add multi lang yml and dict (#1312)

* add multi lang yml and dict

* update yml

configs/rec/multi_language/rec_en_number_lite_train.yml

+Global:
+  use_gpu: true
+  epoch_num: 500
+  log_smooth_window: 20
+  print_batch_step: 10
+  save_model_dir: ./output/rec_en_number_lite
+  save_epoch_step: 3
+  # evaluation is run every 5000 iterations after the 4000th iteration
+  eval_batch_step: [0, 2000]
+  # if pretrained_model is saved in static mode, load_static_weights must set to True
+  cal_metric_during_train: True
+  pretrained_model:
+  checkpoints: 
+  save_inference_dir:
+  use_visualdl: False
+  infer_img:
+  # for data or label process
+  character_dict_path: ppocr/utils/ic15_dict.txt
+  character_type: ch
+  max_text_length: 25
+  infer_mode: False
+  use_space_char: False
+
+
+Optimizer:
+  name: Adam
+  beta1: 0.9
+  beta2: 0.999
+  lr:
+    name: Cosine
+    learning_rate: 0.001
+  regularizer:
+    name: 'L2'
+    factor: 0.00001
+
+Architecture:
+  model_type: rec
+  algorithm: CRNN
+  Transform:
+  Backbone:
+    name: MobileNetV3
+    scale: 0.5
+    model_name: small
+    small_stride: [1, 2, 2, 2]
+  Neck:
+    name: SequenceEncoder
+    encoder_type: rnn
+    hidden_size: 48
+  Head:
+    name: CTCHead
+    fc_decay: 0.00001
+
+Loss:
+  name: CTCLoss
+
+PostProcess:
+  name: CTCLabelDecode
+
+Metric:
+  name: RecMetric
+  main_indicator: acc
+
+Train:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    data_dir: ./train_data/
+    label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"]
+    transforms:
+      - DecodeImage: # load image
+          img_mode: BGR
+          channel_first: False
+      - RecAug: 
+      - CTCLabelEncode: # Class handling label
+      - RecResizeImg:
+          image_shape: [3, 32, 320]
+      - KeepKeys:
+          keep_keys: ['image', 'label', 'length'] # dataloader will return list in this order
+  loader:
+    shuffle: True
+    batch_size_per_card: 256
+    drop_last: True
+    num_workers: 8
+
+Eval:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    data_dir: ./train_data/
+    label_file_list: ["./train_data/eval_list.txt"]
+    transforms:
+      - DecodeImage: # load image
+          img_mode: BGR
+          channel_first: False
+      - CTCLabelEncode: # Class handling label
+      - RecResizeImg:
+          image_shape: [3, 32, 320]
+      - KeepKeys:
+          keep_keys: ['image', 'label', 'length'] # dataloader will return list in this order
+  loader:
+    shuffle: False
+    drop_last: False
+    batch_size_per_card: 256
+    num_workers: 8

configs/rec/multi_language/rec_french_lite_train.yml

+Global:
+  use_gpu: true
+  epoch_num: 500
+  log_smooth_window: 20
+  print_batch_step: 10
+  save_model_dir: ./output/rec_french_lite
+  save_epoch_step: 3
+  # evaluation is run every 5000 iterations after the 4000th iteration
+  eval_batch_step: [0, 2000]
+  # if pretrained_model is saved in static mode, load_static_weights must set to True
+  cal_metric_during_train: True
+  pretrained_model:
+  checkpoints: 
+  save_inference_dir:
+  use_visualdl: False
+  infer_img:
+  # for data or label process
+  character_dict_path: ppocr/utils/french_dict.txt
+  character_type: french
+  max_text_length: 25
+  infer_mode: False
+  use_space_char: True
+
+
+Optimizer:
+  name: Adam
+  beta1: 0.9
+  beta2: 0.999
+  lr:
+    name: Cosine
+    learning_rate: 0.001
+  regularizer:
+    name: 'L2'
+    factor: 0.00001
+
+Architecture:
+  model_type: rec
+  algorithm: CRNN
+  Transform:
+  Backbone:
+    name: MobileNetV3
+    scale: 0.5
+    model_name: small
+    small_stride: [1, 2, 2, 2]
+  Neck:
+    name: SequenceEncoder
+    encoder_type: rnn
+    hidden_size: 48
+  Head:
+    name: CTCHead
+    fc_decay: 0.00001
+
+Loss:
+  name: CTCLoss
+
+PostProcess:
+  name: CTCLabelDecode
+
+Metric:
+  name: RecMetric
+  main_indicator: acc
+
+Train:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    data_dir: ./train_data/
+    label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"]
+    transforms:
+      - DecodeImage: # load image
+          img_mode: BGR
+          channel_first: False
+      - RecAug: 
+      - CTCLabelEncode: # Class handling label
+      - RecResizeImg:
+          image_shape: [3, 32, 320]
+      - KeepKeys:
+          keep_keys: ['image', 'label', 'length'] # dataloader will return list in this order
+  loader:
+    shuffle: True
+    batch_size_per_card: 256
+    drop_last: True
+    num_workers: 8
+
+Eval:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    data_dir: ./train_data/
+    label_file_list: ["./train_data/eval_list.txt"]
+    transforms:
+      - DecodeImage: # load image
+          img_mode: BGR
+          channel_first: False
+      - CTCLabelEncode: # Class handling label
+      - RecResizeImg:
+          image_shape: [3, 32, 320]
+      - KeepKeys:
+          keep_keys: ['image', 'label', 'length'] # dataloader will return list in this order
+  loader:
+    shuffle: False
+    drop_last: False
+    batch_size_per_card: 256
+    num_workers: 8

configs/rec/multi_language/rec_german_lite_train.yml

+Global:
+  use_gpu: true
+  epoch_num: 500
+  log_smooth_window: 20
+  print_batch_step: 10
+  save_model_dir: ./output/rec_german_lite
+  save_epoch_step: 3
+  # evaluation is run every 5000 iterations after the 4000th iteration
+  eval_batch_step: [0, 2000]
+  # if pretrained_model is saved in static mode, load_static_weights must set to True
+  cal_metric_during_train: True
+  pretrained_model:
+  checkpoints: 
+  save_inference_dir:
+  use_visualdl: False
+  infer_img:
+  # for data or label process
+  character_dict_path: ppocr/utils/german_dict.txt
+  character_type: german
+  max_text_length: 25
+  infer_mode: False
+  use_space_char: True
+
+
+Optimizer:
+  name: Adam
+  beta1: 0.9
+  beta2: 0.999
+  lr:
+    name: Cosine
+    learning_rate: 0.001
+  regularizer:
+    name: 'L2'
+    factor: 0.00001
+
+Architecture:
+  model_type: rec
+  algorithm: CRNN
+  Transform:
+  Backbone:
+    name: MobileNetV3
+    scale: 0.5
+    model_name: small
+    small_stride: [1, 2, 2, 2]
+  Neck:
+    name: SequenceEncoder
+    encoder_type: rnn
+    hidden_size: 48
+  Head:
+    name: CTCHead
+    fc_decay: 0.00001
+
+Loss:
+  name: CTCLoss
+
+PostProcess:
+  name: CTCLabelDecode
+
+Metric:
+  name: RecMetric
+  main_indicator: acc
+
+Train:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    data_dir: ./train_data/
+    label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"]
+    transforms:
+      - DecodeImage: # load image
+          img_mode: BGR
+          channel_first: False
+      - RecAug: 
+      - CTCLabelEncode: # Class handling label
+      - RecResizeImg:
+          image_shape: [3, 32, 320]
+      - KeepKeys:
+          keep_keys: ['image', 'label', 'length'] # dataloader will return list in this order
+  loader:
+    shuffle: True
+    batch_size_per_card: 256
+    drop_last: True
+    num_workers: 8
+
+Eval:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    data_dir: ./train_data/
+    label_file_list: ["./train_data/eval_list.txt"]
+    transforms:
+      - DecodeImage: # load image
+          img_mode: BGR
+          channel_first: False
+      - CTCLabelEncode: # Class handling label
+      - RecResizeImg:
+          image_shape: [3, 32, 320]
+      - KeepKeys:
+          keep_keys: ['image', 'label', 'length'] # dataloader will return list in this order
+  loader:
+    shuffle: False
+    drop_last: False
+    batch_size_per_card: 256
+    num_workers: 8

configs/rec/multi_language/rec_japan_lite_train.yml

+Global:
+  use_gpu: true
+  epoch_num: 500
+  log_smooth_window: 20
+  print_batch_step: 10
+  save_model_dir: ./output/rec_japan_lite
+  save_epoch_step: 3
+  # evaluation is run every 5000 iterations after the 4000th iteration
+  eval_batch_step: [0, 2000]
+  # if pretrained_model is saved in static mode, load_static_weights must set to True
+  cal_metric_during_train: True
+  pretrained_model:
+  checkpoints: 
+  save_inference_dir:
+  use_visualdl: False
+  infer_img:
+  # for data or label process
+  character_dict_path: ppocr/utils/japan_dict.txt
+  character_type: japan
+  max_text_length: 25
+  infer_mode: False
+  use_space_char: True
+
+
+Optimizer:
+  name: Adam
+  beta1: 0.9
+  beta2: 0.999
+  lr:
+    name: Cosine
+    learning_rate: 0.001
+  regularizer:
+    name: 'L2'
+    factor: 0.00001
+
+Architecture:
+  model_type: rec
+  algorithm: CRNN
+  Transform:
+  Backbone:
+    name: MobileNetV3
+    scale: 0.5
+    model_name: small
+    small_stride: [1, 2, 2, 2]
+  Neck:
+    name: SequenceEncoder
+    encoder_type: rnn
+    hidden_size: 48
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+    name: CTCHead
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+
+Loss:
+  name: CTCLoss
+
+PostProcess:
+  name: CTCLabelDecode
+
+Metric:
+  name: RecMetric
+  main_indicator: acc
+
+Train:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    data_dir: ./train_data/
+    label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"]
+    transforms:
+      - DecodeImage: # load image
+          img_mode: BGR
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+      - CTCLabelEncode: # Class handling label
+      - RecResizeImg:
+          image_shape: [3, 32, 320]
+      - KeepKeys:
+          keep_keys: ['image', 'label', 'length'] # dataloader will return list in this order
+  loader:
+    shuffle: True
+    batch_size_per_card: 256
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+    num_workers: 8
+
+Eval:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    data_dir: ./train_data/
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+          keep_keys: ['image', 'label', 'length'] # dataloader will return list in this order
+  loader:
+    shuffle: False
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+    batch_size_per_card: 256
+    num_workers: 8

configs/rec/multi_language/rec_korean_lite_train.yml

+Global:
+  use_gpu: true
+  epoch_num: 500
+  log_smooth_window: 20
+  print_batch_step: 10
+  save_model_dir: ./output/rec_korean_lite
+  save_epoch_step: 3
+  # evaluation is run every 5000 iterations after the 4000th iteration
+  eval_batch_step: [0, 2000]
+  # if pretrained_model is saved in static mode, load_static_weights must set to True
+  cal_metric_during_train: True
+  pretrained_model:
+  checkpoints: 
+  save_inference_dir:
+  use_visualdl: False
+  infer_img:
+  # for data or label process
+  character_dict_path: ppocr/utils/korean_dict.txt
+  character_type: korean
+  max_text_length: 25
+  infer_mode: False
+  use_space_char: True
+
+
+Optimizer:
+  name: Adam
+  beta1: 0.9
+  beta2: 0.999
+  lr:
+    name: Cosine
+    learning_rate: 0.001
+  regularizer:
+    name: 'L2'
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+
+Architecture:
+  model_type: rec
+  algorithm: CRNN
+  Transform:
+  Backbone:
+    name: MobileNetV3
+    scale: 0.5
+    model_name: small
+    small_stride: [1, 2, 2, 2]
+  Neck:
+    name: SequenceEncoder
+    encoder_type: rnn
+    hidden_size: 48
+  Head:
+    name: CTCHead
+    fc_decay: 0.00001
+
+Loss:
+  name: CTCLoss
+
+PostProcess:
+  name: CTCLabelDecode
+
+Metric:
+  name: RecMetric
+  main_indicator: acc
+
+Train:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
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+      - RecAug: 
+      - CTCLabelEncode: # Class handling label
+      - RecResizeImg:
+          image_shape: [3, 32, 320]
+      - KeepKeys:
+          keep_keys: ['image', 'label', 'length'] # dataloader will return list in this order
+  loader:
+    shuffle: True
+    batch_size_per_card: 256
+    drop_last: True
+    num_workers: 8
+
+Eval:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    data_dir: ./train_data/
+    label_file_list: ["./train_data/eval_list.txt"]
+    transforms:
+      - DecodeImage: # load image
+          img_mode: BGR
+          channel_first: False
+      - CTCLabelEncode: # Class handling label
+      - RecResizeImg:
+          image_shape: [3, 32, 320]
+      - KeepKeys:
+          keep_keys: ['image', 'label', 'length'] # dataloader will return list in this order
+  loader:
+    shuffle: False
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+    batch_size_per_card: 256
+    num_workers: 8

ppocr/utils/dict/french_dict.txt

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+µ
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\ No newline at end of file

ppocr/utils/dict/german_dict.txt

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+c
+d
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+º
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ppocr/utils/dict/japan_dict.txt

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+9
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+V
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+h
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+w
+x
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+ô
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+û
+ü
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+μ
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+〈
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+〕
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+ご
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+ざ
+し
+じ
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+ぞ
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+に
+ぬ
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+は
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+隣
+隧
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+隻
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+雁
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+雉
+雊
+雋
+雌
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+雫
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+霍
+霖
+霜
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+霰
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+靈
+青
+靖
+静
+靜
+非
+面
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+靫
+靭
+靱
+靴
+靺
+鞁
+鞄
+鞆
+鞋
+鞍
+鞏
+鞘
+鞠
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+韋
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+須
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+頒
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+頭
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+顔
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+飩
+飫
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+鷲
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