86.71%|86.25%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_east_v2.0_train.tar)| |EAST|ResNet50_vd|85.80%|86.71%|86.25%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_east_v2.0_train.tar)|
|EAST|MobileNetV3|79.42%|80.64%|80.03%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_mv3_east_v2.0_train.tar)| |EAST|MobileNetV3|79.42%|80.64%|80.03%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_mv3_east_v2.0_train.tar)|
|DB|ResNet50_vd|86.41%|78.72%|82.38%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_db_v2.0_train.tar)| |DB|ResNet50_vd|86.41%|78.72%|82.38%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_db_v2.0_train.tar)|
|DB|MobileNetV3|77.29%|73.08%|75.12%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_mv3_db_v2.0_train.tar)| |DB|MobileNetV3|77.29%|73.08%|75.12%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_mv3_db_v2.0_train.tar)|
|SAST|ResNet50_vd|91.39%|83.77%|87.42%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0_train.tar)| |SAST|ResNet50_vd|91.39%|83.77%|87.42%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0_train.tar)|
|PSE|ResNet50_vd|85.81%|79.53%|82.55%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/en_det/det_r50_vd_pse_v2.0_train.tar)| |PSE|ResNet50_vd|85.81%|79.53%|82.55%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/en_det/det_r50_vd_pse_v2.0_train.tar)|
|PSE|MobileNetV3|82.20%|70.48%|75.89%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/en_det/det_mv3_pse_v2.0_train.tar)| |PSE|MobileNetV3|82.20%|70.48%|75.89%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/en_det/det_mv3_pse_v2.0_train.tar)|
在Total-text文本检测公开数据集上，算法效果如下： 在Total-text文本检测公开数据集上，算法效果如下：
|模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接| |模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|SAST|ResNet50_vd|89.63%|78.44%|83.66%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0_train.tar)| |SAST|ResNet50_vd|89.63%|78.44%|83.66%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0_train.tar)|
**说明：** SAST模型训练额外加入了icdar2013、icdar2017、COCO-Text、ArT等公开数据集进行调优。PaddleOCR用到的经过整理格式的英文公开数据集下载： **说明：** SAST模型训练额外加入了icdar2013、icdar2017、COCO-Text、ArT等公开数据集进行调优。PaddleOCR用到的经过整理格式的英文公开数据集下载：
* [百度云地址](https://pan.baidu.com/s/12cPnZcVuV1zn5DOd4mqjVw) (提取码: 2bpi) * [百度云地址](https://pan.baidu.com/s/12cPnZcVuV1zn5DOd4mqjVw) (提取码: 2bpi)
* [Google Drive下载地址](https://drive.google.com/drive/folders/1ll2-XEVyCQLpJjawLDiRlvo_i4BqHCJe?usp=sharing) * [Google Drive下载地址](https://drive.google.com/drive/folders/1ll2-XEVyCQLpJjawLDiRlvo_i4BqHCJe?usp=sharing)
PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中[模型训练/评估中的文本检测部分](./detection.md)。 <a name="12"></a>
<a name="文本识别算法"></a> ### 1.2 文本识别算法
### 2.文本识别算法
PaddleOCR基于动态图开源的文本识别算法列表： PaddleOCR基于动态图开源的文本识别算法列表：
- [x] CRNN([paper](https://arxiv.org/abs/1507.05717))（ppocr推荐） - [x] CRNN([paper](https://arxiv.org/abs/1507.05717))[7]（ppocr推荐）
- [x] Rosetta([paper](https://arxiv.org/abs/1910.05085)) - [x] Rosetta([paper](https://arxiv.org/abs/1910.05085))[10]
- [x] STAR-Net([paper](http://www.bmva.org/bmvc/2016/papers/paper043/index.html)) - [x] STAR-Net([paper](http://www.bmva.org/bmvc/2016/papers/paper043/index.html))[11]
- [x] RARE([paper](https://arxiv.org/abs/1603.03915v1)) - [x] RARE([paper](https://arxiv.org/abs/1603.03915v1))[12]
- [x] SRN([paper](https://arxiv.org/abs/2003.12294)) - [x] SRN([paper](https://arxiv.org/abs/2003.12294))[5]
- [x] NRTR([paper](https://arxiv.org/abs/1806.00926v2)) - [x] NRTR([paper](https://arxiv.org/abs/1806.00926v2))[13]
- [x] SAR([paper](https://arxiv.org/abs/1811.00751v2)) - [x] SAR([paper](https://arxiv.org/abs/1811.00751v2))
- [x] SEED([paper](https://arxiv.org/pdf/2005.10977.pdf)) - [x] SEED([paper](https://arxiv.org/pdf/2005.10977.pdf))
参考[DTRB](https://arxiv.org/abs/1904.01906) 文字识别训练和评估流程，使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练，在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估，算法效果如下： 参考[DTRB][3](https://arxiv.org/abs/1904.01906)文字识别训练和评估流程，使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练，在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估，算法效果如下：
|模型|骨干网络|Avg Accuracy|模型存储命名|下载链接| |模型|骨干网络|Avg Accuracy|模型存储命名|下载链接|
|---|---|---|---|---| |---|---|---|---|---|
|Rosetta|Resnet34_vd|80.9%|rec_r34_vd_none_none_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0_train.tar)| |Rosetta|Resnet34_vd|80.9%|rec_r34_vd_none_none_ctc|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0_train.tar)|
|Rosetta|MobileNetV3|78.05%|rec_mv3_none_none_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_none_none_ctc_v2.0_train.tar)| |Rosetta|MobileNetV3|78.05%|rec_mv3_none_none_ctc|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_none_none_ctc_v2.0_train.tar)|
|CRNN|Resnet34_vd|82.76%|rec_r34_vd_none_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)| |CRNN|Resnet34_vd|82.76%|rec_r34_vd_none_bilstm_ctc|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)|
|CRNN|MobileNetV3|79.97%|rec_mv3_none_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)| |CRNN|MobileNetV3|79.97%|rec_mv3_none_bilstm_ctc|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)|
|StarNet|Resnet34_vd|84.44%|rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)| |StarNet|Resnet34_vd|84.44%|rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)|
|StarNet|MobileNetV3|81.42%|rec_mv3_tps_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_tps_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)| |StarNet|MobileNetV3|81.42%|rec_mv3_tps_bilstm_ctc|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_tps_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)|
|RARE|MobileNetV3|82.5%|rec_mv3_tps_bilstm_att |[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_tps_bilstm_att_v2.0_train.tar)| |RARE|MobileNetV3|82.5%|rec_mv3_tps_bilstm_att |[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_tps_bilstm_att_v2.0_train.tar)|
|RARE|Resnet34_vd|83.6%|rec_r34_vd_tps_bilstm_att |[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_tps_bilstm_att_v2.0_train.tar)| |RARE|Resnet34_vd|83.6%|rec_r34_vd_tps_bilstm_att |[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_tps_bilstm_att_v2.0_train.tar)|
|SRN|Resnet50_vd_fpn| 88.52% | rec_r50fpn_vd_none_srn | [下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r50_vd_srn_train.tar) | |SRN|Resnet50_vd_fpn| 88.52% | rec_r50fpn_vd_none_srn | [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r50_vd_srn_train.tar) |
|NRTR|NRTR_MTB| 84.3% | rec_mtb_nrtr | [下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mtb_nrtr_train.tar) | |NRTR|NRTR_MTB| 84.3% | rec_mtb_nrtr | [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mtb_nrtr_train.tar) |
|SAR|Resnet31| 87.2% | rec_r31_sar | [下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/rec/rec_r31_sar_train.tar) | |SAR|Resnet31| 87.2% | rec_r31_sar | [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/rec/rec_r31_sar_train.tar) |
|SEED| Aster_Resnet | 85.2% | rec_resnet_stn_bilstm_att | [下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/rec/rec_resnet_stn_bilstm_att.tar)| |SEED|Aster_Resnet| 85.2% | rec_resnet_stn_bilstm_att | [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/rec/rec_resnet_stn_bilstm_att.tar) |
PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[模型训练/评估中的文本识别部分](./recognition.md)。
<a name="2"></a>
## 2. 模型训练
PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中[模型训练/评估中的文本检测部分](./detection.md)。文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[模型训练/评估中的文本识别部分](./recognition.md)。
<a name="3"></a>
## 3. 模型推理
上述模型中除PP-OCR系列模型以外，其余模型仅支持基于Python引擎的推理，具体内容可参考[基于Python预测引擎推理](./inference.md)
doc/doc_ch/angle_class.md
View file @ 03bb378f
...@@ -11,7 +11,7 @@ ...@@ -11,7 +11,7 @@
## 1. 方法介绍 ## 1. 方法介绍
文本方向分类器主要用于图片非0度的场景下，在这种场景下需要对图片里检测到的文本行进行一个转正的操作。在PaddleOCR系统内， 文本方向分类器主要用于图片非0度的场景下，在这种场景下需要对图片里检测到的文本行进行一个转正的操作。在PaddleOCR系统内，
文字检测之后得到的文本行图片经过仿射变换之后送入识别模型，此时只需要对文字进行一个0和180度的角度分类，因此PaddleOCR内置的 文字检测之后得到的文本行图片经过仿射变换之后送入识别模型，此时只需要对文字进行一个0和180度的角度分类，因此PaddleOCR内置的
文字角度分类器**只支持了0和180度的分类**。如果想支持更多角度，可以自己修改算法进行支持。 文本方向分类器**只支持了0和180度的分类**。如果想支持更多角度，可以自己修改算法进行支持。
0和180度数据样本例子： 0和180度数据样本例子：
...@@ -72,8 +72,6 @@ train/cls/train/word_002.jpg 180 ...@@ -72,8 +72,6 @@ train/cls/train/word_002.jpg 180
<a name="启动训练"></a> <a name="启动训练"></a>
## 3. 启动训练 ## 3. 启动训练
### 启动训练
将准备好的txt文件和图片文件夹路径分别写入配置文件的 `Train/Eval.dataset.label_file_list` 和 `Train/Eval.dataset.data_dir` 字段下，`Train/Eval.dataset.data_dir`字段下的路径和文件里记载的图片名构成了图片的绝对路径。 将准备好的txt文件和图片文件夹路径分别写入配置文件的 `Train/Eval.dataset.label_file_list` 和 `Train/Eval.dataset.data_dir` 字段下，`Train/Eval.dataset.data_dir`字段下的路径和文件里记载的图片名构成了图片的绝对路径。
PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本。 PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本。
......
doc/doc_ch/config.md
View file @ 03bb378f
...@@ -36,10 +36,10 @@ ...@@ -36,10 +36,10 @@
| pretrained_model | 设置加载预训练模型路径 | ./pretrain_models/CRNN/best_accuracy | \ | | pretrained_model | 设置加载预训练模型路径 | ./pretrain_models/CRNN/best_accuracy | \ |
| checkpoints | 加载模型参数路径 | None | 用于中断后加载参数继续训练 | | checkpoints | 加载模型参数路径 | None | 用于中断后加载参数继续训练 |
| use_visualdl | 设置是否启用visualdl进行可视化log展示 | False | [教程地址](https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/visualdl) | | use_visualdl | 设置是否启用visualdl进行可视化log展示 | False | [教程地址](https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/visualdl) |
| infer_img | 设置预测图像路径或文件夹路径 | ./infer_img | \| | infer_img | 设置预测图像路径或文件夹路径 | ./infer_img | \||
| character_dict_path | 设置字典路径 | ./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt | 如果为空，则默认使用小写字母+数字作为字典 | | character_dict_path | 设置字典路径 | ./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt | 如果为空，则默认使用小写字母+数字作为字典 |
| max_text_length | 设置文本最大长度 | 25 | \ | | max_text_length | 设置文本最大长度 | 25 | \ |
| use_space_char | 设置是否识别空格 | True | | | use_space_char | 设置是否识别空格 | True | \| |
| label_list | 设置方向分类器支持的角度 | ['0','180'] | 仅在方向分类器中生效 | | label_list | 设置方向分类器支持的角度 | ['0','180'] | 仅在方向分类器中生效 |
| save_res_path | 设置检测模型的结果保存地址 | ./output/det_db/predicts_db.txt | 仅在检测模型中生效 | | save_res_path | 设置检测模型的结果保存地址 | ./output/det_db/predicts_db.txt | 仅在检测模型中生效 |
...@@ -176,7 +176,7 @@ PaddleOCR目前已支持80种（除中文外）语种识别，`configs/rec/multi ...@@ -176,7 +176,7 @@ PaddleOCR目前已支持80种（除中文外）语种识别，`configs/rec/multi
--dict {path/of/dict} \ # 字典文件路径 --dict {path/of/dict} \ # 字典文件路径
-o Global.use_gpu=False # 是否使用gpu -o Global.use_gpu=False # 是否使用gpu
... ...
``` ```
意大利文由拉丁字母组成，因此执行完命令后会得到名为 rec_latin_lite_train.yml 的配置文件。 意大利文由拉丁字母组成，因此执行完命令后会得到名为 rec_latin_lite_train.yml 的配置文件。
...@@ -191,21 +191,21 @@ PaddleOCR目前已支持80种（除中文外）语种识别，`configs/rec/multi ...@@ -191,21 +191,21 @@ PaddleOCR目前已支持80种（除中文外）语种识别，`configs/rec/multi
epoch_num: 500 epoch_num: 500
... ...
character_dict_path: {path/of/dict} # 字典文件所在路径 character_dict_path: {path/of/dict} # 字典文件所在路径
Train: Train:
dataset: dataset:
name: SimpleDataSet name: SimpleDataSet
data_dir: train_data/ # 数据存放根目录 data_dir: train_data/ # 数据存放根目录
label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"] # 训练集label路径 label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"] # 训练集label路径
... ...
Eval: Eval:
dataset: dataset:
name: SimpleDataSet name: SimpleDataSet
data_dir: train_data/ # 数据存放根目录 data_dir: train_data/ # 数据存放根目录
label_file_list: ["./train_data/val_list.txt"] # 验证集label路径 label_file_list: ["./train_data/val_list.txt"] # 验证集label路径
... ...
``` ```
目前PaddleOCR支持的多语言算法有： 目前PaddleOCR支持的多语言算法有：
...@@ -214,12 +214,12 @@ PaddleOCR目前已支持80种（除中文外）语种识别，`configs/rec/multi ...@@ -214,12 +214,12 @@ PaddleOCR目前已支持80种（除中文外）语种识别，`configs/rec/multi
| :--------: | :-------: | :-------: | :-------: | :-----: | :-----: | :-----: | | :--------: | :-------: | :-------: | :-------: | :-----: | :-----: | :-----: |
| rec_chinese_cht_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 中文繁体 | | rec_chinese_cht_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 中文繁体 |
| rec_en_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 英语（区分大小写） | | rec_en_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 英语（区分大小写） |
| rec_french_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 法语 | | rec_french_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 法语 |
| rec_ger_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 德语 | | rec_ger_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 德语 |
| rec_japan_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 日语 | | rec_japan_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 日语 |
| rec_korean_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 韩语 | | rec_korean_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 韩语 |
| rec_latin_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 拉丁字母 | | rec_latin_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 拉丁字母 |
| rec_arabic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 阿拉伯字母 | | rec_arabic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 阿拉伯字母 |
| rec_cyrillic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 斯拉夫字母 | | rec_cyrillic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 斯拉夫字母 |
| rec_devanagari_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 梵文字母 | | rec_devanagari_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 梵文字母 |
......
doc/doc_ch/detection.md
View file @ 03bb378f
# 目录 # 文字检测
- [1. 文字检测](#1-----)
* [1.1 数据准备](#11-----)
* [1.2 下载预训练模型](#12--------)
* [1.3 启动训练](#13-----)
* [1.4 断点训练](#14-----)
* [1.5 更换Backbone 训练](#15---backbone---)
* [1.6 指标评估](#16-----)
* [1.7 测试检测效果](#17-------)
* [1.8 转inference模型测试](#18--inference----)
- [2. FAQ](#2-faq)
<a name="1-----"></a>
# 1. 文字检测
本节以icdar2015数据集为例，介绍PaddleOCR中检测模型训练、评估、测试的使用方式。 本节以icdar2015数据集为例，介绍PaddleOCR中检测模型训练、评估、测试的使用方式。
- [1. 准备数据和模型](#1--------)
* [1.1 数据准备](#11-----)
* [1.2 下载预训练模型](#12--------)
- [2. 开始训练](#2-----)
* [2.1 启动训练](#21-----)
* [2.2 断点训练](#22-----)
* [2.3 更换Backbone 训练](#23---backbone---)
- [3. 模型评估与预测](#3--------)
* [3.1 指标评估](#31-----)
* [3.2 测试检测效果](#32-------)
- [4. 模型导出与预测](#4--------)
- [5. FAQ](#5-faq)
<a name="1--------"></a>
# 1. 准备数据和模型
<a name="11-----"></a> <a name="11-----"></a>
## 1.1 数据准备 ## 1.1 数据准备
...@@ -83,8 +85,11 @@ wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dyg ...@@ -83,8 +85,11 @@ wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dyg
wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams
``` ```
<a name="13-----"></a> <a name="2-----"></a>
## 1.3 启动训练 # 2. 开始训练
<a name="21-----"></a>
## 2.1 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* *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*
...@@ -96,6 +101,10 @@ python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \ ...@@ -96,6 +101,10 @@ python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
# 单机多卡训练，通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID # 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/det/det_mv3_db.yml \ python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
-o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained
# 多机多卡训练，通过 --ips 参数设置使用的机器IP地址，通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID
python3 -m paddle.distributed.launch --ips="xx.xx.xx.xx,xx.xx.xx.xx" --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
-o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained
``` ```
上述指令中，通过-c 选择训练使用configs/det/det_db_mv3.yml配置文件。 上述指令中，通过-c 选择训练使用configs/det/det_db_mv3.yml配置文件。
...@@ -106,8 +115,17 @@ python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/ ...@@ -106,8 +115,17 @@ python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/
python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001 python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001
``` ```
<a name="14-----"></a> **注意:** 采用多机多卡训练时，需要替换上面命令中的ips值为您机器的地址，机器之间需要能够相互ping通。另外，训练时需要在多个机器上分别启动命令。查看机器ip地址的命令为`ifconfig`。
## 1.4 断点训练
如果您想进一步加快训练速度，可以使用[自动混合精度训练](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/01_paddle2.0_introduction/basic_concept/amp_cn.html)， 以单机单卡为例，命令如下：
```shell
python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
-o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained \
Global.use_amp=True Global.scale_loss=1024.0 Global.use_dynamic_loss_scaling=True
```
<a name="22-----"></a>
## 2.2 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： 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 ```shell
...@@ -116,8 +134,8 @@ python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints=./you ...@@ -116,8 +134,8 @@ python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints=./you
**注意**：`Global.checkpoints`的优先级高于`Global.pretrained_model`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.pretrained_model`指定的模型。 **注意**：`Global.checkpoints`的优先级高于`Global.pretrained_model`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.pretrained_model`指定的模型。
<a name="15---backbone---"></a> <a name="23---backbone---"></a>
## 1.5 更换Backbone 训练 ## 2.3 更换Backbone 训练
PaddleOCR将网络划分为四部分，分别在[ppocr/modeling](../../ppocr/modeling)下。 进入网络的数据将按照顺序(transforms->backbones-> PaddleOCR将网络划分为四部分，分别在[ppocr/modeling](../../ppocr/modeling)下。 进入网络的数据将按照顺序(transforms->backbones->
necks->heads)依次通过这四个部分。 necks->heads)依次通过这四个部分。
...@@ -164,8 +182,11 @@ args1: args1 ...@@ -164,8 +182,11 @@ args1: args1
**注意**：如果要更换网络的其他模块，可以参考[文档](./add_new_algorithm.md)。 **注意**：如果要更换网络的其他模块，可以参考[文档](./add_new_algorithm.md)。
<a name="16-----"></a> <a name="3--------"></a>
## 1.6 指标评估 # 3. 模型评估与预测
<a name="31-----"></a>
## 3.1 指标评估
PaddleOCR计算三个OCR检测相关的指标，分别是：Precision、Recall、Hmean（F-Score）。 PaddleOCR计算三个OCR检测相关的指标，分别是：Precision、Recall、Hmean（F-Score）。
...@@ -177,8 +198,8 @@ python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints="{pat ...@@ -177,8 +198,8 @@ python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints="{pat
* 注：`box_thresh`、`unclip_ratio`是DB后处理所需要的参数，在评估EAST模型时不需要设置 * 注：`box_thresh`、`unclip_ratio`是DB后处理所需要的参数，在评估EAST模型时不需要设置
<a name="17-------"></a> <a name="32-------"></a>
## 1.7 测试检测效果 ## 3.2 测试检测效果
测试单张图像的检测效果 测试单张图像的检测效果
```shell ```shell
...@@ -195,8 +216,8 @@ python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./ ...@@ -195,8 +216,8 @@ python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./
python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy" python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy"
``` ```
<a name="18--inference----"></a> <a name="4--------"></a>
## 1.8 转inference模型测试 # 4. 模型导出与预测
inference 模型（`paddle.jit.save`保存的模型） 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。 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。
...@@ -218,10 +239,11 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="DB" --det_model_dir="./outpu ...@@ -218,10 +239,11 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="DB" --det_model_dir="./outpu
python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="EAST" --det_model_dir="./output/det_db_inference/" --image_dir="./doc/imgs/" --use_gpu=True python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="EAST" --det_model_dir="./output/det_db_inference/" --image_dir="./doc/imgs/" --use_gpu=True
``` ```
<a name="2"></a> <a name="5-faq"></a>
# 2. FAQ # 5. FAQ
Q1: 训练模型转inference 模型之后预测效果不一致？ Q1: 训练模型转inference 模型之后预测效果不一致？
**A**：此类问题出现较多，问题多是trained model预测时候的预处理、后处理参数和inference model预测的时候的预处理、后处理参数不一致导致的。以det_mv3_db.yml配置文件训练的模型为例，训练模型、inference模型预测结果不一致问题解决方式如下： **A**：此类问题出现较多，问题多是trained model预测时候的预处理、后处理参数和inference model预测的时候的预处理、后处理参数不一致导致的。以det_mv3_db.yml配置文件训练的模型为例，训练模型、inference模型预测结果不一致问题解决方式如下：
- 检查[trained model预处理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/configs/det/det_mv3_db.yml#L116)，和[inference model的预测预处理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/tools/infer/predict_det.py#L42)函数是否一致。算法在评估的时候，输入图像大小会影响精度，为了和论文保持一致，训练icdar15配置文件中将图像resize到[736, 1280]，但是在inference model预测的时候只有一套默认参数，会考虑到预测速度问题，默认限制图像最长边为960做resize的。训练模型预处理和inference模型的预处理函数位于[ppocr/data/imaug/operators.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/ppocr/data/imaug/operators.py#L147) - 检查[trained model预处理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/configs/det/det_mv3_db.yml#L116)，和[inference model的预测预处理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/tools/infer/predict_det.py#L42)函数是否一致。算法在评估的时候，输入图像大小会影响精度，为了和论文保持一致，训练icdar15配置文件中将图像resize到[736, 1280]，但是在inference model预测的时候只有一套默认参数，会考虑到预测速度问题，默认限制图像最长边为960做resize的。训练模型预处理和inference模型的预处理函数位于[ppocr/data/imaug/operators.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/ppocr/data/imaug/operators.py#L147)
- 检查[trained model后处理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/configs/det/det_mv3_db.yml#L51)，和[inference 后处理参数](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/tools/infer/utility.py#L50)是否一致。 - 检查[trained model后处理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/configs/det/det_mv3_db.yml#L51)，和[inference 后处理参数](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/tools/infer/utility.py#L50)是否一致。
doc/doc_ch/inference_ppocr.md
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# PP-OCR模型库快速推理 # 基于Python引擎的PP-OCR模型库推理
本文介绍针对PP-OCR模型库的Python推理引擎使用方法，内容依次为文本检测、文本识别、方向分类器以及三者串联在CPU、GPU上的预测方法。 本文介绍针对PP-OCR模型库的Python推理引擎使用方法，内容依次为文本检测、文本识别、方向分类器以及三者串联在CPU、GPU上的预测方法。
- [1. 文本检测模型推理](#文本检测模型推理) - [1. 文本检测模型推理](#文本检测模型推理)
- [2. 文本识别模型推理](#文本识别模型推理) - [2. 文本识别模型推理](#文本识别模型推理)
- [2.1 超轻量中文识别模型推理](#超轻量中文识别模型推理) - [2.1 超轻量中文识别模型推理](#超轻量中文识别模型推理)
- [2.2 多语言模型的推理](#多语言模型的推理) - [2.2 多语言模型的推理](#多语言模型的推理)
- [3. 方向分类模型推理](#方向分类模型推理) - [3. 方向分类模型推理](#方向分类模型推理)
- [4. 文本检测、方向分类和文字识别串联推理](#文本检测、方向分类和文字识别串联推理) - [4. 文本检测、方向分类和文字识别串联推理](#文本检测、方向分类和文字识别串联推理)
<a name="文本检测模型推理"></a> <a name="文本检测模型推理"></a>
...@@ -21,12 +18,15 @@ ...@@ -21,12 +18,15 @@
``` ```
# 下载超轻量中文检测模型： # 下载超轻量中文检测模型：
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tartar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tarpython3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar
tar xf ch_PP-OCRv2_det_infer.tar
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv2_det_infer/"
``` ```
可视化文本检测结果默认保存到`./inference_results`文件夹里面，结果文件的名称前缀为'det_res'。结果示例如下： 可视化文本检测结果默认保存到`./inference_results`文件夹里面，结果文件的名称前缀为'det_res'。结果示例如下：
![](/Users/zhulingfeng01/OCR/PaddleOCR/doc/imgs_results/det_res_00018069.jpg) ![](../imgs_results/det_res_00018069.jpg)
通过参数`limit_type`和`det_limit_side_len`来对图片的尺寸进行限制， 通过参数`limit_type`和`det_limit_side_len`来对图片的尺寸进行限制，
`limit_type`可选参数为[`max`, `min`]， `limit_type`可选参数为[`max`, `min`]，
...@@ -39,13 +39,13 @@ wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_i ...@@ -39,13 +39,13 @@ wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_i
如果输入图片的分辨率比较大，而且想使用更大的分辨率预测，可以设置det_limit_side_len 为想要的值，比如1216： 如果输入图片的分辨率比较大，而且想使用更大的分辨率预测，可以设置det_limit_side_len 为想要的值，比如1216：
``` ```
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --det_limit_type=max --det_limit_side_len=1216 python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --det_limit_type=max --det_limit_side_len=1216
``` ```
如果想使用CPU进行预测，执行命令如下 如果想使用CPU进行预测，执行命令如下
``` ```
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --use_gpu=False python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --use_gpu=False
``` ```
...@@ -62,12 +62,12 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_di ...@@ -62,12 +62,12 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_di
``` ```
# 下载超轻量中文识别模型： # 下载超轻量中文识别模型：
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar
tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar tar xf ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer" python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv2_rec_infer/"
``` ```
![](/Users/zhulingfeng01/OCR/PaddleOCR/doc/imgs_words/ch/word_4.jpg) ![](../imgs_words/ch/word_4.jpg)
执行命令后，上面图像的预测结果（识别的文本和得分）会打印到屏幕上，示例如下： 执行命令后，上面图像的预测结果（识别的文本和得分）会打印到屏幕上，示例如下：
...@@ -79,14 +79,13 @@ Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:('实力活力', 0.98458153) ...@@ -79,14 +79,13 @@ Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:('实力活力', 0.98458153)
### 2.2 多语言模型的推理 ### 2.2 多语言模型的推理
如果您需要预测的是其他语言模型，在使用inference模型预测时，需要通过`--rec_char_dict_path`指定使用的字典路径, 同时为了得到正确的可视化结果， 如果您需要预测的是其他语言模型，可以在[此链接](./models_list.md#%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B)中找到对应语言的inference模型，在使用inference模型预测时，需要通过`--rec_char_dict_path`指定使用的字典路径, 同时为了得到正确的可视化结果，需要通过 `--vis_font_path` 指定可视化的字体路径，`doc/fonts/` 路径下有默认提供的小语种字体，例如韩文识别：
需要通过 `--vis_font_path` 指定可视化的字体路径，`doc/fonts/` 路径下有默认提供的小语种字体，例如韩文识别：
``` ```
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/korean_mobile_v2.0_rec_infer.tar
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/korean/1.jpg" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_char_type="korean" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/dict/korean_dict.txt" --vis_font_path="doc/fonts/korean.ttf" python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/korean/1.jpg" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_char_type="korean" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/dict/korean_dict.txt" --vis_font_path="doc/fonts/korean.ttf"
``` ```
![](/Users/zhulingfeng01/OCR/PaddleOCR/doc/imgs_words/korean/1.jpg) ![](../imgs_words/korean/1.jpg)
执行命令后，上图的预测结果为： 执行命令后，上图的预测结果为：
...@@ -107,7 +106,7 @@ tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar ...@@ -107,7 +106,7 @@ tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
python3 tools/infer/predict_cls.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --cls_model_dir="ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer" python3 tools/infer/predict_cls.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --cls_model_dir="ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer"
``` ```
![](/Users/zhulingfeng01/OCR/PaddleOCR/doc/imgs_words/ch/word_1.jpg) ![](../imgs_words/ch/word_1.jpg)
执行命令后，上面图像的预测结果（分类的方向和得分）会打印到屏幕上，示例如下： 执行命令后，上面图像的预测结果（分类的方向和得分）会打印到屏幕上，示例如下：
...@@ -123,14 +122,13 @@ Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['0', 0.9999982] ...@@ -123,14 +122,13 @@ Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['0', 0.9999982]
```shell ```shell
# 使用方向分类器 # 使用方向分类器
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --cls_model_dir="./inference/cls/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --use_angle_cls=true python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --cls_model_dir="./inference/cls/" --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/" --use_angle_cls=true
# 不使用方向分类器 # 不使用方向分类器
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --use_angle_cls=false python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/" --use_angle_cls=false
# 使用多进程 # 使用多进程
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process_num=6 python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process_num=6
``` ```
执行命令后，识别结果图像如下： 执行命令后，识别结果图像如下：
![](/Users/zhulingfeng01/OCR/PaddleOCR/doc/imgs_results/system_res_00018069.jpg) ![](../imgs_results/system_res_00018069.jpg)
doc/doc_ch/models.md 0 → 100644
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# PP-OCR模型库
PP-OCR模型一节主要补充一些OCR模型的基本概念以及如何快速运用PP-OCR模型库中的模型。
本节包含两个部分，首先在[PP-OCR模型下载](./models_list.md)中解释PP-OCR模型的类型概念，并提供所有模型的下载链接。然后在[基于Python引擎的PP-OCR模型库推理](./inference_ppocr.md)中介绍PP-OCR模型库的使用方法，可以通过Python推理引擎快速利用丰富的模型库模型获得测试结果。
------
下面我们首先了解一些OCR相关的基本概念：
- [1. OCR 简要介绍](#1-ocr-----)
* [1.1 OCR 检测模型基本概念](#11-ocr---------)
* [1.2 OCR 识别模型基本概念](#12-ocr---------)
* [1.3 PP-OCR模型](#13-pp-ocr--)
<a name="1-ocr-----"></a>
## 1. OCR 简要介绍
本节简要介绍OCR检测模型、识别模型的基本概念，并介绍PaddleOCR的PP-OCR模型。
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）目前是文字识别的统称，已不限于文档或书本文字识别，更包括识别自然场景下的文字，又可以称为STR（Scene Text Recognition）。
OCR文字识别一般包括两个部分，文本检测和文本识别；文本检测首先利用检测算法检测到图像中的文本行；然后检测到的文本行用识别算法去识别到具体文字。
<a name="11-ocr---------"></a>
### 1.1 OCR 检测模型基本概念
文本检测就是要定位图像中的文字区域，然后通常以边界框的形式将单词或文本行标记出来。传统的文字检测算法多是通过手工提取特征的方式，特点是速度快，简单场景效果好，但是面对自然场景，效果会大打折扣。当前多是采用深度学习方法来做。
基于深度学习的文本检测算法可以大致分为以下几类：
1. 基于目标检测的方法；一般是预测得到文本框后，通过NMS筛选得到最终文本框，多是四点文本框，对弯曲文本场景效果不理想。典型算法为EAST、Text Box等方法。
2. 基于分割的方法；将文本行当成分割目标，然后通过分割结果构建外接文本框，可以处理弯曲文本，对于文本交叉场景问题效果不理想。典型算法为DB、PSENet等方法。
3. 混合目标检测和分割的方法；
<a name="12-ocr---------"></a>
### 1.2 OCR 识别模型基本概念
OCR识别算法的输入数据一般是文本行，背景信息不多，文字占据主要部分，识别算法目前可以分为两类算法：
1. 基于CTC的方法；即识别算法的文字预测模块是基于CTC的，常用的算法组合为CNN+RNN+CTC。目前也有一些算法尝试在网络中加入transformer模块等等。
2. 基于Attention的方法；即识别算法的文字预测模块是基于Attention的，常用算法组合是CNN+RNN+Attention。
<a name="13-pp-ocr--"></a>
### 1.3 PP-OCR模型
PaddleOCR 中集成了很多OCR算法，文本检测算法有DB、EAST、SAST等等，文本识别算法有CRNN、RARE、StarNet、Rosetta、SRN等算法。
其中PaddleOCR针对中英文自然场景通用OCR，推出了PP-OCR系列模型，PP-OCR模型由DB+CRNN算法组成，利用海量中文数据训练加上模型调优方法，在中文场景上具备较高的文本检测识别能力。并且PaddleOCR推出了高精度超轻量PP-OCRv2模型，检测模型仅3M，识别模型仅8.5M，利用[PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim)的模型量化方法，可以在保持精度不降低的情况下，将检测模型压缩到0.8M，识别压缩到3M，更加适用于移动端部署场景。
doc/doc_ch/models_list.md
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## OCR模型列表（V2.1，2021年9月6日更新） # OCR模型列表（V2.1，2021年9月6日更新）
> **说明** > **说明**
> 1. 2.1版模型相比2.0版模型，2.1的模型在模型精度上做了提升 > 1. 2.1版模型相比2.0版模型，2.1的模型在模型精度上做了提升
...@@ -6,13 +6,13 @@ ...@@ -6,13 +6,13 @@
> 3. 本文档提供的是PPOCR自研模型列表，更多基于公开数据集的算法介绍与预训练模型可以参考：[算法概览文档](./algorithm_overview.md)。 > 3. 本文档提供的是PPOCR自研模型列表，更多基于公开数据集的算法介绍与预训练模型可以参考：[算法概览文档](./algorithm_overview.md)。
- [一、文本检测模型](#文本检测模型) - [1. 文本检测模型](#文本检测模型)
- [二、文本识别模型](#文本识别模型) - [2. 文本识别模型](#文本识别模型)
- [1. 中文识别模型](#中文识别模型) - [2.1 中文识别模型](#中文识别模型)
- [2. 英文识别模型](#英文识别模型) - [2.2 英文识别模型](#英文识别模型)
- [3. 多语言识别模型](#多语言识别模型) - [2.3 多语言识别模型](#多语言识别模型)
- [三、文本方向分类模型](#文本方向分类模型) - [3. 文本方向分类模型](#文本方向分类模型)
- [四、Paddle-Lite 模型](#Paddle-Lite模型) - [4. Paddle-Lite 模型](#Paddle-Lite模型)
PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训练模型`、`slim模型`，模型区别说明如下： PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训练模型`、`slim模型`，模型区别说明如下：
...@@ -29,27 +29,28 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训 ...@@ -29,27 +29,28 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
<a name="文本检测模型"></a> <a name="文本检测模型"></a>
### 一、文本检测模型 ## 1. 文本检测模型
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址| |模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | --- | | --- | --- | --- | --- | --- |
|ch_PP-OCRv2_det_slim|slim量化+蒸馏版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCR_det_cml.yml)| 3M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar)| |ch_PP-OCRv2_det_slim|【最新】slim量化+蒸馏版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml)| 3M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar)|
|ch_PP-OCRv2_det|原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCR_det_cml.yml)|3M|[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)| |ch_PP-OCRv2_det|【最新】原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml)|3M|[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)|
|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_det|slim裁剪版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_det_mv3_db_v2.0.yml](../../configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml)| 2.6M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/slim/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_prune_infer.tar)| |ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_det|slim裁剪版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_det_mv3_db_v2.0.yml](../../configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml)| 2.6M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/slim/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_prune_infer.tar)|
|ch_ppocr_mobile_v2.0_det|原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_det_mv3_db_v2.0.yml](../../configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml)|3M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar)| |ch_ppocr_mobile_v2.0_det|原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_det_mv3_db_v2.0.yml](../../configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml)|3M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar)|
|ch_ppocr_server_v2.0_det|通用模型，支持中英文、多语种文本检测，比超轻量模型更大，但效果更好|[ch_det_res18_db_v2.0.yml](../../configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_res18_db_v2.0.yml)|47M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar)| |ch_ppocr_server_v2.0_det|通用模型，支持中英文、多语种文本检测，比超轻量模型更大，但效果更好|[ch_det_res18_db_v2.0.yml](../../configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_res18_db_v2.0.yml)|47M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar)|
<a name="文本识别模型"></a> <a name="文本识别模型"></a>
### 二、文本识别模型 ## 2. 文本识别模型
<a name="中文识别模型"></a> <a name="中文识别模型"></a>
#### 1. 中文识别模型
### 2.1 中文识别模型
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址| |模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
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|ch_PP-OCRv2_rec_slim|slim量化版超轻量模型，支持中英文、数字识别|[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)| 9M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_train.tar) | |ch_PP-OCRv2_rec_slim|【最新】slim量化版超轻量模型，支持中英文、数字识别|[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)| 9M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_train.tar) |
|ch_PP-OCRv2_rec|原始超轻量模型，支持中英文、数字识别|[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)|8.5M|[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) | |ch_PP-OCRv2_rec|【最新】原始超轻量模型，支持中英文、数字识别|[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)|8.5M|[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) |
|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_rec|slim裁剪量化版超轻量模型，支持中英文、数字识别|[rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml)| 6M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_train.tar) | |ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_rec|slim裁剪量化版超轻量模型，支持中英文、数字识别|[rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml)| 6M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_train.tar) |
|ch_ppocr_mobile_v2.0_rec|原始超轻量模型，支持中英文、数字识别|[rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml)|5.2M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_pre.tar) | |ch_ppocr_mobile_v2.0_rec|原始超轻量模型，支持中英文、数字识别|[rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml)|5.2M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_pre.tar) |
|ch_ppocr_server_v2.0_rec|通用模型，支持中英文、数字识别|[rec_chinese_common_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_common_train_v2.0.yml)|94.8M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_train.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre.tar) | |ch_ppocr_server_v2.0_rec|通用模型，支持中英文、数字识别|[rec_chinese_common_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_common_train_v2.0.yml)|94.8M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_train.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre.tar) |
...@@ -57,7 +58,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训 ...@@ -57,7 +58,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
**说明：** `训练模型`是基于预训练模型在真实数据与竖排合成文本数据上finetune得到的模型，在真实应用场景中有着更好的表现，`预训练模型`则是直接基于全量真实数据与合成数据训练得到，更适合用于在自己的数据集上finetune。 **说明：** `训练模型`是基于预训练模型在真实数据与竖排合成文本数据上finetune得到的模型，在真实应用场景中有着更好的表现，`预训练模型`则是直接基于全量真实数据与合成数据训练得到，更适合用于在自己的数据集上finetune。
<a name="英文识别模型"></a> <a name="英文识别模型"></a>
#### 2. 英文识别模型 ### 2.2 英文识别模型
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址| |模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
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...@@ -65,7 +66,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训 ...@@ -65,7 +66,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
|en_number_mobile_v2.0_rec|原始超轻量模型，支持英文、数字识别|[rec_en_number_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_en_number_lite_train.yml)|2.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/en_number_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/en_number_mobile_v2.0_rec_train.tar) | |en_number_mobile_v2.0_rec|原始超轻量模型，支持英文、数字识别|[rec_en_number_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_en_number_lite_train.yml)|2.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/en_number_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/en_number_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
<a name="多语言识别模型"></a> <a name="多语言识别模型"></a>
#### 3. 多语言识别模型（更多语言持续更新中...） ### 2.3 多语言识别模型（更多语言持续更新中...）
|模型名称|字典文件|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址| |模型名称|字典文件|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
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...@@ -86,7 +87,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训 ...@@ -86,7 +87,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
<a name="文本方向分类模型"></a> <a name="文本方向分类模型"></a>
### 三、文本方向分类模型 ## 3. 文本方向分类模型
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址| |模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
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...@@ -95,7 +96,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训 ...@@ -95,7 +96,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
<a name="Paddle-Lite模型"></a> <a name="Paddle-Lite模型"></a>
### 四、Paddle-Lite 模型 ## 4. Paddle-Lite 模型
|模型版本|模型简介|模型大小|检测模型|文本方向分类模型|识别模型|Paddle-Lite版本| |模型版本|模型简介|模型大小|检测模型|文本方向分类模型|识别模型|Paddle-Lite版本|
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......
doc/doc_ch/pgnet.md
View file @ 03bb378f
...@@ -28,9 +28,9 @@ PGNet算法细节详见[论文](https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-2885.Wang ...@@ -28,9 +28,9 @@ PGNet算法细节详见[论文](https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-2885.Wang
### 性能指标 ### 性能指标
测试集: Total Text #### 测试集: Total Text
测试环境: NVIDIA Tesla V100-SXM2-16GB #### 测试环境: NVIDIA Tesla V100-SXM2-16GB
|PGNetA|det_precision|det_recall|det_f_score|e2e_precision|e2e_recall|e2e_f_score|FPS|下载| |PGNetA|det_precision|det_recall|det_f_score|e2e_precision|e2e_recall|e2e_f_score|FPS|下载|
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...@@ -43,7 +43,7 @@ PGNet算法细节详见[论文](https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-2885.Wang ...@@ -43,7 +43,7 @@ PGNet算法细节详见[论文](https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-2885.Wang
<a name="环境配置"></a> <a name="环境配置"></a>
## 二、环境配置 ## 二、环境配置
请先参考[快速安装](./installation.md)配置PaddleOCR运行环境。 请先参考[《运行环境准备》](./environment.md)配置PaddleOCR运行环境，参考[《PaddleOCR全景图与项目克隆》](./paddleOCR_overview.md)克隆项目
<a name="快速使用"></a> <a name="快速使用"></a>
## 三、快速使用 ## 三、快速使用
...@@ -92,7 +92,7 @@ python3 tools/infer/predict_e2e.py --e2e_algorithm="PGNet" --image_dir="./doc/im ...@@ -92,7 +92,7 @@ python3 tools/infer/predict_e2e.py --e2e_algorithm="PGNet" --image_dir="./doc/im
|- train.txt # total_text数据集的训练标注 |- train.txt # total_text数据集的训练标注
``` ```
total_text.txt标注文件格式如下，文件名和标注信息中间用"\t"分隔： train.txt标注文件格式如下，文件名和标注信息中间用"\t"分隔：
``` ```
" 图像文件名 json.dumps编码的图像标注信息" " 图像文件名 json.dumps编码的图像标注信息"
rgb/img11.jpg [{"transcription": "ASRAMA", "points": [[214.0, 325.0], [235.0, 308.0], [259.0, 296.0], [286.0, 291.0], [313.0, 295.0], [338.0, 305.0], [362.0, 320.0], [349.0, 347.0], [330.0, 337.0], [310.0, 329.0], [290.0, 324.0], [269.0, 328.0], [249.0, 336.0], [231.0, 346.0]]}, {...}] rgb/img11.jpg [{"transcription": "ASRAMA", "points": [[214.0, 325.0], [235.0, 308.0], [259.0, 296.0], [286.0, 291.0], [313.0, 295.0], [338.0, 305.0], [362.0, 320.0], [349.0, 347.0], [330.0, 337.0], [310.0, 329.0], [290.0, 324.0], [269.0, 328.0], [249.0, 336.0], [231.0, 346.0]]}, {...}]
......
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