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Commit 83303bc7 authored by LDOUBLEV's avatar LDOUBLEV
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doc/doc_ch/angle_class.md
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## 文字角度分类
### 方法介绍
文字角度分类主要用于图片非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
- [1.方法介绍](#方法介绍)
- [2.数据准备](#数据准备)
- [3.启动训练](#启动训练)
- [4.训练](#训练)
- [5.评估](#评估)
- [6.预测](#预测)
<a name="方法介绍"></a>
## 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。
......@@ -8,7 +17,8 @@
![](../imgs_results/angle_class_example.jpg)
### 数据准备
<a name="数据准备"></a>
## 2. 数据准备
请按如下步骤设置数据集：
......@@ -59,6 +69,8 @@ train/cls/train/word_002.jpg 180
|- word_003.jpg
| ...
```
<a name="启动训练"></a>
## 3. 启动训练
### 启动训练
......@@ -88,7 +100,8 @@ PaddleOCR提供了多种数据增强方式，如果您希望在训练时加入
*由于OpenCV的兼容性问题，扰动操作暂时只支持linux*
### 训练
<a name="训练"></a>
## 4. 训练
PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/cls/cls_mv3.yml` 中修改 `eval_batch_step` 设置评估频率，默认每1000个iter评估一次。训练过程中将会保存如下内容：
```bash
......@@ -106,7 +119,8 @@ PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/cls/cls_mv3.yml`
**注意，预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。**
### 评估
<a name="评估"></a>
## 5. 评估
评估数据集可以通过修改`configs/cls/cls_mv3.yml`文件里的`Eval.dataset.label_file_list` 字段设置。
......@@ -116,7 +130,8 @@ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python3 tools/eval.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy
```
### 预测
<a name="预测"></a>
## 6. 预测
* 训练引擎的预测
......
doc/doc_ch/benchmark.md
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......@@ -12,40 +12,27 @@
## 评估指标
说明：
- v1.0是未添加优化策略的DB+CRNN模型，v1.1是添加多种优化策略和方向分类器的PP-OCR模型。slim_v1.1是使用裁剪或量化的模型。
- 检测输入图像的的长边尺寸是960。
- 评估耗时阶段为图像输入到结果输出的完整阶段，包括了图像的预处理和后处理。
- 评估耗时阶段为图像预测耗时，不包括图像的预处理和后处理。
- `Intel至强6148`为服务器端CPU型号，测试中使用Intel MKL-DNN 加速。
- `骁龙855`为移动端处理平台型号。
不同预测模型大小和整体识别精度对比
预测模型大小和整体识别精度对比
| 模型名称 | 整体模型<br>大小\(M\) | 检测模型<br>大小\(M\) | 方向分类器<br>模型大小\(M\) | 识别模型<br>大小\(M\) | 整体识别<br>F\-score |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
| ch\_ppocr\_mobile\_v1\.1 | 8\.1 | 2\.6 | 0\.9 | 4\.6 | 0\.5193 |
| ch\_ppocr\_server\_v1\.1 | 155\.1 | 47\.2 | 0\.9 | 107 | 0\.5414 |
| ch\_ppocr\_mobile\_v1\.0 | 8\.6 | 4\.1 | \- | 4\.5 | 0\.393 |
| ch\_ppocr\_server\_v1\.0 | 203\.8 | 98\.5 | \- | 105\.3 | 0\.4436 |
不同预测模型在T4 GPU上预测速度对比，单位ms
| 模型名称 | 整体 | 检测 | 方向分类器 | 识别 |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
| ch\_ppocr\_mobile\_v1\.1 | 137 | 35 | 24 | 78 |
| ch\_ppocr\_server\_v1\.1 | 204 | 39 | 25 | 140 |
| ch\_ppocr\_mobile\_v1\.0 | 117 | 41 | \- | 76 |
| ch\_ppocr\_server\_v1\.0 | 199 | 52 | \- | 147 |
| PP-OCRv2 | 11\.6 | 3\.0 | 0\.9 | 8\.6 | 0\.5224 |
| PP-OCR mobile | 8\.1 | 2\.6 | 0\.9 | 4\.6 | 0\.503 |
| PP-OCR server | 155\.1 | 47\.2 | 0\.9 | 107 | 0\.570 |
不同预测模型在CPU上预测速度对比，单位ms
| 模型名称 | 整体 | 检测 | 方向分类器 | 识别 |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
| ch\_ppocr\_mobile\_v1\.1 | 421 | 164 | 51 | 206 |
| ch\_ppocr\_mobile\_v1\.0 | 398 | 219 | \- | 179 |
预测模型在CPU和GPU上的速度对比，单位ms
裁剪量化模型和原始模型模型大小，整体识别精度和在SD 855上预测速度对比
| 模型名称 | CPU | T4 GPU |
|:-:|:-:|:-:|
| PP-OCRv2 | 330 | 111 |
| PP-OCR mobile | 356 | 11 6|
| PP-OCR server | 1056 | 200 |
| 模型名称 | 整体模型<br>大小\(M\) | 检测模型<br>大小\(M\) | 方向分类器<br>模型大小\(M\) | 识别模型<br>大小\(M\) | 整体识别<br>F\-score | SD 855<br>\(ms\) |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
| ch\_ppocr\_mobile\_v1\.1 | 8\.1 | 2\.6 | 0\.9 | 4\.6 | 0\.5193 | 306 |
| ch\_ppocr\_mobile\_slim\_v1\.1 | 3\.5 | 1\.4 | 0\.5 | 1\.6 | 0\.521 | 268 |
更多 PP-OCR 系列模型的预测指标可以参考[PP-OCR Benchmark](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/benchmark.md)
doc/doc_ch/config.md
View file @ 83303bc7
## 可选参数列表
# 配置文件内容与生成
* [1. 可选参数列表](#1)
* [2. 配置文件参数介绍](#2)
* [3. 多语言配置文件生成](#3)
<a name="1"></a>
## 1. 可选参数列表
以下列表可以通过`--help`查看
......@@ -7,8 +15,9 @@
| -c | ALL | 指定配置文件 | None | **配置模块说明请参考 参数介绍** |
| -o | ALL | 设置配置文件里的参数内容 | None | 使用-o配置相较于-c选择的配置文件具有更高的优先级。例如：`-o Global.use_gpu=false` |
<a name="2"></a>
## 配置文件参数介绍
## 2. 配置文件参数介绍
以 `rec_chinese_lite_train_v2.0.yml ` 为例
### Global
......@@ -52,7 +61,7 @@
### Architecture ([ppocr/modeling](../../ppocr/modeling))
在ppocr中，网络被划分为Transform,Backbone,Neck和Head四个阶段
在PaddleOCR中，网络被划分为Transform,Backbone,Neck和Head四个阶段
| 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
| :---------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: |
......@@ -111,9 +120,9 @@
| 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
| :---------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: |
| **dataset** | 每次迭代返回一个样本 | - | - |
| name | dataset类名 | SimpleDataSet | 目前支持`SimpleDataSet`和`LMDBDateSet` |
| name | dataset类名 | SimpleDataSet | 目前支持`SimpleDataSet`和`LMDBDataSet` |
| data_dir | 数据集图片存放路径 | ./train_data | \ |
| label_file_list | 数据标签路径 | ["./train_data/train_list.txt"] | dataset为LMDBDateSet时不需要此参数 |
| label_file_list | 数据标签路径 | ["./train_data/train_list.txt"] | dataset为LMDBDataSet时不需要此参数 |
| ratio_list | 数据集的比例 | [1.0] | 若label_file_list中有两个train_list，且ratio_list为[0.4,0.6]，则从train_list1中采样40%，从train_list2中采样60%组合整个dataset |
| transforms | 对图片和标签进行变换的方法列表 | [DecodeImage,CTCLabelEncode,RecResizeImg,KeepKeys] | 见[ppocr/data/imaug](../../ppocr/data/imaug) |
| **loader** | dataloader相关 | - | |
......@@ -121,3 +130,99 @@
| batch_size_per_card | 训练时单卡batch size | 256 | \ |
| drop_last | 是否丢弃因数据集样本数不能被 batch_size 整除而产生的最后一个不完整的mini-batch | True | \ |
| num_workers | 用于加载数据的子进程个数，若为0即为不开启子进程，在主进程中进行数据加载 | 8 | \ |
<a name="3"></a>
## 3. 多语言配置文件生成
PaddleOCR目前已支持80种（除中文外）语种识别，`configs/rec/multi_languages` 路径下提供了一个多语言的配置文件模版: [rec_multi_language_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_multi_language_lite_train.yml)。
您有两种方式创建所需的配置文件：
1. 通过脚本自动生成
[generate_multi_language_configs.py](../../configs/rec/multi_language/generate_multi_language_configs.py) 可以帮助您生成多语言模型的配置文件
- 以意大利语为例，如果您的数据是按如下格式准备的：
```
|-train_data
|- it_train.txt # 训练集标签
|- it_val.txt # 验证集标签
|- data
|- word_001.jpg
|- word_002.jpg
|- word_003.jpg
| ...
```
可以使用默认参数，生成配置文件：
```bash
# 该代码需要在指定目录运行
cd PaddleOCR/configs/rec/multi_language/
# 通过-l或者--language参数设置需要生成的语种的配置文件，该命令会将默认参数写入配置文件
python3 generate_multi_language_configs.py -l it
```
- 如果您的数据放置在其他位置，或希望使用自己的字典，可以通过指定相关参数来生成配置文件:
```bash
# -l或者--language字段是必须的
# --train修改训练集，--val修改验证集，--data_dir修改数据集目录，--dict修改字典路径， -o修改对应默认参数
cd PaddleOCR/configs/rec/multi_language/
python3 generate_multi_language_configs.py -l it \ # 语种
--train {path/of/train_label.txt} \ # 训练标签文件的路径
--val {path/of/val_label.txt} \ # 验证集标签文件的路径
--data_dir {train_data/path} \ # 训练数据的根目录
--dict {path/of/dict} \ # 字典文件路径
-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。
2. 手动修改配置文件
您也可以手动修改模版中的以下几个字段得到配置文件:
```
Global:
use_gpu: True
epoch_num: 500
...
character_type: it # 需要识别的语种
character_dict_path: {path/of/dict} # 字典文件所在路径
Train:
dataset:
name: SimpleDataSet
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
...
Eval:
dataset:
name: SimpleDataSet
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
...
```
目前PaddleOCR支持的多语言算法有：
| 配置文件 | 算法名称 | backbone | trans | seq | pred | language | character_type |
| :--------: | :-------: | :-------: | :-------: | :-----: | :-----: | :-----: | :-----: |
| rec_chinese_cht_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 中文繁体 | chinese_cht|
| rec_en_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 英语（区分大小写） | EN |
| rec_french_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 法语 | french |
| rec_ger_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 德语 | german |
| rec_japan_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 日语 | japan |
| rec_korean_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 韩语 | korean |
| rec_latin_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 拉丁字母 | latin |
| rec_arabic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 阿拉伯字母 | ar |
| rec_cyrillic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 斯拉夫字母 | cyrillic |
| rec_devanagari_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 梵文字母 | devanagari |
更多支持语种请参考: [多语言模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/multi_languages.md#%E8%AF%AD%E7%A7%8D%E7%BC%A9%E5%86%99)
doc/doc_ch/detection.md
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# 文字检测
本节以icdar2015数据集为例，介绍PaddleOCR中检测模型的训练、评估与测试。
# 目录
- [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)
## 数据准备
<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。
<a name="11-----"></a>
## 1.1 数据准备
icdar2015 TextLocalization数据集是文本检测的数据集，包含1000张训练图像和500张测试图像。
icdar2015数据集可以从[官网](https://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads)下载到，首次下载需注册。
注册完成登陆后，下载下图中红色框标出的部分，其中， `Training Set Images`下载的内容保存为`icdar_c4_train_imgs`文件夹下，`Test Set Images` 下载的内容保存为`ch4_test_images`文件夹下
<p align="center">
<img src="../datasets/ic15_location_download.png" align="middle" width = "700"/>
<p align="center">
将下载到的数据集解压到工作目录下，假设解压在 PaddleOCR/train_data/ 下。另外，PaddleOCR将零散的标注文件整理成单独的标注文件
将下载到的数据集解压到工作目录下，假设解压在 PaddleOCR/train_data/下。另外，PaddleOCR将零散的标注文件整理成单独的标注文件
，您可以通过wget的方式进行下载。
```shell
# 在PaddleOCR路径下
......@@ -18,12 +41,12 @@ PaddleOCR 也提供了数据格式转换脚本，可以将官网 label 转换支
```
# 将官网下载的标签文件转换为 train_icdar2015_label.txt
python gen_label.py --mode="det" --root_path="icdar_c4_train_imgs/" \
--input_path="ch4_training_localization_transcription_gt" \
--output_label="train_icdar2015_label.txt"
python gen_label.py --mode="det" --root_path="/path/to/icdar_c4_train_imgs/" \
--input_path="/path/to/ch4_training_localization_transcription_gt" \
--output_label="/path/to/train_icdar2015_label.txt"
```
解压数据集和下载标注文件后，PaddleOCR/train_data/ 有两个文件夹和两个文件，分别是：
解压数据集和下载标注文件后，PaddleOCR/train_data/ 有两个文件夹和两个文件，按照如下方式组织icdar2015数据集：
```
/PaddleOCR/train_data/icdar2015/text_localization/
└─ icdar_c4_train_imgs/ icdar数据集的训练数据
......@@ -42,46 +65,39 @@ json.dumps编码前的图像标注信息是包含多个字典的list，字典中
如果您想在其他数据集上训练，可以按照上述形式构建标注文件。
## 快速启动训练
<a name="12--------"></a>
## 1.2 下载预训练模型
首先下载模型backbone的pretrain model，PaddleOCR的检测模型目前支持两种backbone，分别是MobileNetV3、ResNet_vd系列，
您可以根据需求使用[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/master/ppcls/modeling/architectures)中的模型更换backbone。
您可以根据需求使用[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/release/2.0/ppcls/modeling/architectures)中的模型更换backbone，
对应的backbone预训练模型可以从[PaddleClas repo 主页中找到下载链接](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release%2F2.0/README_cn.md#resnet%E5%8F%8A%E5%85%B6vd%E7%B3%BB%E5%88%97)。
```shell
cd PaddleOCR/
# 根据backbone的不同选择下载对应的预训练模型
# 下载MobileNetV3的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.tar
wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams
# 或，下载ResNet18_vd的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet18_vd_pretrained.tar
wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet18_vd_pretrained.pdparams
# 或，下载ResNet50_vd的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_ssld_pretrained.tar
# 解压预训练模型文件，以MobileNetV3为例
tar -xf ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.tar ./pretrain_models/
# 注：正确解压backbone预训练权重文件后，文件夹下包含众多以网络层命名的权重文件，格式如下：
./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained/
└─ conv_last_bn_mean
└─ conv_last_bn_offset
└─ conv_last_bn_scale
└─ conv_last_bn_variance
└─ ......
wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams
```
#### 启动训练
<a name="13-----"></a>
## 1.3 启动训练
*如果您安装的是cpu版本，请将配置文件中的 `use_gpu` 字段修改为false*
```shell
# 单机单卡训练 mv3_db 模型
python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
-o Global.pretrain_weights=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained/
-o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained
# 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 \
-o Global.pretrain_weights=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained/
-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。
有关配置文件的详细解释，请参考[链接](./config.md)。
......@@ -90,46 +106,122 @@ 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
```
#### 断点训练
<a name="14-----"></a>
## 1.4 断点训练
如果训练程序中断，如果希望加载训练中断的模型从而恢复训练，可以通过指定Global.checkpoints指定要加载的模型路径：
```shell
python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints=./your/trained/model
```
**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>
## 1.5 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->
necks->heads)依次通过这四个部分。
```bash
├── architectures # 网络的组网代码
├── transforms # 网络的图像变换模块
├── backbones # 网络的特征提取模块
├── necks # 网络的特征增强模块
└── heads # 网络的输出模块
```
如果要更换的Backbone 在PaddleOCR中有对应实现，直接修改配置yml文件中`Backbone`部分的参数即可。
如果要使用新的Backbone，更换backbones的例子如下:
1. 在 [ppocr/modeling/backbones](../../ppocr/modeling/backbones) 文件夹下新建文件，如my_backbone.py。
2. 在 my_backbone.py 文件内添加相关代码，示例代码如下:
```python
import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.nn.functional as F
class MyBackbone(nn.Layer):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(MyBackbone, self).__init__()
# your init code
self.conv = nn.xxxx
def forward(self, inputs):
# your network forward
y = self.conv(inputs)
return y
```
**注意**：`Global.checkpoints`的优先级高于`Global.pretrain_weights`的优先级，即同时指定两个参数时，优先加载`Global.checkpoints`指定的模型，如果`Global.checkpoints`指定的模型路径有误，会加载`Global.pretrain_weights`指定的模型。
3. 在 [ppocr/modeling/backbones/\__init\__.py](../../ppocr/modeling/backbones/__init__.py)文件内导入添加的`MyBackbone`模块，然后修改配置文件中Backbone进行配置即可使用，格式如下:
## 指标评估
```yaml
Backbone:
name: MyBackbone
args1: args1
```
PaddleOCR计算三个OCR检测相关的指标，分别是：Precision、Recall、Hmean。
**注意**：如果要更换网络的其他模块，可以参考[文档](./add_new_algorithm.md)。
运行如下代码，根据配置文件`det_db_mv3.yml`中`save_res_path`指定的测试集检测结果文件，计算评估指标。
<a name="16-----"></a>
## 1.6 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）。
评估时设置后处理参数`box_thresh=0.5`，`unclip_ratio=1.5`，使用不同数据集、不同模型训练，可调整这两个参数进行优化
训练中模型参数默认保存在`Global.save_model_dir`目录下。在评估指标时，需要设置`Global.checkpoints`指向保存的参数文件。
```shell
python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints="{path/to/weights}/best_accuracy" PostProcess.box_thresh=0.5 PostProcess.unclip_ratio=1.5
python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints="{path/to/weights}/best_accuracy"
```
* 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
## 测试检测效果
<a name="17-------"></a>
## 1.7 测试检测效果
测试单张图像的检测效果
```shell
python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/img_10.jpg" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy" Global.load_static_weights=false
python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/img_10.jpg" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy"
```
测试DB模型时，调整后处理阈值，
测试DB模型时，调整后处理阈值
```shell
python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/img_10.jpg" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy" Global.load_static_weights=false PostProcess.box_thresh=0.6 PostProcess.unclip_ratio=1.5
python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/img_10.jpg" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy" PostProcess.box_thresh=0.6 PostProcess.unclip_ratio=2.0
```
测试文件夹下所有图像的检测效果
```shell
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" Global.load_static_weights=false
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>
## 1.8 转inference模型测试
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。
检测模型转inference 模型方式：
```shell
# 加载配置文件`det_mv3_db.yml`，从`output/det_db`目录下加载`best_accuracy`模型，inference模型保存在`./output/det_db_inference`目录下
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./output/det_db_inference/"
```
DB检测模型inference 模型预测：
```shell
python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="DB" --det_model_dir="./output/det_db_inference/" --image_dir="./doc/imgs/" --use_gpu=True
```
如果是其他检测，比如EAST模型，det_algorithm参数需要修改为EAST，默认为DB算法：
```shell
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>
# 2. FAQ
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：
- 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。
doc/doc_ch/distributed_training.md 0 → 100644
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# 分布式训练
## 简介
* 分布式训练的高性能，是飞桨的核心优势技术之一，在分类任务上，分布式训练可以达到几乎线性的加速比。OCR训练任务中往往包含大量训练数据，以识别为例，ppocrv2.0模型在训练时使用了1800W数据，如果使用单机训练，会非常耗时。因此，PaddleOCR中使用分布式训练接口完成训练任务，同时支持单机训练与多机训练。更多关于分布式训练的方法与文档可以参考：[分布式训练快速开始教程](https://fleet-x.readthedocs.io/en/latest/paddle_fleet_rst/parameter_server/ps_quick_start.html)。
## 使用方法
### 单机训练
* 以识别为例，本地准备好数据之后，使用`paddle.distributed.launch`的接口启动训练任务即可。下面为运行代码示例。
```shell
python3 -m paddle.distributed.launch \
--log_dir=./log/ \
--gpus '0,1,2,3,4,5,6,7' \
tools/train.py \
-c configs/rec/rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml
```
### 多机训练
* 相比单机训练，多机训练时，只需要添加`--ips`的参数，该参数表示需要参与分布式训练的机器的ip列表，不同机器的ip用逗号隔开。下面为运行代码示例。
```shell
ip_list="192.168.0.1,192.168.0.2"
python3 -m paddle.distributed.launch \
--log_dir=./log/ \
--ips="${ip_list}" \
--gpus="0,1,2,3,4,5,6,7" \
tools/train.py \
-c configs/rec/rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml
```
**注：**
* 不同机器的ip信息需要用逗号隔开，可以通过`ifconfig`或者`ipconfig`查看。
* 不同机器之间需要做免密设置，且可以直接ping通，否则无法完成通信。
* 不同机器之间的代码、数据与运行命令或脚本需要保持一致，且所有的机器上都需要运行设置好的训练命令或者脚本。最终`ip_list`中的第一台机器的第一块设备是trainer0，以此类推。
## 性能效果测试
* 基于单机8卡P40，和2机8卡P40，在26W公开识别数据集(LSVT, RCTW, MTWI)上进行训练，最终耗时如下。
| 模型 | 配置文件 | 机器数量 | 每台机器的GPU数量 | 训练时间 | 识别Acc | 加速比 |
| :----------------------: | :------------: | :------------: | :---------------: | :----------: | :-----------: | :-----------: |
| CRNN | configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml | 1 | 8 | 60h | 66.7% | - |
| CRNN | configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml | 2 | 8 | 40h | 67.0% | 150% |
可以看出，精度没有下降的情况下，训练时间由60h缩短为了40h，加速比可以达到60h/40h=150%，效率为60h/(40h*2)=75%。
doc/doc_ch/environment.md 0 → 100644
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# 运行环境准备
Windows和Mac用户推荐使用Anaconda搭建Python环境，Linux用户建议使用docker搭建PyThon环境。
如果对于Python环境熟悉的用户可以直接跳到第2步安装PaddlePaddle。
* [1. Python环境搭建](#1)
+ [1.1 Windows](#1.1)
+ [1.2 Mac](#1.2)
+ [1.3 Linux](#1.3)
* [2. 安装PaddlePaddle](#2)
<a name="1"></a>
## 1. Python环境搭建
<a name="1.1"></a>
### 1.1 Windows
#### 1.1.1 安装Anaconda
- 说明：使用paddlepaddle需要先安装python环境，这里我们选择python集成环境Anaconda工具包
- Anaconda是1个常用的python包管理程序
- 安装完Anaconda后，可以安装python环境，以及numpy等所需的工具包环境。
- Anaconda下载：
- 地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
- 大部分win10电脑均为64位操作系统，选择x86_64版本；若电脑为32位操作系统，则选择x86.exe
<img src="../install/windows/Anaconda_download.png" alt="anaconda download" width="800" align="center"/>
- 下载完成后，双击安装程序进入图形界面
- 默认安装位置为C盘，建议将安装位置更改到D盘：
<img src="../install/windows/anaconda_install_folder.png" alt="install config" width="500" align="center"/>
- 勾选conda加入环境变量，忽略警告：
<img src="../install/windows/anaconda_install_env.png" alt="add conda to path" width="500" align="center"/>
#### 1.1.2 打开终端并创建conda环境
- 打开Anaconda Prompt终端：左下角Windows Start Menu -> Anaconda3 -> Anaconda Prompt启动控制台
<img src="../install/windows/anaconda_prompt.png" alt="anaconda download" width="300" align="center"/>
- 创建新的conda环境
```shell
# 在命令行输入以下命令，创建名为paddle_env的环境
# 此处为加速下载，使用清华源
conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 这是一行命令
```
该命令会创建1个名为paddle_env、python版本为3.8的可执行环境，根据网络状态，需要花费一段时间
之后命令行中会输出提示信息，输入y并回车继续安装
<img src="../install/windows/conda_new_env.png" alt="conda create" width="700" align="center"/>
- 激活刚创建的conda环境，在命令行中输入以下命令：
```shell
# 激活paddle_env环境
conda activate paddle_env
# 查看当前python的位置
where python
```
<img src="../install/windows/conda_list_env.png" alt="create environment" width="600" align="center"/>
以上anaconda环境和python环境安装完毕
<a name="1.2"></a>
### 1.2 Mac
#### 1.2.1 安装Anaconda
- 说明：使用paddlepaddle需要先安装python环境，这里我们选择python集成环境Anaconda工具包
- Anaconda是1个常用的python包管理程序
- 安装完Anaconda后，可以安装python环境，以及numpy等所需的工具包环境
- Anaconda下载：
- 地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
<img src="../install/mac/anaconda_start.png" alt="anaconda download" width="800" align="center"/>
- 选择最下方的`Anaconda3-2021.05-MacOSX-x86_64.pkg`下载
- 下载完成后，双击.pkg文件进入图形界面
- 按默认设置即可，安装需要花费一段时间
- 建议安装vscode或pycharm等代码编辑器
#### 1.2.2 打开终端并创建conda环境
- 打开终端
- 同时按下command键和空格键，在聚焦搜索中输入"终端"，双击进入终端
- **将conda加入环境变量**
- 加入环境变量是为了让系统能识别conda命令
- 输入以下命令，在终端中打开`~/.bash_profile`：
```shell
vim ~/.bash_profile
```
- 在`~/.bash_profile`中将conda添加为环境变量：
```shell
# 先按i进入编辑模式
# 在第一行输入：
export PATH="~/opt/anaconda3/bin:$PATH"
# 若安装时自定义了安装位置，则将~/opt/anaconda3/bin改为自定义的安装目录下的bin文件夹
```
```shell
# 修改后的~/.bash_profile文件应如下（其中xxx为用户名）：
export PATH="~/opt/anaconda3/bin:$PATH"
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/Users/xxx/opt/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
eval "$__conda_setup"
else
if [ -f "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
. "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
else
export PATH="/Users/xxx/opt/anaconda3/bin:$PATH"
fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
```
- 修改完成后，先按`esc`键退出编辑模式，再输入`:wq!`并回车，以保存退出
- 验证是否能识别conda命令：
- 在终端中输入`source ~/.bash_profile`以更新环境变量
- 再在终端输入`conda info --envs`，若能显示当前有base环境，则conda已加入环境变量
- 创建新的conda环境
```shell
# 在命令行输入以下命令，创建名为paddle_env的环境
# 此处为加速下载，使用清华源
conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
```
- 该命令会创建1个名为paddle_env、python版本为3.8的可执行环境，根据网络状态，需要花费一段时间
- 之后命令行中会输出提示信息，输入y并回车继续安装
- <img src="../install/mac/conda_create.png" alt="conda_create" width="600" align="center"/>
- 激活刚创建的conda环境，在命令行中输入以下命令：
```shell
# 激活paddle_env环境
conda activate paddle_env
# 查看当前python的位置
where python
```
<img src="../install/mac/conda_activate.png" alt="conda_actviate" width="600" align="center"/>
以上anaconda环境和python环境安装完毕
<a name="1.3"></a>
### 1.3 Linux
Linux用户可选择Anaconda或Docker两种方式运行。如果你熟悉Docker且需要训练PaddleOCR模型，推荐使用Docker环境，PaddleOCR的开发流程均在Docker环境下运行。如果你不熟悉Docker，也可以使用Anaconda来运行项目。
#### 1.3.1 Anaconda环境配置
- 说明：使用paddlepaddle需要先安装python环境，这里我们选择python集成环境Anaconda工具包
- Anaconda是1个常用的python包管理程序
- 安装完Anaconda后，可以安装python环境，以及numpy等所需的工具包环境
- **下载Anaconda**：
- 下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
<img src="../install/linux/anaconda_download.png" akt="anaconda download" width="800" align="center"/>
- 选择适合您操作系统的版本
- 可在终端输入`uname -m`查询系统所用的指令集
- 下载法1：本地下载，再将安装包传到linux服务器上
- 下载法2：直接使用linux命令行下载
```shell
# 首先安装wget
sudo apt-get install wget # Ubuntu
sudo yum install wget # CentOS
```
```shell
# 然后使用wget从清华源上下载
# 如要下载Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh，则下载命令如下：
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
# 若您要下载其他版本，需要将最后1个/后的文件名改成您希望下载的版本
```
- 安装Anaconda：
- 在命令行输入`sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh`
- 若您下载的是其它版本，则将该命令的文件名替换为您下载的文件名
- 按照安装提示安装即可
- 查看许可时可输入q来退出
- **将conda加入环境变量**
- 加入环境变量是为了让系统能识别conda命令，若您在安装时已将conda加入环境变量path，则可跳过本步
- 在终端中打开`~/.bashrc`：
```shell
# 在终端中输入以下命令：
vim ~/.bashrc
```
- 在`~/.bashrc`中将conda添加为环境变量：
```shell
# 先按i进入编辑模式
# 在第一行输入：
export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"
# 若安装时自定义了安装位置，则将~/anaconda3/bin改为自定义的安装目录下的bin文件夹
```
```shell
# 修改后的~/.bash_profile文件应如下（其中xxx为用户名）：
export PATH="~/opt/anaconda3/bin:$PATH"
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/Users/xxx/opt/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
eval "$__conda_setup"
else
if [ -f "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
. "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
else
export PATH="/Users/xxx/opt/anaconda3/bin:$PATH"
fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
```
- 修改完成后，先按`esc`键退出编辑模式，再输入`:wq!`并回车，以保存退出
- 验证是否能识别conda命令：
- 在终端中输入`source ~/.bash_profile`以更新环境变量
- 再在终端输入`conda info --envs`，若能显示当前有base环境，则conda已加入环境变量
- 创建新的conda环境
```shell
# 在命令行输入以下命令，创建名为paddle_env的环境
# 此处为加速下载，使用清华源
conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
```
- 该命令会创建1个名为paddle_env、python版本为3.8的可执行环境，根据网络状态，需要花费一段时间
- 之后命令行中会输出提示信息，输入y并回车继续安装
<img src="../install/linux/conda_create.png" alt="conda_create" width="500" align="center"/>
- 激活刚创建的conda环境，在命令行中输入以下命令：
```shell
# 激活paddle_env环境
conda activate paddle_env
```
以上anaconda环境和python环境安装完毕
#### 1.3.2 Docker环境配置
**注意：第一次使用这个镜像，会自动下载该镜像，请耐心等待。您也可以访问[DockerHub](https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/)获取与您机器适配的镜像。**
```bash
# 切换到工作目录下
cd /home/Projects
# 首次运行需创建一个docker容器，再次运行时不需要运行当前命令
# 创建一个名字为ppocr的docker容器，并将当前目录映射到容器的/paddle目录下
如果您希望在CPU环境下使用docker，使用docker而不是nvidia-docker创建docker
sudo docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash
如果使用CUDA10，请运行以下命令创建容器，设置docker容器共享内存shm-size为64G，建议设置32G以上
sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash
# ctrl+P+Q可退出docker 容器，重新进入docker 容器使用如下命令
sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash
```
<a name="2"></a>
## 2. 安装PaddlePaddle
- 如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
```bash
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
- 如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装
```bash
python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
更多的版本需求，请参照[飞桨官网安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。
doc/doc_ch/inference.md
View file @ 83303bc7
......@@ -49,10 +49,9 @@ wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobi
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
# -o 配置可选参数
# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# Global.load_static_weights 参数需要设置为 False。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
python3 tools/export_model.py -c configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train/best_accuracy Global.load_static_weights=False Global.save_inference_dir=./inference/det_db/
python3 tools/export_model.py -c configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_db/
```
转inference模型时，使用的配置文件和训练时使用的配置文件相同。另外，还需要设置配置文件中的`Global.pretrained_model`参数，其指向训练中保存的模型参数文件。
转换成功后，在模型保存目录下有三个文件：
......@@ -76,10 +75,9 @@ wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobi
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
# -o 配置可选参数
# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# Global.load_static_weights 参数需要设置为 False。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train/best_accuracy Global.load_static_weights=False Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn/
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn/
```
**注意：**如果您是在自己的数据集上训练的模型，并且调整了中文字符的字典文件，请注意修改配置文件中的`character_dict_path`是否是所需要的字典文件。
......@@ -105,10 +103,9 @@ wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobi
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
# -o 配置可选参数
# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# Global.load_static_weights 参数需要设置为 False。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
python3 tools/export_model.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train/best_accuracy Global.load_static_weights=False Global.save_inference_dir=./inference/cls/
python3 tools/export_model.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/cls/
```
转换成功后，在目录下有三个文件：
......@@ -150,12 +147,12 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_m
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/2.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/det_db/" --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
```
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.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/det_db/" --use_gpu=False
```
<a name="DB文本检测模型推理"></a>
......@@ -164,7 +161,7 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_di
首先将DB文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例（ [模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_db_v2.0_train.tar) )，可以使用如下命令进行转换：
```
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_db.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_db_v2.0_train/best_accuracy Global.load_static_weights=False Global.save_inference_dir=./inference/det_db
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_db.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_db_v2.0_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_db
```
DB文本检测模型推理，可以执行如下命令：
......@@ -185,7 +182,7 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_
首先将EAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例（ [模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_east_v2.0_train.tar) )，可以使用如下命令进行转换：
```
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_east.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_east_v2.0_train/best_accuracy Global.load_static_weights=False Global.save_inference_dir=./inference/det_east
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_east.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_east_v2.0_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_east
```
**EAST文本检测模型推理，需要设置参数`--det_algorithm="EAST"`**，可以执行如下命令：
......@@ -205,7 +202,7 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="EAST" --image_dir="./doc/img
#### (1). 四边形文本检测模型（ICDAR2015）
首先将SAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例([模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0_train.tar))，可以使用如下命令进行转换：
```
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_icdar15.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0_train/best_accuracy Global.load_static_weights=False Global.save_inference_dir=./inference/det_sast_ic15
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_icdar15.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_sast_ic15
```
**SAST文本检测模型推理，需要设置参数`--det_algorithm="SAST"`**，可以执行如下命令：
......@@ -220,11 +217,11 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="SAST" --image_dir="./doc/img
首先将SAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在Total-Text英文数据集训练的模型为例（[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0_train.tar))，可以使用如下命令进行转换：
```
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_totaltext.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0_train/best_accuracy Global.load_static_weights=False Global.save_inference_dir=./inference/det_sast_tt
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_totaltext.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_sast_tt
```
**SAST文本检测模型推理，需要设置参数`--det_algorithm="SAST"`，同时，还需要增加参数`--det_sast_polygon=True`，**可以执行如下命令：
SAST文本检测模型推理，需要设置参数`--det_algorithm="SAST"`，同时，还需要增加参数`--det_sast_polygon=True`，可以执行如下命令：
```
python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="SAST" --image_dir="./doc/imgs_en/img623.jpg" --det_model_dir="./inference/det_sast_tt/" --det_sast_polygon=True
```
......@@ -270,7 +267,7 @@ Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:('实力活力', 0.98458153)
的模型为例（ [模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar) )，可以使用如下命令进行转换：
```
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml -o Global.pretrained_model=./rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train/best_accuracy Global.load_static_weights=False Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml -o Global.pretrained_model=./rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn
```
CRNN 文本识别模型推理，可以执行如下命令：
......@@ -362,17 +359,18 @@ Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['0', 0.9999982]
<a name="超轻量中文OCR模型推理"></a>
### 1. 超轻量中文OCR模型推理
在执行预测时，需要通过参数`image_dir`指定单张图像或者图像集合的路径、参数`det_model_dir`,`cls_model_dir`和`rec_model_dir`分别指定检测，方向分类和识别的inference模型路径。参数`use_angle_cls`用于控制是否启用方向分类模型。可视化识别结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面。
在执行预测时，需要通过参数`image_dir`指定单张图像或者图像集合的路径、参数`det_model_dir`,`cls_model_dir`和`rec_model_dir`分别指定检测，方向分类和识别的inference模型路径。参数`use_angle_cls`用于控制是否启用方向分类模型。`use_mp`表示是否使用多进程。`total_process_num`表示在使用多进程时的进程数。可视化识别结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面。
```
```shell
# 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
# 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
```
# 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
```
......
doc/doc_ch/inference_ppocr.md 0 → 100644
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# PP-OCR模型库快速推理
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。
- [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)
- [2.1 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)
- [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)
<a name="文本检测模型推理"></a>
## 1. 文本检测模型推理
文本检测模型推理，默认使用DB模型的配置参数。超轻量中文检测模型推理，可以执行如下命令：
```
# 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/"
```
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)
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`]，
`det_limit_size_len` 为正整数，一般设置为32 的倍数，比如960。
参数默认设置为`limit_type='max', det_limit_side_len=960`。表示网络输入图像的最长边不能超过960，
如果超过这个值，会对图像做等宽比的resize操作，确保最长边为`det_limit_side_len`。
设置为`limit_type='min', det_limit_side_len=960` 则表示限制图像的最短边为960。
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
```
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
```
<a name="文本识别模型推理"></a>
## 2. 文本识别模型推理
<a name="超轻量中文识别模型推理"></a>
### 2.1 超轻量中文识别模型推理
超轻量中文识别模型推理，可以执行如下命令：
```
# 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
tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_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"
```
![](/Users/zhulingfeng01/OCR/PaddleOCR/doc/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：
```bash
Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:('实力活力', 0.98458153)
```
<a name="多语言模型的推理"></a>
### 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，
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：
```
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)
执行命令后，上图的预测结果为：
``` text
Predicts of ./doc/imgs_words/korean/1.jpg:('바탕으로', 0.9948904)
```
<a name="方向分类模型推理"></a>
## 3. 方向分类模型推理
方向分类模型推理，可以执行如下命令：
```
# 下载超轻量中文方向分类器模型：
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
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"
```
![](/Users/zhulingfeng01/OCR/PaddleOCR/doc/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：
```
Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['0', 0.9999982]
```
<a name="文本检测、方向分类和文字识别串联推理"></a>
## 4. 文本检测、方向分类和文字识别串联推理
以超轻量中文OCR模型推理为例，在执行预测时，需要通过参数`image_dir`指定单张图像或者图像集合的路径、参数`det_model_dir`,`cls_model_dir`和`rec_model_dir`分别指定检测，方向分类和识别的inference模型路径。参数`use_angle_cls`用于控制是否启用方向分类模型。`use_mp`表示是否使用多进程。`total_process_num`表示在使用多进程时的进程数。可视化识别结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面。
```shell
# 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
# 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
# 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
```
执行命令后，识别结果图像如下：
![](/Users/zhulingfeng01/OCR/PaddleOCR/doc/imgs_results/system_res_00018069.jpg)
doc/doc_ch/knowledge_distillation.md 0 → 100644
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# 知识蒸馏
## 1. 简介
### 1.1 知识蒸馏介绍
近年来，深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域被验证是一种极其有效的解决问题的方法。通过构建合适的神经网络，加以训练，最终网络模型的性能指标基本上都会超过传统算法。
在数据量足够大的情况下，通过合理构建网络模型的方式增加其参数量，可以显著改善模型性能，但是这又带来了模型复杂度急剧提升的问题。大模型在实际场景中使用的成本较高。
深度神经网络一般有较多的参数冗余，目前有几种主要的方法对模型进行压缩，减小其参数量。如裁剪、量化、知识蒸馏等，其中知识蒸馏是指使用教师模型(teacher model)去指导学生模型(student model)学习特定任务，保证小模型在参数量不变的情况下，得到比较大的性能提升。
此外，在知识蒸馏任务中，也衍生出了互学习的模型训练方法，论文[Deep Mutual Learning](https://arxiv.org/abs/1706.00384)中指出，使用两个完全相同的模型在训练的过程中互相监督，可以达到比单个模型训练更好的效果。
### 1.2 PaddleOCR知识蒸馏简介
无论是大模型蒸馏小模型，还是小模型之间互相学习，更新参数，他们本质上是都是不同模型之间输出或者特征图(feature map)之间的相互监督，区别仅在于 (1) 模型是否需要固定参数。(2) 模型是否需要加载预训练模型。
对于大模型蒸馏小模型的情况，大模型一般需要加载预训练模型并固定参数；对于小模型之间互相蒸馏的情况，小模型一般都不加载预训练模型，参数也都是可学习的状态。
在知识蒸馏任务中，不只有2个模型之间进行蒸馏的情况，多个模型之间互相学习的情况也非常普遍。因此在知识蒸馏代码框架中，也有必要支持该种类别的蒸馏方法。
PaddleOCR中集成了知识蒸馏的算法，具体地，有以下几个主要的特点：
- 支持任意网络的互相学习，不要求子网络结构完全一致或者具有预训练模型；同时子网络数量也没有任何限制，只需要在配置文件中添加即可。
- 支持loss函数通过配置文件任意配置，不仅可以使用某种loss，也可以使用多种loss的组合
- 支持知识蒸馏训练、预测、评估与导出等所有模型相关的环境，方便使用与部署。
通过知识蒸馏，在中英文通用文字识别任务中，不增加任何预测耗时的情况下，可以给模型带来3%以上的精度提升，结合学习率调整策略以及模型结构微调策略，最终提升提升超过5%。
## 2. 配置文件解析
在知识蒸馏训练的过程中，数据预处理、优化器、学习率、全局的一些属性没有任何变化。模型结构、损失函数、后处理、指标计算等模块的配置文件需要进行微调。
下面以识别与检测的知识蒸馏配置文件为例，对知识蒸馏的训练与配置进行解析。
### 2.1 识别配置文件解析
配置文件在[ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml)。
#### 2.1.1 模型结构
知识蒸馏任务中，模型结构配置如下所示。
```yaml
Architecture:
model_type: &model_type "rec" # 模型类别，rec、det等，每个子网络的的模型类别都与
name: DistillationModel # 结构名称，蒸馏任务中，为DistillationModel，用于构建对应的结构
algorithm: Distillation # 算法名称
Models: # 模型，包含子网络的配置信息
Teacher: # 子网络名称，至少需要包含`pretrained`与`freeze_params`信息，其他的参数为子网络的构造参数
pretrained: # 该子网络是否需要加载预训练模型
freeze_params: false # 是否需要固定参数
return_all_feats: true # 子网络的参数，表示是否需要返回所有的features，如果为False，则只返回最后的输出
model_type: *model_type # 模型类别
algorithm: CRNN # 子网络的算法名称，该子网络剩余参与均为构造参数，与普通的模型训练配置一致
Transform:
Backbone:
name: MobileNetV1Enhance
scale: 0.5
Neck:
name: SequenceEncoder
encoder_type: rnn
hidden_size: 64
Head:
name: CTCHead
mid_channels: 96
fc_decay: 0.00002
Student: # 另外一个子网络，这里给的是DML的蒸馏示例，两个子网络结构相同，均需要学习参数
pretrained: # 下面的组网参数同上
freeze_params: false
return_all_feats: true
model_type: *model_type
algorithm: CRNN
Transform:
Backbone:
name: MobileNetV1Enhance
scale: 0.5
Neck:
name: SequenceEncoder
encoder_type: rnn
hidden_size: 64
Head:
name: CTCHead
mid_channels: 96
fc_decay: 0.00002
```
当然，这里如果希望添加更多的子网络进行训练，也可以按照`Student`与`Teacher`的添加方式，在配置文件中添加相应的字段。比如说如果希望有3个模型互相监督，共同训练，那么`Architecture`可以写为如下格式。
```yaml
Architecture:
model_type: &model_type "rec"
name: DistillationModel
algorithm: Distillation
Models:
Teacher:
pretrained:
freeze_params: false
return_all_feats: true
model_type: *model_type
algorithm: CRNN
Transform:
Backbone:
name: MobileNetV1Enhance
scale: 0.5
Neck:
name: SequenceEncoder
encoder_type: rnn
hidden_size: 64
Head:
name: CTCHead
mid_channels: 96
fc_decay: 0.00002
Student:
pretrained:
freeze_params: false
return_all_feats: true
model_type: *model_type
algorithm: CRNN
Transform:
Backbone:
name: MobileNetV1Enhance
scale: 0.5
Neck:
name: SequenceEncoder
encoder_type: rnn
hidden_size: 64
Head:
name: CTCHead
mid_channels: 96
fc_decay: 0.00002
Student2: # 知识蒸馏任务中引入的新的子网络，其他部分与上述配置相同
pretrained:
freeze_params: false
return_all_feats: true
model_type: *model_type
algorithm: CRNN
Transform:
Backbone:
name: MobileNetV1Enhance
scale: 0.5
Neck:
name: SequenceEncoder
encoder_type: rnn
hidden_size: 64
Head:
name: CTCHead
mid_channels: 96
fc_decay: 0.00002
```
最终该模型训练时，包含3个子网络：`Teacher`, `Student`, `Student2`。
蒸馏模型`DistillationModel`类的具体实现代码可以参考[distillation_model.py](../../ppocr/modeling/architectures/distillation_model.py)。
最终模型`forward`输出为一个字典，key为所有的子网络名称，例如这里为`Student`与`Teacher`，value为对应子网络的输出，可以为`Tensor`（只返回该网络的最后一层）和`dict`（也返回了中间的特征信息）。
在识别任务中，为了添加更多损失函数，保证蒸馏方法的可扩展性，将每个子网络的输出保存为`dict`，其中包含子模块输出。以该识别模型为例，每个子网络的输出结果均为`dict`，key包含`backbone_out`,`neck_out`, `head_out`，`value`为对应模块的tensor，最终对于上述配置文件，`DistillationModel`的输出格式如下。
```json
{
"Teacher": {
"backbone_out": tensor,
"neck_out": tensor,
"head_out": tensor,
},
"Student": {
"backbone_out": tensor,
"neck_out": tensor,
"head_out": tensor,
}
}
```
#### 2.1.2 损失函数
知识蒸馏任务中，损失函数配置如下所示。
```yaml
Loss:
name: CombinedLoss # 损失函数名称，基于改名称，构建用于损失函数的类
loss_config_list: # 损失函数配置文件列表，为CombinedLoss的必备函数
- DistillationCTCLoss: # 基于蒸馏的CTC损失函数，继承自标准的CTC loss
weight: 1.0 # 损失函数的权重，loss_config_list中，每个损失函数的配置都必须包含该字段
model_name_list: ["Student", "Teacher"] # 对于蒸馏模型的预测结果，提取这两个子网络的输出，与gt计算CTC loss
key: head_out # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor
- DistillationDMLLoss: # 蒸馏的DML损失函数，继承自标准的DMLLoss
weight: 1.0 # 权重
act: "softmax" # 激活函数，对输入使用激活函数处理，可以为softmax, sigmoid或者为None，默认为None
model_name_pairs: # 用于计算DML loss的子网络名称对，如果希望计算其他子网络的DML loss，可以在列表下面继续填充
- ["Student", "Teacher"]
key: head_out # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor
- DistillationDistanceLoss: # 蒸馏的距离损失函数
weight: 1.0 # 权重
mode: "l2" # 距离计算方法，目前支持l1, l2, smooth_l1
model_name_pairs: # 用于计算distance loss的子网络名称对
- ["Student", "Teacher"]
key: backbone_out # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor
```
上述损失函数中，所有的蒸馏损失函数均继承自标准的损失函数类，主要功能为: 对蒸馏模型的输出进行解析，找到用于计算损失的中间节点(tensor)，再使用标准的损失函数类去计算。
以上述配置为例，最终蒸馏训练的损失函数包含下面3个部分。
- `Student`和`Teacher`的最终输出(`head_out`)与gt的CTC loss，权重为1。在这里因为2个子网络都需要更新参数，因此2者都需要计算与g的loss。
- `Student`和`Teacher`的最终输出(`head_out`)之间的DML loss，权重为1。
- `Student`和`Teacher`的骨干网络输出(`backbone_out`)之间的l2 loss，权重为1。
关于`CombinedLoss`更加具体的实现可以参考: [combined_loss.py](../../ppocr/losses/combined_loss.py#L23)。关于`DistillationCTCLoss`等蒸馏损失函数更加具体的实现可以参考[distillation_loss.py](../../ppocr/losses/distillation_loss.py)。
#### 2.1.3 后处理
知识蒸馏任务中，后处理配置如下所示。
```yaml
PostProcess:
name: DistillationCTCLabelDecode # 蒸馏任务的CTC解码后处理，继承自标准的CTCLabelDecode类
model_name: ["Student", "Teacher"] # 对于蒸馏模型的预测结果，提取这两个子网络的输出，进行解码
key: head_out # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor
```
以上述配置为例，最终会同时计算`Student`和`Teahcer` 2个子网络的CTC解码输出，返回一个`dict`，`key`为用于处理的子网络名称，`value`为用于处理的子网络列表。
关于`DistillationCTCLabelDecode`更加具体的实现可以参考: [rec_postprocess.py](../../ppocr/postprocess/rec_postprocess.py#L128)
#### 2.1.4 指标计算
知识蒸馏任务中，指标计算配置如下所示。
```yaml
Metric:
name: DistillationMetric # 蒸馏任务的CTC解码后处理，继承自标准的CTCLabelDecode类
base_metric_name: RecMetric # 指标计算的基类，对于模型的输出，会基于该类，计算指标
main_indicator: acc # 指标的名称
key: "Student" # 选取该子网络的 main_indicator 作为作为保存保存best model的判断标准
```
以上述配置为例，最终会使用`Student`子网络的acc指标作为保存best model的判断指标，同时，日志中也会打印出所有子网络的acc指标。
关于`DistillationMetric`更加具体的实现可以参考: [distillation_metric.py](../../ppocr/metrics/distillation_metric.py#L24)。
#### 2.1.5 蒸馏模型微调
对蒸馏得到的识别蒸馏进行微调有2种方式。
（1）基于知识蒸馏的微调：这种情况比较简单，下载预训练模型，在[ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml)中配置好预训练模型路径以及自己的数据路径，即可进行模型微调训练。
（2）微调时不使用知识蒸馏：这种情况，需要首先将预训练模型中的学生模型参数提取出来，具体步骤如下。
* 首先下载预训练模型并解压。
```shell
# 下面预训练模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar
tar -xf ch_PP-OCRv2_rec_train.tar
```
* 然后使用python，对其中的学生模型参数进行提取
```python
import paddle
# 加载预训练模型
all_params = paddle.load("ch_PP-OCRv2_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."):]: all_params[key] for key in all_params if "Student." in key}
# 查看学生模型权重参数的keys
print(s_params.keys())
# 保存
paddle.save(s_params, "ch_PP-OCRv2_rec_train/student.pdparams")
```
转化完成之后，使用[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)，修改预训练模型的路径（为导出的`student.pdparams`模型路径）以及自己的数据路径，即可进行模型微调。
### 2.2 检测配置文件解析
* coming soon!
doc/doc_ch/models_and_config.md 0 → 100644
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# PP-OCR模型与配置文件
PP-OCR模型与配置文件一章主要补充一些OCR模型的基本概念、配置文件的内容与作用以便对模型后续的参数调整和训练中拥有更好的体验。
本章包含三个部分，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[配置文件内容与生成](./config.md)中详细说明调整PP-OCR模型所需的参数。最后的[模型库快速使用](./inference_ppocr.md)是对第一节PP-OCR模型库使用方法的介绍，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（V2.0，2021年1月20日更新）
## OCR模型列表（V2.1，2021年9月6日更新）
> **说明**
> 1. 2.0版模型和[1.1版模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/models_list.md)的主要区别在于动态图训练vs.静态图训练，模型性能上无明显差距。
> 2. 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)。
> 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
> 2. 2.0版模型和[1.1版模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/models_list.md) 的主要区别在于动态图训练vs.静态图训练，模型性能上无明显差距。
> 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)
......@@ -11,6 +12,7 @@
- [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)
- [三、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)
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：
......@@ -31,7 +33,9 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | --- |
|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)| |推理模型 (coming soon) / 训练模型 (coming soon)|
|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|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_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_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)|
......@@ -44,8 +48,10 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | --- |
|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)| |[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)|3.71M|[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_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|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_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) |
**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。
......@@ -55,63 +61,26 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | --- |
|en_number_mobile_slim_v2.0_rec|slim裁剪量化版超轻量模型，支持英文、数字识别|[rec_en_number_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_en_number_lite_train.yml)| | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/en_number_mobile_v2.0_rec_slim_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/en_number_mobile_v2.0_rec_slim_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)|2.56M|[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_slim_v2.0_rec|slim裁剪量化版超轻量模型，支持英文、数字识别|[rec_en_number_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_en_number_lite_train.yml)| 2.7M | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/en_number_mobile_v2.0_rec_slim_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/en_number_mobile_v2.0_rec_slim_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>
#### 3. 多语言识别模型（更多语言持续更新中...）
**说明：** 新增的多语言模型的配置文件通过代码方式生成，您可以通过`--help`参数查看当前PaddleOCR支持生成哪些多语言的配置文件：
```bash
# 该代码需要在指定目录运行
cd {your/path/}PaddleOCR/configs/rec/multi_language/
python3 generate_multi_language_configs.py --help
```
下面以生成意大利语配置文件为例：
##### 1. 生成意大利语配置文件测试现有模型
如果您仅仅想用配置文件测试PaddleOCR提供的多语言模型可以通过下面命令生成默认的配置文件，使用PaddleOCR提供的小语种字典进行预测。
```bash
# 该代码需要在指定目录运行
cd {your/path/}PaddleOCR/configs/rec/multi_language/
# 通过-l或者--language参数设置需要生成的语种的配置文件，该命令会将默认参数写入配置文件
python3 generate_multi_language_configs.py -l it
```
##### 2. 生成意大利语配置文件训练自己的数据
如果您想训练自己的小语种模型，可以准备好训练集文件、验证集文件、字典文件和训练数据路径，这里假设准备的意大利语的训练集、验证集、字典和训练数据路径为：
- 训练集:{your/path/}PaddleOCR/train_data/train_list.txt
- 验证集:{your/path/}PaddleOCR/train_data/val_list.txt
- 使用PaddleOCR提供的默认字典：{your/path/}PaddleOCR/ppocr/utils/dict/it_dict.txt
- 训练数据路径:{your/path/}PaddleOCR/train_data
使用以下命令生成配置文件：
```bash
# 该代码需要在指定目录运行
cd {your/path/}PaddleOCR/configs/rec/multi_language/
# -l或者--language字段是必须的
# --train修改训练集，--val修改验证集，--data_dir修改数据集目录，-o修改对应默认参数
# --dict命令改变字典路径，示例使用默认字典路径则该参数可不填
python3 generate_multi_language_configs.py -l it \
--train train_data/train_list.txt \
--val train_data/val_list.txt \
--data_dir train_data \
-o Global.use_gpu=False
```
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | --- |
| french_mobile_v2.0_rec |法文识别|[rec_french_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_french_lite_train.yml)|2.65M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/french_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/french_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| german_mobile_v2.0_rec |德文识别|[rec_german_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_german_lite_train.yml)|2.65M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/german_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/german_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| korean_mobile_v2.0_rec |韩文识别|[rec_korean_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_korean_lite_train.yml)|3.9M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/korean_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/korean_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| japan_mobile_v2.0_rec |日文识别|[rec_japan_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_japan_lite_train.yml)|4.23M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/japan_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/japan_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| chinese_cht_mobile_v2.0_rec |中文繁体识别|rec_chinese_cht_lite_train.yml|5.63M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/chinese_cht_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/chinese_cht_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| te_mobile_v2.0_rec |泰卢固文识别|rec_te_lite_train.yml|2.63M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/te_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/te_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| ka_mobile_v2.0_rec |卡纳达文识别|rec_ka_lite_train.yml|2.63M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/ka_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/ka_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| ta_mobile_v2.0_rec |泰米尔文识别|rec_ta_lite_train.yml|2.63M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/ta_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/ta_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| latin_mobile_v2.0_rec | 拉丁文识别 | [rec_latin_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_latin_lite_train.yml) |2.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/latin_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/latin_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| arabic_mobile_v2.0_rec | 阿拉伯字母 | [rec_arabic_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_arabic_lite_train.yml) |2.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/arabic_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/arabic_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| cyrillic_mobile_v2.0_rec | 斯拉夫字母 | [rec_cyrillic_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_cyrillic_lite_train.yml) |2.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/cyrillic_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/cyrillic_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| devanagari_mobile_v2.0_rec | 梵文字母 | [rec_devanagari_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_devanagari_lite_train.yml) |2.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/devanagari_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/devanagari_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
|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|
| --- | --- | --- | --- |--- | --- |
| french_mobile_v2.0_rec | ppocr/utils/dict/french_dict.txt |法文识别|[rec_french_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_french_lite_train.yml)|2.65M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/french_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/french_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| german_mobile_v2.0_rec | ppocr/utils/dict/german_dict.txt |德文识别|[rec_german_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_german_lite_train.yml)|2.65M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/german_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/german_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| korean_mobile_v2.0_rec | ppocr/utils/dict/korean_dict.txt |韩文识别|[rec_korean_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_korean_lite_train.yml)|3.9M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/korean_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/korean_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| japan_mobile_v2.0_rec | ppocr/utils/dict/japan_dict.txt |日文识别|[rec_japan_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_japan_lite_train.yml)|4.23M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/japan_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/japan_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| chinese_cht_mobile_v2.0_rec | ppocr/utils/dict/chinese_cht_dict.txt | 中文繁体识别|rec_chinese_cht_lite_train.yml|5.63M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/chinese_cht_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/chinese_cht_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| te_mobile_v2.0_rec | ppocr/utils/dict/te_dict.txt | 泰卢固文识别|rec_te_lite_train.yml|2.63M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/te_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/te_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| ka_mobile_v2.0_rec | ppocr/utils/dict/ka_dict.txt |卡纳达文识别|rec_ka_lite_train.yml|2.63M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/ka_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/ka_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| ta_mobile_v2.0_rec | ppocr/utils/dict/ta_dict.txt |泰米尔文识别|rec_ta_lite_train.yml|2.63M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/ta_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/ta_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| latin_mobile_v2.0_rec | ppocr/utils/dict/latin_dict.txt | 拉丁文识别 | [rec_latin_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_latin_lite_train.yml) |2.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/latin_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/latin_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| arabic_mobile_v2.0_rec | ppocr/utils/dict/arabic_dict.txt | 阿拉伯字母 | [rec_arabic_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_arabic_lite_train.yml) |2.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/arabic_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/arabic_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| cyrillic_mobile_v2.0_rec | ppocr/utils/dict/cyrillic_dict.txt | 斯拉夫字母 | [rec_cyrillic_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_cyrillic_lite_train.yml) |2.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/cyrillic_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/cyrillic_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
| devanagari_mobile_v2.0_rec | ppocr/utils/dict/devanagari_dict.txt |梵文字母 | [rec_devanagari_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_devanagari_lite_train.yml) |2.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/devanagari_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/devanagari_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
更多支持语种请参考: [多语言模型](./multi_languages.md)
......@@ -121,5 +90,16 @@ python3 generate_multi_language_configs.py -l it \
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | --- |
|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_cls|slim量化版模型|[cls_mv3.yml](../../configs/cls/cls_mv3.yml)| |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_infer.tar) |
|ch_ppocr_mobile_v2.0_cls|原始模型|[cls_mv3.yml](../../configs/cls/cls_mv3.yml)|1.38M|[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) |
|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_cls|slim量化版模型，对检测到的文本行文字角度分类|[cls_mv3.yml](../../configs/cls/cls_mv3.yml)| 2.1M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_infer.tar) |
|ch_ppocr_mobile_v2.0_cls|原始分类器模型，对检测到的文本行文字角度分类|[cls_mv3.yml](../../configs/cls/cls_mv3.yml)|1.38M|[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) |
<a name="Paddle-Lite模型"></a>
### 四、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|
|---|---|---|---|---|---|---|
|PP-OCRv2|蒸馏版超轻量中文OCR移动端模型|11M|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer_opt.nb)|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_opt.nb)|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer_opt.nb)|v2.9|
|PP-OCRv2(slim)|蒸馏版超轻量中文OCR移动端模型|4.9M|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_opt.nb)|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_opt.nb)|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_opt.nb)|v2.9|
|V2.0|ppocr_v2.0超轻量中文OCR移动端模型|7.8M|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_opt.nb)|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_opt.nb)|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_opt.nb)|v2.9|
|V2.0(slim)|ppocr_v2.0超轻量中文OCR移动端模型|3.3M|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_slim_opt.nb)|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_opt.nb)|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_opt.nb)|v2.9|
doc/doc_ch/multi_languages.md
View file @ 83303bc7
......@@ -11,7 +11,7 @@ PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，不仅
其中英文模型支持，大小写字母和常见标点的检测识别，并优化了空格字符的识别：
<div align="center">
<img src="../imgs_results/multi_lang/en_1.jpg" width="400" height="600">
<img src="../imgs_results/multi_lang/img_12.jpg" width="900" height="300">
</div>
小语种模型覆盖了拉丁语系、阿拉伯语系、中文繁体、韩语、日语等等：
......@@ -19,6 +19,8 @@ PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，不仅
<div align="center">
<img src="../imgs_results/multi_lang/japan_2.jpg" width="600" height="300">
<img src="../imgs_results/multi_lang/french_0.jpg" width="300" height="300">
<img src="../imgs_results/multi_lang/korean_0.jpg" width="500" height="300">
<img src="../imgs_results/multi_lang/arabic_0.jpg" width="300" height="300">
</div>
......@@ -30,14 +32,9 @@ PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，不仅
- [2 快速使用](#快速使用)
- [2.1 命令行运行](#命令行运行)
- [2.1.1 整图预测](#bash_检测+识别)
- [2.1.2 识别预测](#bash_识别)
- [2.1.3 检测预测](#bash_检测)
- [2.2 python 脚本运行](#python_脚本运行)
- [2.2.1 整图预测](#python_检测+识别)
- [2.2.2 识别预测](#python_识别)
- [2.2.3 检测预测](#python_检测)
- [3 自定义训练](#自定义训练)
- [4 预测部署](#预测部署)
- [4 支持语种及缩写](#语种缩写)
<a name="安装"></a>
......@@ -50,7 +47,7 @@ PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，不仅
pip install paddlepaddle
# gpu
pip instll paddlepaddle-gpu
pip install paddlepaddle-gpu
```
<a name="paddleocr_package_安装"></a>
......@@ -85,35 +82,37 @@ Paddleocr目前支持80个语种，可以通过修改--lang参数进行切换，
``` bash
paddleocr --image_dir doc/imgs/japan_2.jpg --lang=japan
paddleocr --image_dir doc/imgs_en/254.jpg --lang=en
```
<div align="center">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/release/2.1/doc/imgs/japan_2.jpg" width="800">
<img src="../imgs_en/254.jpg" width="300" height="600">
<img src="../imgs_results/multi_lang/img_02.jpg" width="600" height="600">
</div>
结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
```text
[[[671.0, 60.0], [847.0, 63.0], [847.0, 104.0], [671.0, 102.0]], ('もちもち', 0.9993342)]
[[[394.0, 82.0], [536.0, 77.0], [538.0, 127.0], [396.0, 132.0]], ('天然の', 0.9919842)]
[[[880.0, 89.0], [1014.0, 93.0], [1013.0, 127.0], [879.0, 124.0]], ('とろっと', 0.9976762)]
[[[1067.0, 101.0], [1294.0, 101.0], [1294.0, 138.0], [1067.0, 138.0]], ('後味のよい', 0.9988712)]
[('PHO CAPITAL', 0.95723116), [[66.0, 50.0], [327.0, 44.0], [327.0, 76.0], [67.0, 82.0]]]
[('107 State Street', 0.96311164), [[72.0, 90.0], [451.0, 84.0], [452.0, 116.0], [73.0, 121.0]]]
[('Montpelier Vermont', 0.97389287), [[69.0, 132.0], [501.0, 126.0], [501.0, 158.0], [70.0, 164.0]]]
[('8022256183', 0.99810505), [[71.0, 175.0], [363.0, 170.0], [364.0, 202.0], [72.0, 207.0]]]
[('REG 07-24-201706:59 PM', 0.93537045), [[73.0, 299.0], [653.0, 281.0], [654.0, 318.0], [74.0, 336.0]]]
[('045555', 0.99346405), [[509.0, 331.0], [651.0, 325.0], [652.0, 356.0], [511.0, 362.0]]]
[('CT1', 0.9988654), [[535.0, 367.0], [654.0, 367.0], [654.0, 406.0], [535.0, 406.0]]]
......
```
* 识别预测
```bash
paddleocr --image_dir doc/imgs_words/japan/1.jpg --det false --lang=japan
paddleocr --image_dir doc/imgs_words_en/word_308.png --det false --lang=en
```
![](https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/release/2.0/doc/imgs_words/japan/1.jpg)
结果是一个tuple，返回识别结果和识别置信度
```text
('したがって', 0.99965394)
(0.99879867, 'LITTLE')
```
* 检测预测
......@@ -145,6 +144,9 @@ from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
ocr = PaddleOCR(lang="korean") # 首次执行会自动下载模型文件
img_path = 'doc/imgs/korean_1.jpg '
result = ocr.ocr(img_path)
# 可通过参数控制单独执行识别、检测
# result = ocr.ocr(img_path, det=False) 只执行识别
# result = ocr.ocr(img_path, rec=False) 只执行检测
# 打印检测框和识别结果
for line in result:
print(line)
......@@ -166,59 +168,7 @@ im_show.save('result.jpg')
<img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/release/2.1/doc/imgs_results/korean.jpg" width="800">
</div>
* 识别预测
```
from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(lang="german")
img_path = 'PaddleOCR/doc/imgs_words/german/1.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, det=False, cls=True)
for line in result:
print(line)
```
![](../imgs_words/german/1.jpg)
结果是一个tuple，只包含识别结果和识别置信度
```
('leider auch jetzt', 0.97538936)
```
* 检测预测
```python
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
ocr = PaddleOCR() # need to run only once to download and load model into memory
img_path = 'PaddleOCR/doc/imgs_en/img_12.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, rec=False)
for line in result:
print(line)
# 显示结果
from PIL import Image
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
im_show = draw_ocr(image, result, txts=None, scores=None, font_path='/path/to/PaddleOCR/doc/fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')
```
结果是一个list，每个item只包含文本框
```bash
[[26.0, 457.0], [137.0, 457.0], [137.0, 477.0], [26.0, 477.0]]
[[25.0, 425.0], [372.0, 425.0], [372.0, 448.0], [25.0, 448.0]]
[[128.0, 397.0], [273.0, 397.0], [273.0, 414.0], [128.0, 414.0]]
......
```
结果可视化 ：
<div align="center">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/release/2.1/doc/imgs_results/whl/12_det.jpg" width="800">
</div>
ppocr 还支持方向分类， 更多使用方式请参考：[whl包使用说明](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.0/doc/doc_ch/whl.md)。
ppocr 还支持方向分类， 更多使用方式请参考：[whl包使用说明](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.0/doc/doc_ch/whl.md)
<a name="自定义训练"></a>
## 3 自定义训练
......@@ -229,84 +179,58 @@ ppocr 支持使用自己的数据进行自定义训练或finetune, 其中识别
具体数据准备、训练过程可参考：[文本检测](../doc_ch/detection.md)、[文本识别](../doc_ch/recognition.md)，更多功能如预测部署、
数据标注等功能可以阅读完整的[文档教程](../../README_ch.md)。
<a name="预测部署"></a>
## 4 预测部署
除了安装whl包进行快速预测，ppocr 也提供了多种预测部署方式，如有需求可阅读相关文档：
- [基于Python脚本预测引擎推理](./inference.md)
- [基于C++预测引擎推理](../../deploy/cpp_infer/readme.md)
- [服务化部署](../../deploy/hubserving/readme.md)
- [端侧部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/deploy/lite/readme.md)
- [Benchmark](./benchmark.md)
<a name="语种缩写"></a>
## 4 支持语种及缩写
| 语种 | 描述 | 缩写 |
| --- | --- | --- |
|中文|chinese and english|ch|
|英文|english|en|
|法文|french|fr|
|德文|german|german|
|日文|japan|japan|
|韩文|korean|korean|
|中文繁体|chinese traditional |chinese_cht|
|意大利文| Italian |it|
|西班牙文|Spanish |es|
|葡萄牙文| Portuguese|pt|
|俄罗斯文|Russia|ru|
|阿拉伯文|Arabic|ar|
|印地文|Hindi|hi|
|维吾尔|Uyghur|ug|
|波斯文|Persian|fa|
|乌尔都文|Urdu|ur|
|塞尔维亚文（latin)| Serbian(latin) |rs_latin|
|欧西坦文|Occitan |oc|
|马拉地文|Marathi|mr|
|尼泊尔文|Nepali|ne|
|塞尔维亚文（cyrillic)|Serbian(cyrillic)|rs_cyrillic|
|保加利亚文|Bulgarian |bg|
|乌克兰文|Ukranian|uk|
|白俄罗斯文|Belarusian|be|
|泰卢固文|Telugu |te|
|泰米尔文|Tamil |ta|
|南非荷兰文 |Afrikaans |af|
|阿塞拜疆文 |Azerbaijani |az|
|波斯尼亚文|Bosnian|bs|
|捷克文|Czech|cs|
|威尔士文 |Welsh |cy|
|丹麦文 |Danish|da|
|爱沙尼亚文 |Estonian |et|
|爱尔兰文 |Irish |ga|
|克罗地亚文|Croatian |hr|
|匈牙利文|Hungarian |hu|
|印尼文|Indonesian|id|
|冰岛文 |Icelandic|is|
|库尔德文 |Kurdish|ku|
|立陶宛文|Lithuanian |lt|
|拉脱维亚文 |Latvian |lv|
|毛利文|Maori|mi|
|马来文 |Malay|ms|
|马耳他文 |Maltese |mt|
|荷兰文 |Dutch |nl|
|挪威文 |Norwegian |no|
|波兰文|Polish |pl|
| 罗马尼亚文|Romanian |ro|
| 斯洛伐克文|Slovak |sk|
| 斯洛文尼亚文|Slovenian |sl|
| 阿尔巴尼亚文|Albanian |sq|
| 瑞典文|Swedish |sv|
| 西瓦希里文|Swahili |sw|
| 塔加洛文|Tagalog |tl|
| 土耳其文|Turkish |tr|
| 乌兹别克文|Uzbek |uz|
| 越南文|Vietnamese |vi|
| 蒙古文|Mongolian |mn|
| 阿巴扎文|Abaza |abq|
| 阿迪赫文|Adyghe |ady|
| 卡巴丹文|Kabardian |kbd|
| 阿瓦尔文|Avar |ava|
| 达尔瓦文|Dargwa |dar|
| 因古什文|Ingush |inh|
| 拉克文|Lak |lbe|
| 莱兹甘文|Lezghian |lez|
|塔巴萨兰文 |Tabassaran |tab|
| 比尔哈文|Bihari |bh|
| 迈蒂利文|Maithili |mai|
| 昂加文|Angika |ang|
| 孟加拉文|Bhojpuri |bho|
| 摩揭陀文 |Magahi |mah|
| 那格浦尔文|Nagpur |sck|
| 尼瓦尔文|Newari |new|
| 保加利亚文 |Goan Konkani|gom|
| 沙特阿拉伯文|Saudi Arabia|sa|
## 5 支持语种及缩写
| 语种 | 描述 | 缩写 | | 语种 | 描述 | 缩写 |
| --- | --- | --- | ---|--- | --- | --- |
|中文|chinese and english|ch| |保加利亚文|Bulgarian |bg|
|英文|english|en| |乌克兰文|Ukranian|uk|
|法文|french|fr| |白俄罗斯文|Belarusian|be|
|德文|german|german| |泰卢固文|Telugu |te|
|日文|japan|japan| | 阿巴扎文 | Abaza | abq |
|韩文|korean|korean| |泰米尔文|Tamil |ta|
|中文繁体|chinese traditional |chinese_cht| |南非荷兰文 |Afrikaans |af|
|意大利文| Italian |it| |阿塞拜疆文 |Azerbaijani |az|
|西班牙文|Spanish |es| |波斯尼亚文|Bosnian|bs|
|葡萄牙文| Portuguese|pt| |捷克文|Czech|cs|
|俄罗斯文|Russia|ru| |威尔士文 |Welsh |cy|
|阿拉伯文|Arabic|ar| |丹麦文 |Danish|da|
|印地文|Hindi|hi| |爱沙尼亚文 |Estonian |et|
|维吾尔|Uyghur|ug| |爱尔兰文 |Irish |ga|
|波斯文|Persian|fa| |克罗地亚文|Croatian |hr|
|乌尔都文|Urdu|ur| |匈牙利文|Hungarian |hu|
|塞尔维亚文（latin)| Serbian(latin) |rs_latin| |印尼文|Indonesian|id|
|欧西坦文|Occitan |oc| |冰岛文 |Icelandic|is|
|马拉地文|Marathi|mr| |库尔德文 |Kurdish|ku|
|尼泊尔文|Nepali|ne| |立陶宛文|Lithuanian |lt|
|塞尔维亚文（cyrillic)|Serbian(cyrillic)|rs_cyrillic| |拉脱维亚文 |Latvian |lv|
|毛利文|Maori|mi| | 达尔瓦文|Dargwa |dar|
|马来文 |Malay|ms| | 因古什文|Ingush |inh|
|马耳他文 |Maltese |mt| | 拉克文|Lak |lbe|
|荷兰文 |Dutch |nl| | 莱兹甘文|Lezghian |lez|
|挪威文 |Norwegian |no| |塔巴萨兰文 |Tabassaran |tab|
|波兰文|Polish |pl| | 比尔哈文|Bihari |bh|
| 罗马尼亚文|Romanian |ro| | 迈蒂利文|Maithili |mai|
| 斯洛伐克文|Slovak |sk| | 昂加文|Angika |ang|
| 斯洛文尼亚文|Slovenian |sl| | 孟加拉文|Bhojpuri |bho|
| 阿尔巴尼亚文|Albanian |sq| | 摩揭陀文 |Magahi |mah|
| 瑞典文|Swedish |sv| | 那格浦尔文|Nagpur |sck|
| 西瓦希里文|Swahili |sw| | 尼瓦尔文|Newari |new|
| 塔加洛文|Tagalog |tl| | 保加利亚文 |Goan Konkani|gom|
| 土耳其文|Turkish |tr| | 沙特阿拉伯文|Saudi Arabia|sa|
| 乌兹别克文|Uzbek |uz| | 阿瓦尔文|Avar |ava|
| 越南文|Vietnamese |vi| | 阿瓦尔文|Avar |ava|
| 蒙古文|Mongolian |mn| | 阿迪赫文|Adyghe |ady|
doc/doc_ch/paddleOCR_overview.md 0 → 100644
View file @ 83303bc7
# PaddleOCR全景图与项目克隆
## 1. PaddleOCR全景图
PaddleOCR包含丰富的文本检测、文本识别以及端到端算法。结合实际测试与产业经验，PaddleOCR选择DB和CRNN作为基础的检测和识别模型，经过一系列优化策略提出面向产业应用的PP-OCR模型。PP-OCR模型针对通用场景，根据不同语种形成了PP-OCR模型库。基于PP-OCR的能力，PaddleOCR针对文档场景任务发布PP-Structure工具库，包含版面分析和表格识别两大任务。为了打通产业落地的全流程，PaddleOCR提供了规模化的数据生产工具和多种预测部署工具，助力开发者快速落地。
<div align="center">
<img src="../overview.png">
</div>
## 2. 项目克隆
### **2.1 克隆PaddleOCR repo代码**
```
【推荐】git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
```
如果因为网络问题无法pull成功，也可选择使用码云上的托管：
```
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR
```
注：码云托管代码可能无法实时同步本github项目更新，存在3~5天延时，请优先使用推荐方式。
### **2.2 安装第三方库**
```
cd PaddleOCR
pip3 install -r requirements.txt
```
doc/doc_ch/pgnet.md
View file @ 83303bc7
......@@ -83,19 +83,19 @@ python3 tools/infer/predict_e2e.py --e2e_algorithm="PGNet" --image_dir="./doc/im
本节以totaltext数据集为例，介绍PaddleOCR中端到端模型的训练、评估与测试。
### 准备数据
下载解压[totaltext](https://github.com/cs-chan/Total-Text-Dataset/blob/master/Dataset/README.md) 数据集到PaddleOCR/train_data/目录，数据集组织结构：
下载解压[totaltext](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/total_text.tar) 数据集到PaddleOCR/train_data/目录，数据集组织结构：
```
/PaddleOCR/train_data/total_text/train/
|- rgb/ # total_text数据集的训练数据
|- gt_0.png
|- img11.jpg
| ...
|- total_text.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：
```
" 图像文件名 json.dumps编码的图像标注信息"
rgb/gt_0.png [{"transcription": "EST", "points": [[1004.0,689.0],[1019.0,698.0],[1034.0,708.0],[1049.0,718.0],[1064.0,728.0],[1079.0,738.0],[1095.0,748.0],[1094.0,774.0],[1079.0,765.0],[1065.0,756.0],[1050.0,747.0],[1036.0,738.0],[1021.0,729.0],[1007.0,721.0]]}, {...}]
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]]}, {...}]
```
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。**
......
doc/doc_ch/quickstart.md
View file @ 83303bc7
# PaddleOCR快速开始
# 中文OCR模型快速使用
## 1.环境配置
- [PaddleOCR快速开始](#paddleocr)
请先参考[快速安装](./installation.md)配置PaddleOCR运行环境。
+ [1. 安装PaddleOCR whl包](#1)
* [2. 便捷使用](#2)
+ [2.1 命令行使用](#21)
- [2.1.1 中英文模型](#211)
- [2.1.2 多语言模型](#212)
- [2.1.3 版面分析](#213)
+ [2.2 Python脚本使用](#22)
- [2.2.1 中英文与多语言使用](#221)
- [2.2.2 版面分析](#222)
*注意：也可以通过 whl 包安装使用PaddleOCR，具体参考[Paddleocr Package使用说明](./whl.md)。*
<a name="1"></a>
## 2.inference模型下载
## 1. 安装PaddleOCR whl包
* 移动端和服务器端的检测与识别模型如下，更多模型下载（包括多语言），可以参考[PP-OCR v2.0 系列模型下载](../doc_ch/models_list.md)
```bash
pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本
```
| 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OCR模型（8.1M） | 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OCR模型（143M） | 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) |
- 对于Windows环境用户：
直接通过pip安装的shapely库可能出现`[winRrror 126] 找不到指定模块的问题`。建议从[这里](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely)下载shapely安装包完成安装，
* windows 环境下如果没有安装wget,下载模型时可将链接复制到浏览器中下载，并解压放置在相应目录下
- 使用**版面分析**功能时，运行以下命令**安装 Layout-Parser**
复制上表中的检测和识别的`inference模型`下载地址，并解压
```bash
pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
```
```
mkdir inference && cd inference
# 下载检测模型并解压
wget {url/of/detection/inference_model} && tar xf {name/of/detection/inference_model/package}
# 下载识别模型并解压
wget {url/of/recognition/inference_model} && tar xf {name/of/recognition/inference_model/package}
# 下载方向分类器模型并解压
wget {url/of/classification/inference_model} && tar xf {name/of/classification/inference_model/package}
cd ..
```
以超轻量级模型为例：
<a name="2"></a>
## 2. 便捷使用
<a name="21"></a>
### 2.1 命令行使用
PaddleOCR提供了一系列测试图片，点击[这里](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/ppocr_img.zip)下载并解压，然后在终端中切换到相应目录
```
mkdir inference && cd inference
# 下载超轻量级中文OCR模型的检测模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
# 下载超轻量级中文OCR模型的识别模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
# 下载超轻量级中文OCR模型的文本方向分类器模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
cd ..
cd /path/to/ppocr_img
```
解压完毕后应有如下文件结构：
如果不使用提供的测试图片，可以将下方`--image_dir`参数替换为相应的测试图片路径
<a name="211"></a>
#### 2.1.1 中英文模型
* 检测+方向分类器+识别全流程：设置方向分类器参数`--use_angle_cls true`后可对竖排文本进行识别。
```bash
paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true
```
结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
```bash
[[[24.0, 36.0], [304.0, 34.0], [304.0, 72.0], [24.0, 74.0]], ['纯臻营养护发素', 0.964739]]
[[[24.0, 80.0], [172.0, 80.0], [172.0, 104.0], [24.0, 104.0]], ['产品信息/参数', 0.98069626]]
[[[24.0, 109.0], [333.0, 109.0], [333.0, 136.0], [24.0, 136.0]], ['（45元/每公斤，100公斤起订）', 0.9676722]]
......
```
- 单独使用检测：设置`--rec`为`false`
```bash
paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --rec false
```
结果是一个list，每个item只包含文本框
```bash
[[26.0, 457.0], [137.0, 457.0], [137.0, 477.0], [26.0, 477.0]]
[[25.0, 425.0], [372.0, 425.0], [372.0, 448.0], [25.0, 448.0]]
[[128.0, 397.0], [273.0, 397.0], [273.0, 414.0], [128.0, 414.0]]
......
```
- 单独使用识别：设置`--det`为`false`
```bash
paddleocr --image_dir ./imgs_words/ch/word_1.jpg --det false
```
结果是一个list，每个item只包含识别结果和识别置信度
```bash
['韩国小馆', 0.9907421]
```
如需使用2.0模型，请指定参数`--version PP-OCR`，paddleocr默认使用2.1模型(`--versioin PP-OCRv2`)。更多whl包使用可参考[whl包文档](./whl.md)
<a name="212"></a>
#### 2.1.2 多语言模型
Paddleocr目前支持80个语种，可以通过修改`--lang`参数进行切换，对于英文模型，指定`--lang=en`。
``` bash
paddleocr --image_dir ./imgs_en/254.jpg --lang=en
```
├── ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer
│ ├── inference.pdiparams
│ ├── inference.pdiparams.info
│ └── inference.pdmodel
├── ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer
│ ├── inference.pdiparams
│ ├── inference.pdiparams.info
│ └── inference.pdmodel
├── ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer
├── inference.pdiparams
├── inference.pdiparams.info
└── inference.pdmodel
<div align="center">
<img src="../imgs_en/254.jpg" width="300" height="600">
<img src="../imgs_results/multi_lang/img_02.jpg" width="600" height="600">
</div>
结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
```text
[('PHO CAPITAL', 0.95723116), [[66.0, 50.0], [327.0, 44.0], [327.0, 76.0], [67.0, 82.0]]]
[('107 State Street', 0.96311164), [[72.0, 90.0], [451.0, 84.0], [452.0, 116.0], [73.0, 121.0]]]
[('Montpelier Vermont', 0.97389287), [[69.0, 132.0], [501.0, 126.0], [501.0, 158.0], [70.0, 164.0]]]
[('8022256183', 0.99810505), [[71.0, 175.0], [363.0, 170.0], [364.0, 202.0], [72.0, 207.0]]]
[('REG 07-24-201706:59 PM', 0.93537045), [[73.0, 299.0], [653.0, 281.0], [654.0, 318.0], [74.0, 336.0]]]
[('045555', 0.99346405), [[509.0, 331.0], [651.0, 325.0], [652.0, 356.0], [511.0, 362.0]]]
[('CT1', 0.9988654), [[535.0, 367.0], [654.0, 367.0], [654.0, 406.0], [535.0, 406.0]]]
......
```
## 3.单张图像或者图像集合预测
常用的多语言简写包括
以下代码实现了文本检测、方向分类器和识别串联推理，在执行预测时，需要通过参数image_dir指定单张图像或者图像集合的路径、参数`det_model_dir`指定检测inference模型的路径、参数`rec_model_dir`指定识别inference模型的路径、参数`use_angle_cls`指定是否使用方向分类器、参数`cls_model_dir`指定方向分类器inference模型的路径、参数`use_space_char`指定是否预测空格字符。可视化识别结果默认保存到`./inference_results`文件夹里面。
| 语种 | 缩写 | | 语种 | 缩写 | | 语种 | 缩写 |
| -------- | ----------- | ---- | -------- | ------ | ---- | -------- | ------ |
| 中文 | ch | | 法文 | fr | | 日文 | japan |
| 英文 | en | | 德文 | german | | 韩文 | korean |
| 繁体中文 | chinese_cht | | 意大利文 | it | | 俄罗斯文 | ru |
```bash
全部语种及其对应的缩写列表可查看[多语言模型教程](./multi_languages.md)
<a name="213"></a>
#### 2.1.3 版面分析
# 预测image_dir指定的单张图像
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True
版面分析是指对文档图片中的文字、标题、列表、图片和表格5类区域进行划分。对于前三类区域，直接使用OCR模型完成对应区域文字检测与识别，并将结果保存在txt中。对于表格类区域，经过表格结构化处理后，表格图片转换为相同表格样式的Excel文件。图片区域会被单独裁剪成图像。
# 预测image_dir指定的图像集合
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True
使用PaddleOCR的版面分析功能，需要指定`--type=structure`
# 如果想使用CPU进行预测，需设置use_gpu参数为False
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True --use_gpu=False
```bash
paddleocr --image_dir=./table/1.png --type=structure
```
- 通用中文OCR模型
- **返回结果说明**
PP-Structure的返回结果为一个dict组成的list，示例如下
```shell
[{ 'type': 'Text',
'bbox': [34, 432, 345, 462],
'res': ([[36.0, 437.0, 341.0, 437.0, 341.0, 446.0, 36.0, 447.0], [41.0, 454.0, 125.0, 453.0, 125.0, 459.0, 41.0, 460.0]],
[('Tigure-6. The performance of CNN and IPT models using difforen', 0.90060663), ('Tent ', 0.465441)])
}
]
```
其中各个字段说明如下
| 字段 | 说明 |
| ---- | ------------------------------------------------------------ |
| type | 图片区域的类型 |
| bbox | 图片区域的在原图的坐标，分别[左上角x，左上角y，右下角x，右下角y] |
| res | 图片区域的OCR或表格识别结果。<br>表格: 表格的HTML字符串; <br>OCR: 一个包含各个单行文字的检测坐标和识别结果的元组 |
运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下有一个同名目录，图片里的每个表格会存储为一个excel，图片区域会被裁剪之后保存下来，excel文件和图片名为表格在图片里的坐标。
```
/output/table/1/
└─ res.txt
└─ [454, 360, 824, 658].xlsx 表格识别结果
└─ [16, 2, 828, 305].jpg 被裁剪出的图片区域
└─ [17, 361, 404, 711].xlsx 表格识别结果
```
- **参数说明**
| 字段 | 说明 | 默认值 |
| --------------- | ---------------------------------------- | -------------------------------------------- |
| output | excel和识别结果保存的地址 | ./output/table |
| table_max_len | 表格结构模型预测时，图像的长边resize尺度 | 488 |
| table_model_dir | 表格结构模型 inference 模型地址 | None |
| table_char_type | 表格结构模型所用字典地址 | ../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt |
大部分参数和paddleocr whl包保持一致，见 [whl包文档](./whl.md)
<a name="22"></a>
### 2.2 Python脚本使用
<a name="221"></a>
#### 2.2.1 中英文与多语言使用
请按照上述步骤下载相应的模型，并且更新相关的参数，示例如下：
通过Python脚本使用PaddleOCR whl包，whl包会自动下载ppocr轻量级模型作为默认模型。
* 检测+方向分类器+识别全流程
```python
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory
img_path = './imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
print(line)
# 显示结果
from PIL import Image
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='./fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')
```
结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
```bash
# 预测image_dir指定的单张图像
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True
[[[24.0, 36.0], [304.0, 34.0], [304.0, 72.0], [24.0, 74.0]], ['纯臻营养护发素', 0.964739]]
[[[24.0, 80.0], [172.0, 80.0], [172.0, 104.0], [24.0, 104.0]], ['产品信息/参数', 0.98069626]]
[[[24.0, 109.0], [333.0, 109.0], [333.0, 136.0], [24.0, 136.0]], ['（45元/每公斤，100公斤起订）', 0.9676722]]
......
```
* 注意：
- 如果希望使用不支持空格的识别模型，在预测的时候需要注意：请将代码更新到最新版本，并添加参数 `--use_space_char=False`。
- 如果不希望使用方向分类器，在预测的时候需要注意：请将代码更新到最新版本，并添加参数 `--use_angle_cls=False`。
结果可视化
<div align="center">
<img src="../imgs_results/whl/11_det_rec.jpg" width="800">
</div>
<a name="222"></a>
更多的文本检测、识别串联推理使用方式请参考文档教程中[基于Python预测引擎推理](./inference.md)。
#### 2.2.2 版面分析
此外，文档教程中也提供了中文OCR模型的其他预测部署方式：
- [基于C++预测引擎推理](../../deploy/cpp_infer/readme.md)
- [服务部署](../../deploy/hubserving)
- [端侧部署（目前只支持静态图）](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/develop/deploy/lite)
```python
import os
import cv2
from paddleocr import PPStructure,draw_structure_result,save_structure_res
table_engine = PPStructure(show_log=True)
save_folder = './output/table'
img_path = './table/paper-image.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
result = table_engine(img)
save_structure_res(result, save_folder,os.path.basename(img_path).split('.')[0])
for line in result:
line.pop('img')
print(line)
from PIL import Image
font_path = './fonts/simfang.ttf' # PaddleOCR下提供字体包
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
im_show = draw_structure_result(image, result,font_path=font_path)
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')
```
doc/doc_ch/recognition.md
View file @ 83303bc7
## 文字识别
# 文字识别
本文提供了PaddleOCR文本识别任务的全流程指南，包括数据准备、模型训练、调优、评估、预测，各个阶段的详细说明：
- [1 数据准备](#数据准备)
- [1.1 自定义数据集](#自定义数据集)
- [1.2 数据下载](#数据下载)
- [1.3 字典](#字典)
- [1.4 支持空格](#支持空格)
- [2 启动训练](#启动训练)
- [2.1 数据增强](#数据增强)
- [2.2 训练](#训练)
- [2.3 小语种](#小语种)
- [2.2 通用模型训练](#通用模型训练)
- [2.3 多语言模型训练](#多语言模型训练)
- [3 评估](#评估)
- [4 预测](#预测)
- [4.1 训练引擎预测](#训练引擎预测)
- [5 转Inference模型测试](#Inference)
<a name="数据准备"></a>
### 1. 数据准备
## 1. 数据准备
PaddleOCR 支持两种数据格式:
- `lmdb` 用于训练以lmdb格式存储的数据集;
- `通用数据` 用于训练以文本文件存储的数据集:
- `lmdb` 用于训练以lmdb格式存储的数据集(LMDBDataSet);
- `通用数据` 用于训练以文本文件存储的数据集(SimpleDataSet);
训练数据的默认存储路径是 `PaddleOCR/train_data`,如果您的磁盘上已有数据集，只需创建软链接至数据集目录：
......@@ -36,7 +34,7 @@ mklink /d <path/to/paddle_ocr>/train_data/dataset <path/to/dataset>
```
<a name="准备数据集"></a>
#### 1.1 自定义数据集
### 1.1 自定义数据集
下面以通用数据集为例， 介绍如何准备数据集：
* 训练集
......@@ -82,13 +80,15 @@ train_data/rec/train/word_002.jpg 用科技让复杂的世界更简单
<a name="数据下载"></a>
1.2 数据下载
### 1.2 数据下载
- ICDAR2015
若您本地没有数据集，可以在官网下载 [icdar2015](http://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads) 数据，用于快速验证。也可以参考[DTRB](https://github.com/clovaai/deep-text-recognition-benchmark#download-lmdb-dataset-for-traininig-and-evaluation-from-here) ，下载 benchmark 所需的lmdb格式数据集。
若您本地没有数据集，可以在官网下载 [ICDAR2015](http://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads) 数据，用于快速验证。也可以参考[DTRB](https://github.com/clovaai/deep-text-recognition-benchmark#download-lmdb-dataset-for-traininig-and-evaluation-from-here) ，下载 benchmark 所需的lmdb格式数据集。
如果你使用的是icdar2015的公开数据集，PaddleOCR 提供了一份用于训练 icdar2015 数据集的标签文件，通过以下方式下载：
如果希望复现SAR的论文指标，需要下载[SynthAdd](https://pan.baidu.com/share/init?surl=uV0LtoNmcxbO-0YA7Ch4dg), 提取码：627x。此外，真实数据集icdar2013, icdar2015, cocotext, IIIT5也作为训练数据的一部分。具体数据细节可以参考论文SAR。
如果希望复现SRN的论文指标，需要下载离线[增广数据](https://pan.baidu.com/s/1-HSZ-ZVdqBF2HaBZ5pRAKA),提取码: y3ry。增广数据是由MJSynth和SynthText做旋转和扰动得到的。数据下载完成后请解压到 {your_path}/PaddleOCR/train_data/data_lmdb_release/training/ 路径下。
如果你使用的是icdar2015的公开数据集，PaddleOCR 提供了一份用于训练 ICDAR2015 数据集的标签文件，通过以下方式下载：
```
# 训练集标签
......@@ -97,15 +97,25 @@ wget -P ./train_data/ic15_data https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_t
wget -P ./train_data/ic15_data https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_test.txt
```
PaddleOCR 也提供了数据格式转换脚本，可以将官网 label 转换支持的数据格式。 数据转换工具在 `ppocr/utils/gen_label.py`, 这里以训练集为例：
PaddleOCR 也提供了数据格式转换脚本，可以将ICDAR官网 label 转换为PaddleOCR支持的数据格式。 数据转换工具在 `ppocr/utils/gen_label.py`, 这里以训练集为例：
```
# 将官网下载的标签文件转换为 rec_gt_label.txt
python gen_label.py --mode="rec" --input_path="{path/of/origin/label}" --output_label="rec_gt_label.txt"
```
数据样式格式如下，(a)为原始图片,(b)为每张图片对应的 Ground Truth 文本文件：
![](../datasets/icdar_rec.png)
- 多语言数据集
多语言模型的训练数据集均为100w的合成数据，使用了开源合成工具 [text_renderer](https://github.com/Sanster/text_renderer) ，少量的字体可以通过下面两种方式下载。
* [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1bS_u207Rm7YbY33wOECKDA) 提取码：frgi
* [google drive](https://drive.google.com/file/d/18cSWX7wXSy4G0tbKJ0d9PuIaiwRLHpjA/view)
<a name="字典"></a>
1.3 字典
### 1.3 字典
最后需要提供一个字典（{word_dict_name}.txt），使模型在训练时，可以将所有出现的字符映射为字典的索引。
......@@ -152,13 +162,27 @@ PaddleOCR内置了一部分字典，可以按需使用。
并将 `character_type` 设置为 `ch`。
<a name="支持空格"></a>
1.4 添加空格类别
### 1.4 添加空格类别
如果希望支持识别"空格"类别, 请将yml文件中的 `use_space_char` 字段设置为 `True`。
<a name="启动训练"></a>
### 2. 启动训练
## 2. 启动训练
<a name="数据增强"></a>
### 2.1 数据增强
PaddleOCR提供了多种数据增强方式，默认配置文件中已经添加了数据增广。
默认的扰动方式有：颜色空间转换(cvtColor)、模糊(blur)、抖动(jitter)、噪声(Gasuss noise)、随机切割(random crop)、透视(perspective)、颜色反转(reverse)、TIA数据增广。
训练过程中每种扰动方式以40%的概率被选择，具体代码实现请参考：[rec_img_aug.py](../../ppocr/data/imaug/rec_img_aug.py)
*由于OpenCV的兼容性问题，扰动操作暂时只支持Linux*
<a name="通用模型训练"></a>
### 2.2 通用模型训练
PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本，本节将以 CRNN 识别模型为例：
......@@ -178,23 +202,16 @@ tar -xf rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar && rm -rf rec_mv3_none_bilstm_ctc
*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*
```
# GPU训练 支持单卡，多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
# GPU训练 支持单卡，多卡训练
# 训练icdar15英文数据 训练日志会自动保存为 "{save_model_dir}" 下的train.log
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml
```
<a name="数据增强"></a>
#### 2.1 数据增强
PaddleOCR提供了多种数据增强方式，如果您希望在训练时加入扰动，请在配置文件中设置 `distort: true`。
#单卡训练（训练周期长，不建议）
python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml
默认的扰动方式有：颜色空间转换(cvtColor)、模糊(blur)、抖动(jitter)、噪声(Gasuss noise)、随机切割(random crop)、透视(perspective)、颜色反转(reverse)。
训练过程中每种扰动方式以50%的概率被选择，具体代码实现请参考：[img_tools.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/ppocr/data/rec/img_tools.py)
*由于OpenCV的兼容性问题，扰动操作暂时只支持Linux*
#多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml
```
<a name="训练"></a>
#### 2.2 训练
PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` 中修改 `eval_batch_step` 设置评估频率，默认每500个iter评估一次。评估过程中默认将最佳acc模型，保存为 `output/rec_CRNN/best_accuracy` 。
......@@ -215,6 +232,11 @@ PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/rec/rec_icdar15_t
| rec_mv3_tps_bilstm_att.yml | CRNN | Mobilenet_v3 | TPS | BiLSTM | att |
| rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml | CRNN | Resnet34_vd | TPS | BiLSTM | att |
| rec_r50fpn_vd_none_srn.yml | SRN | Resnet50_fpn_vd | None | rnn | srn |
| rec_mtb_nrtr.yml | NRTR | nrtr_mtb | None | transformer encoder | transformer decoder |
| rec_r31_sar.yml | SAR | ResNet31 | None | LSTM encoder | LSTM decoder |
| rec_resnet_stn_bilstm_att.yml | SEED | Aster_Resnet | STN | BiLSTM | att |
*其中SEED模型需要额外加载FastText训练好的[语言模型](https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.en.300.bin.gz)
训练中文数据，推荐使用[rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml)，如您希望尝试其他算法在中文数据集上的效果，请参考下列说明修改配置文件：
......@@ -243,7 +265,7 @@ Optimizer:
Train:
dataset:
# 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
# 数据集格式，支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
name: SimpleDataSet
# 数据集路径
data_dir: ./train_data/
......@@ -263,7 +285,7 @@ Train:
Eval:
dataset:
# 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
# 数据集格式，支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
name: SimpleDataSet
# 数据集路径
data_dir: ./train_data
......@@ -282,83 +304,12 @@ Eval:
```
**注意，预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。**
<a name="小语种"></a>
#### 2.3 小语种
<a name="多语言模型训练"></a>
### 2.3 多语言模型训练
PaddleOCR目前已支持80种（除中文外）语种识别，`configs/rec/multi_languages` 路径下提供了一个多语言的配置文件模版: [rec_multi_language_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_multi_language_lite_train.yml)。
您有两种方式创建所需的配置文件：
1. 通过脚本自动生成
[generate_multi_language_configs.py](../../configs/rec/multi_language/generate_multi_language_configs.py) 可以帮助您生成多语言模型的配置文件
- 以意大利语为例，如果您的数据是按如下格式准备的：
```
|-train_data
|- it_train.txt # 训练集标签
|- it_val.txt # 验证集标签
|- data
|- word_001.jpg
|- word_002.jpg
|- word_003.jpg
| ...
```
可以使用默认参数，生成配置文件：
```bash
# 该代码需要在指定目录运行
cd PaddleOCR/configs/rec/multi_language/
# 通过-l或者--language参数设置需要生成的语种的配置文件，该命令会将默认参数写入配置文件
python3 generate_multi_language_configs.py -l it
```
- 如果您的数据放置在其他位置，或希望使用自己的字典，可以通过指定相关参数来生成配置文件:
```bash
# -l或者--language字段是必须的
# --train修改训练集，--val修改验证集，--data_dir修改数据集目录，--dict修改字典路径， -o修改对应默认参数
cd PaddleOCR/configs/rec/multi_language/
python3 generate_multi_language_configs.py -l it \ # 语种
--train {path/of/train_label.txt} \ # 训练标签文件的路径
--val {path/of/val_label.txt} \ # 验证集标签文件的路径
--data_dir {train_data/path} \ # 训练数据的根目录
--dict {path/of/dict} \ # 字典文件路径
-o Global.use_gpu=False # 是否使用gpu
...
```
2. 手动修改配置文件
您也可以手动修改模版中的以下几个字段:
```
Global:
use_gpu: True
epoch_num: 500
...
character_type: it # 需要识别的语种
character_dict_path: {path/of/dict} # 字典文件所在路径
Train:
dataset:
name: SimpleDataSet
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
...
Eval:
dataset:
name: SimpleDataSet
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
...
```
目前PaddleOCR支持的多语言算法有：
按语系划分，目前PaddleOCR支持的语种有：
| 配置文件 | 算法名称 | backbone | trans | seq | pred | language | character_type |
| :--------: | :-------: | :-------: | :-------: | :-----: | :-----: | :-----: | :-----: |
......@@ -375,8 +326,6 @@ PaddleOCR目前已支持80种（除中文外）语种识别，`configs/rec/multi
更多支持语种请参考: [多语言模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/multi_languages.md#%E8%AF%AD%E7%A7%8D%E7%BC%A9%E5%86%99)
多语言模型训练方式与中文模型一致，训练数据集均为100w的合成数据，少量的字体可以在 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1bS_u207Rm7YbY33wOECKDA) 上下载，提取码：frgi。
如您希望在现有模型效果的基础上调优，请参考下列说明修改配置文件：
以 `rec_french_lite_train` 为例：
......@@ -393,7 +342,7 @@ Global:
Train:
dataset:
# 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
# 数据集格式，支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
name: SimpleDataSet
# 数据集路径
data_dir: ./train_data/
......@@ -403,7 +352,7 @@ Train:
Eval:
dataset:
# 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
# 数据集格式，支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
name: SimpleDataSet
# 数据集路径
data_dir: ./train_data
......@@ -412,7 +361,7 @@ Eval:
...
```
<a name="评估"></a>
### 3 评估
## 3 评估
评估数据集可以通过 `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` 修改Eval中的 `label_file_path` 设置。
......@@ -422,14 +371,29 @@ python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/rec/rec
```
<a name="预测"></a>
### 4 预测
<a name="训练引擎预测"></a>
#### 4.1 训练引擎的预测
## 4 预测
使用 PaddleOCR 训练好的模型，可以通过以下脚本进行快速预测。
默认预测图片存储在 `infer_img` 里，通过 `-o Global.checkpoints` 指定权重：
默认预测图片存储在 `infer_img` 里，通过 `-o Global.checkpoints` 加载训练好的参数文件：
根据配置文件中设置的的 `save_model_dir` 和 `save_epoch_step` 字段，会有以下几种参数被保存下来：
```
output/rec/
├── best_accuracy.pdopt
├── best_accuracy.pdparams
├── best_accuracy.states
├── config.yml
├── iter_epoch_3.pdopt
├── iter_epoch_3.pdparams
├── iter_epoch_3.states
├── latest.pdopt
├── latest.pdparams
├── latest.states
└── train.log
```
其中 best_accuracy.* 是评估集上的最优模型；iter_epoch_x.* 是以 `save_epoch_step` 为间隔保存下来的模型；latest.* 是最后一个epoch的模型。
```
# 预测英文结果
......@@ -465,3 +429,37 @@ python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v
infer_img: doc/imgs_words/ch/word_1.jpg
result: ('韩国小馆', 0.997218)
```
<a name="Inference"></a>
## 5. 转Inference模型测试
识别模型转inference模型与检测的方式相同，如下：
```
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
# -o 配置可选参数
# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn/
```
**注意：**如果您是在自己的数据集上训练的模型，并且调整了中文字符的字典文件，请注意修改配置文件中的`character_dict_path`是否是所需要的字典文件。
转换成功后，在目录下有三个文件：
```
/inference/rec_crnn/
├── inference.pdiparams # 识别inference模型的参数文件
├── inference.pdiparams.info # 识别inference模型的参数信息，可忽略
└── inference.pdmodel # 识别inference模型的program文件
```
- 自定义模型推理
如果训练时修改了文本的字典，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，并且设置 `rec_char_type=ch`
```
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="ch" --rec_char_dict_path="your text dict path"
```
doc/doc_ch/training.md 0 → 100644
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# 模型训练
本文将介绍模型训练时需掌握的基本概念，和训练时的调优方法。
同时会简单介绍PaddleOCR模型训练数据的组成部分，以及如何在垂类场景中准备数据finetune模型。
- [1. 基本概念](#基本概念)
* [1.1 学习率](#学习率)
* [1.2 正则化](#正则化)
* [1.3 评估指标](#评估指标)
- [2. 数据与垂类场景](#数据与垂类场景)
* [2.1 训练数据](#训练数据)
* [2.2 垂类场景](#垂类场景)
* [2.3 自己构建数据集](#自己构建数据集)
* [3. 常见问题](#常见问题)
<a name="基本概念"></a>
## 1. 基本概念
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，
通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
模型调优时需要关注以下参数：
<a name="学习率"></a>
### 1.1 学习率
学习率是训练神经网络的重要超参数之一，它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。
在PaddleOCR中提供了多种学习率更新策略,可以通过配置文件修改，例如：
```
Optimizer:
...
lr:
name: Piecewise
decay_epochs : [700, 800]
values : [0.001, 0.0001]
warmup_epoch: 5
```
Piecewise 代表分段常数衰减，在不同的学习阶段指定不同的学习率，在每段内学习率相同。
warmup_epoch 代表在前5个epoch中，学习率将逐渐从0增加到base_lr。全部策略可以参考代码[learning_rate.py](../../ppocr/optimizer/learning_rate.py) 。
<a name="正则化"></a>
### 1.2 正则化
正则化可以有效的避免算法过拟合，PaddleOCR中提供了L1、L2正则方法，L1 和 L2 正则化是最常用的正则化方法。L1 正则化向目标函数添加正则化项，以减少参数的绝对值总和；而 L2 正则化中，添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和。配置方法如下：
```
Optimizer:
...
regularizer:
name: L2
factor: 2.0e-05
```
<a name="评估指标"></a>
### 1.3 评估指标
（1）检测阶段：先按照检测框和标注框的IOU评估，IOU大于某个阈值判断为检测准确。这里检测框和标注框不同于一般的通用目标检测框，是采用多边形进行表示。检测准确率：正确的检测框个数在全部检测框的占比，主要是判断检测指标。检测召回率：正确的检测框个数在全部标注框的占比，主要是判断漏检的指标。
（2）识别阶段： 字符识别准确率，即正确识别的文本行占标注的文本行数量的比例，只有整行文本识别对才算正确识别。
（3）端到端统计： 端对端召回率：准确检测并正确识别文本行在全部标注文本行的占比； 端到端准确率：准确检测并正确识别文本行在 检测到的文本行数量 的占比； 准确检测的标准是检测框与标注框的IOU大于某个阈值，正确识别的的检测框中的文本与标注的文本相同。
<a name="数据与垂类场景"></a>
## 2. 数据与垂类场景
<a name="训练数据"></a>
### 2.1 训练数据
目前开源的模型，数据集和量级如下：
- 检测：
- 英文数据集，ICDAR2015
- 中文数据集，LSVT街景数据集训练数据3w张图片
- 识别：
- 英文数据集，MJSynth和SynthText合成数据，数据量上千万。
- 中文数据集，LSVT街景数据集根据真值将图crop出来，并进行位置校准，总共30w张图像。此外基于LSVT的语料，合成数据500w。
- 小语种数据集，使用不同语料和字体，分别生成了100w合成数据集，并使用ICDAR-MLT作为验证集。
其中，公开数据集都是开源的，用户可自行搜索下载，也可参考[中文数据集](./datasets.md)，合成数据暂不开源，用户可使用开源合成工具自行合成，可参考的合成工具包括[text_renderer](https://github.com/Sanster/text_renderer) 、[SynthText](https://github.com/ankush-me/SynthText) 、[TextRecognitionDataGenerator](https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator) 等。
<a name="垂类场景"></a>
### 2.2 垂类场景
PaddleOCR主要聚焦通用OCR，如果有垂类需求，您可以用PaddleOCR+垂类数据自己训练；
如果缺少带标注的数据，或者不想投入研发成本，建议直接调用开放的API，开放的API覆盖了目前比较常见的一些垂类。
<a name="自己构建数据集"></a>
### 2.3 自己构建数据集
在构建数据集时有几个经验可供参考：
（1） 训练集的数据量：
a. 检测需要的数据相对较少，在PaddleOCR模型的基础上进行Fine-tune，一般需要500张可达到不错的效果。
b. 识别分英文和中文，一般英文场景需要几十万数据可达到不错的效果，中文则需要几百万甚至更多。
（2）当训练数据量少时，可以尝试以下三种方式获取更多的数据：
a. 人工采集更多的训练数据，最直接也是最有效的方式。
b. 基于PIL和opencv基本图像处理或者变换。例如PIL中ImageFont, Image, ImageDraw三个模块将文字写到背景中，opencv的旋转仿射变换，高斯滤波等。
c. 利用数据生成算法合成数据，例如pix2pix或StyleText等算法。
<a name="常见问题"></a>
## 3. 常见问题
**Q**：训练CRNN识别时，如何选择合适的网络输入shape？
A：一般高度采用32，最长宽度的选择，有两种方法：
（1）统计训练样本图像的宽高比分布。最大宽高比的选取考虑满足80%的训练样本。
（2）统计训练样本文字数目。最长字符数目的选取考虑满足80%的训练样本。然后中文字符长宽比近似认为是1，英文认为3：1，预估一个最长宽度。
**Q**：识别训练时，训练集精度已经到达90了，但验证集精度一直在70，涨不上去怎么办？
A：训练集精度90，测试集70多的话，应该是过拟合了，有两个可尝试的方法：
（1）加入更多的增广方式或者调大增广prob的[概率](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/ppocr/data/imaug/rec_img_aug.py#L341)，默认为0.4。
（2）调大系统的[l2 dcay值](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/a501603d54ff5513fc4fc760319472e59da25424/configs/rec/ch_ppocr_v1.1/rec_chinese_lite_train_v1.1.yml#L47)
**Q**: 识别模型训练时，loss能正常下降，但acc一直为0
A：识别模型训练初期acc为0是正常的，多训一段时间指标就上来了。
doc/doc_ch/update.md
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# 更新
- 2021.9.7 发布PaddleOCR v2.3，发布[PP-OCRv2](#PP-OCRv2)，CPU推理速度相比于PP-OCR server提升220%；效果相比于PP-OCR mobile 提升7%。
- 2021.8.3 发布PaddleOCR v2.2，新增文档结构分析[PP-Structure](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/ppstructure/README_ch.md)工具包，支持版面分析与表格识别（含Excel导出）。
- 2021.6.29 [FAQ](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题，总数248个，每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
- 2021.4.8 release 2.1版本，新增AAAI 2021论文[端到端识别算法PGNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/pgnet.md)开源，[多语言模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/multi_languages.md)支持种类增加到80+。
- 2020.12.15 更新数据合成工具[Style-Text](../../StyleText/README_ch.md)，可以批量合成大量与目标场景类似的图像，在多个场景验证，效果明显提升。
- 2020.12.07 [FAQ](../../doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题，总数124个，并且计划以后每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
- 2020.11.25 更新半自动标注工具[PPOCRLabel](../../PPOCRLabel/README_ch.md)，辅助开发者高效完成标注任务，输出格式与PP-OCR训练任务完美衔接。
......
doc/doc_ch/visualization.md
View file @ 83303bc7
# 效果展示
<a name="超轻量PP-OCRv2效果展示"></a>
## 超轻量PP-OCRv2效果展示
<img src="../imgs_results/PP-OCRv2/PP-OCRv2-pic001.jpg" width="800">
<img src="../imgs_results/PP-OCRv2/PP-OCRv2-pic002.jpg" width="800">
<img src="../imgs_results/PP-OCRv2/PP-OCRv2-pic003.jpg" width="800">
<a name="超轻量ppocr_server_2.0效果展示"></a>
## 通用ppocr_server_2.0 效果展示
## 通用PP-OCR server 效果展示
<div align="center">
<img src="../imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/00006737.jpg" width="800">
......@@ -10,8 +16,6 @@
<img src="../imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/00018069.jpg" width="800">
<img src="../imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/00056221.jpg" width="800">
<img src="../imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/00057937.jpg" width="800">
<img src="../imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/00059985.jpg" width="800">
<img src="../imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/00111002.jpg" width="800">
<img src="../imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/00077949.jpg" width="800">
<img src="../imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/00207393.jpg" width="800">
</div>
......
doc/doc_ch/whl.md
View file @ 83303bc7
......@@ -5,26 +5,32 @@
### 1.1 安装whl包
pip安装
```bash
pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本
```
本地构建并安装
```bash
python3 setup.py bdist_wheel
pip3 install dist/paddleocr-x.x.x-py3-none-any.whl # x.x.x是paddleocr的版本号
```
## 2 使用
### 2.1 代码使用
paddleocr whl包会自动下载ppocr轻量级模型作为默认模型，可以根据第3节**自定义模型**进行自定义更换。
* 检测+方向分类器+识别全流程
```python
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# Paddleocr目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语，可以通过修改lang参数进行切换
# 参数依次为`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory
img_path = 'PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
......@@ -32,6 +38,7 @@ for line in result:
# 显示结果
from PIL import Image
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
......@@ -40,31 +47,36 @@ im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='/path/to/PaddleOCR/doc
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')
```
结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
```bash
[[[24.0, 36.0], [304.0, 34.0], [304.0, 72.0], [24.0, 74.0]], ['纯臻营养护发素', 0.964739]]
[[[24.0, 80.0], [172.0, 80.0], [172.0, 104.0], [24.0, 104.0]], ['产品信息/参数', 0.98069626]]
[[[24.0, 109.0], [333.0, 109.0], [333.0, 136.0], [24.0, 136.0]], ['（45元/每公斤，100公斤起订）', 0.9676722]]
......
```
结果可视化
<div align="center">
<img src="../imgs_results/whl/11_det_rec.jpg" width="800">
</div>
* 检测+识别
```python
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
ocr = PaddleOCR() # need to run only once to download and load model into memory
ocr = PaddleOCR() # need to run only once to download and load model into memory
img_path = 'PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path)
result = ocr.ocr(img_path, cls=False)
for line in result:
print(line)
# 显示结果
from PIL import Image
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
......@@ -73,38 +85,46 @@ im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='/path/to/PaddleOCR/doc
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')
```
结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
```bash
[[[24.0, 36.0], [304.0, 34.0], [304.0, 72.0], [24.0, 74.0]], ['纯臻营养护发素', 0.964739]]
[[[24.0, 80.0], [172.0, 80.0], [172.0, 104.0], [24.0, 104.0]], ['产品信息/参数', 0.98069626]]
[[[24.0, 109.0], [333.0, 109.0], [333.0, 136.0], [24.0, 136.0]], ['（45元/每公斤，100公斤起订）', 0.9676722]]
......
```
结果可视化
<div align="center">
<img src="../imgs_results/whl/11_det_rec.jpg" width="800">
</div>
* 方向分类器+识别
```python
from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True) # need to run only once to download and load model into memory
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True) # need to run only once to download and load model into memory
img_path = 'PaddleOCR/doc/imgs_words/ch/word_1.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, det=False, cls=True)
for line in result:
print(line)
```
结果是一个list，每个item只包含识别结果和识别置信度
```bash
['韩国小馆', 0.9907421]
```
* 单独执行检测
```python
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
ocr = PaddleOCR() # need to run only once to download and load model into memory
ocr = PaddleOCR() # need to run only once to download and load model into memory
img_path = 'PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, rec=False)
for line in result:
......@@ -118,13 +138,16 @@ im_show = draw_ocr(image, result, txts=None, scores=None, font_path='/path/to/Pa
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')
```
结果是一个list，每个item只包含文本框
```bash
[[26.0, 457.0], [137.0, 457.0], [137.0, 477.0], [26.0, 477.0]]
[[25.0, 425.0], [372.0, 425.0], [372.0, 448.0], [25.0, 448.0]]
[[128.0, 397.0], [273.0, 397.0], [273.0, 414.0], [128.0, 414.0]]
......
```
结果可视化
......@@ -133,29 +156,37 @@ im_show.save('result.jpg')
</div>
* 单独执行识别
```python
from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR() # need to run only once to download and load model into memory
ocr = PaddleOCR() # need to run only once to download and load model into memory
img_path = 'PaddleOCR/doc/imgs_words/ch/word_1.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, det=False)
for line in result:
print(line)
```
结果是一个list，每个item只包含识别结果和识别置信度
```bash
['韩国小馆', 0.9907421]
```
* 单独执行方向分类器
```python
from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True) # need to run only once to download and load model into memory
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True) # need to run only once to download and load model into memory
img_path = 'PaddleOCR/doc/imgs_words/ch/word_1.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, det=False, rec=False, cls=True)
for line in result:
print(line)
```
结果是一个list，每个item只包含分类结果和分类置信度
```bash
['0', 0.9999924]
```
......@@ -163,27 +194,34 @@ for line in result:
### 2.2 通过命令行使用
查看帮助信息
```bash
paddleocr -h
```
* 检测+方向分类器+识别全流程
```bash
paddleocr --image_dir PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg --use_angle_cls true
```
结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
```bash
[[[24.0, 36.0], [304.0, 34.0], [304.0, 72.0], [24.0, 74.0]], ['纯臻营养护发素', 0.964739]]
[[[24.0, 80.0], [172.0, 80.0], [172.0, 104.0], [24.0, 104.0]], ['产品信息/参数', 0.98069626]]
[[[24.0, 109.0], [333.0, 109.0], [333.0, 136.0], [24.0, 136.0]], ['（45元/每公斤，100公斤起订）', 0.9676722]]
[[[24.0, 109.0], [333.0, 109.0], [333.0, 136.0], [24.0, 136.0]], ['（45元/每公斤，100公斤起订）', 0.9676722]]µ
......
```
* 检测+识别
```bash
paddleocr --image_dir PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg
```
结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
```bash
[[[24.0, 36.0], [304.0, 34.0], [304.0, 72.0], [24.0, 74.0]], ['纯臻营养护发素', 0.964739]]
[[[24.0, 80.0], [172.0, 80.0], [172.0, 104.0], [24.0, 104.0]], ['产品信息/参数', 0.98069626]]
......@@ -192,20 +230,25 @@ paddleocr --image_dir PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg
```
* 方向分类器+识别
```bash
paddleocr --image_dir PaddleOCR/doc/imgs_words/ch/word_1.jpg --use_angle_cls true --det false
```
结果是一个list，每个item只包含识别结果和识别置信度
```bash
['韩国小馆', 0.9907421]
```
* 单独执行检测
```bash
paddleocr --image_dir PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg --rec false
```
结果是一个list，每个item只包含文本框
```bash
[[26.0, 457.0], [137.0, 457.0], [137.0, 477.0], [26.0, 477.0]]
[[25.0, 425.0], [372.0, 425.0], [372.0, 448.0], [25.0, 448.0]]
......@@ -214,34 +257,42 @@ paddleocr --image_dir PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg --rec false
```
* 单独执行识别
```bash
paddleocr --image_dir PaddleOCR/doc/imgs_words/ch/word_1.jpg --det false
```
结果是一个list，每个item只包含识别结果和识别置信度
```bash
['韩国小馆', 0.9907421]
```
* 单独执行方向分类器
```bash
paddleocr --image_dir PaddleOCR/doc/imgs_words/ch/word_1.jpg --use_angle_cls true --det false --rec false
```
结果是一个list，每个item只包含分类结果和分类置信度
```bash
['0', 0.9999924]
```
## 3 自定义模型
当内置模型无法满足需求时，需要使用到自己训练的模型。
首先，参照[inference.md](./inference.md) 第一节转换将检测、分类和识别模型转换为inference模型，然后按照如下方式使用
当内置模型无法满足需求时，需要使用到自己训练的模型。 首先，参照[inference.md](./inference.md) 第一节转换将检测、分类和识别模型转换为inference模型，然后按照如下方式使用
### 3.1 代码使用
```python
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# 模型路径下必须含有model和params文件
ocr = PaddleOCR(det_model_dir='{your_det_model_dir}', rec_model_dir='{your_rec_model_dir}', rec_char_dict_path='{your_rec_char_dict_path}', cls_model_dir='{your_cls_model_dir}', use_angle_cls=True)
ocr = PaddleOCR(det_model_dir='{your_det_model_dir}', rec_model_dir='{your_rec_model_dir}',
rec_char_dict_path='{your_rec_char_dict_path}', cls_model_dir='{your_cls_model_dir}',
use_angle_cls=True)
img_path = 'PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
......@@ -249,6 +300,7 @@ for line in result:
# 显示结果
from PIL import Image
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
......@@ -269,11 +321,13 @@ paddleocr --image_dir PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg --det_model_dir {your_det_model_
### 4.1 网络图片
- 代码使用
```python
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr, download_with_progressbar
# Paddleocr目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语，可以通过修改lang参数进行切换
# 参数依次为`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory
img_path = 'http://n.sinaimg.cn/ent/transform/w630h933/20171222/o111-fypvuqf1838418.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
......@@ -281,7 +335,9 @@ for line in result:
# 显示结果
from PIL import Image
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
download_with_progressbar(img_path, 'tmp.jpg')
image = Image.open('tmp.jpg').convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
......@@ -289,18 +345,24 @@ im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='/path/to/PaddleOCR/doc
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')
```
- 命令行模式
```bash
paddleocr --image_dir http://n.sinaimg.cn/ent/transform/w630h933/20171222/o111-fypvuqf1838418.jpg --use_angle_cls=true
```
### 4.2 numpy数组
仅通过代码使用时支持numpy数组作为输入
```python
import cv2
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# Paddleocr目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语，可以通过修改lang参数进行切换
# 参数依次为`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory
img_path = 'PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
# img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY), 如果你自己训练的模型支持灰度图，可以将这句话的注释取消
......@@ -310,6 +372,7 @@ for line in result:
# 显示结果
from PIL import Image
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
......@@ -355,3 +418,5 @@ im_show.save('result.jpg')
| det | 前向时使用启动检测 | TRUE |
| rec | 前向时是否启动识别 | TRUE |
| cls | 前向时是否启动分类 (命令行模式下使用use_angle_cls控制前向是否启动分类) | FALSE |
| show_log | 是否打印det和rec等信息 | FALSE |
| type | 执行ocr或者表格结构化, 值可选['ocr','structure'] | ocr |
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