Merge branch 'dygraph' of https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR into dygraph

README.md

@@ -121,9 +121,9 @@ PaddleOCR support a variety of cutting-edge algorithms related to OCR, and devel
     - [Other Data Annotation Tools](./doc/doc_en/data_annotation_en.md)
     - [Other Data Synthesis Tools](./doc/doc_en/data_synthesis_en.md)
 - Datasets
-    - [General OCR Datasets(Chinese/English)](./doc/doc_en/datasets_en.md)
-    - [HandWritten_OCR_Datasets(Chinese)](./doc/doc_en/handwritten_datasets_en.md)
-    - [Various OCR Datasets(multilingual)](./doc/doc_en/vertical_and_multilingual_datasets_en.md)
+    - [General OCR Datasets(Chinese/English)](doc/doc_en/dataset/datasets_en.md)
+    - [HandWritten_OCR_Datasets(Chinese)](doc/doc_en/dataset/handwritten_datasets_en.md)
+    - [Various OCR Datasets(multilingual)](doc/doc_en/dataset/vertical_and_multilingual_datasets_en.md)
 - [Code Structure](./doc/doc_en/tree_en.md)
 - [Visualization](#Visualization)
 - [Community](#Community)

README_ch.md

@@ -128,12 +128,12 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
     - [其它数据标注工具](./doc/doc_ch/data_annotation.md)
     - [其它数据合成工具](./doc/doc_ch/data_synthesis.md)
 - 数据集
-    - [通用中英文OCR数据集](./doc/doc_ch/datasets.md)
-    - [手写中文OCR数据集](./doc/doc_ch/handwritten_datasets.md)
-    - [垂类多语言OCR数据集](./doc/doc_ch/vertical_and_multilingual_datasets.md)
-    - [版面分析数据集](./doc/doc_ch/layout_datasets.md)
-    - [表格识别数据集](./doc/doc_ch/table_datasets.md)
-    - [DocVQA数据集](./doc/doc_ch/docvqa_datasets.md)
+    - [通用中英文OCR数据集](doc/doc_ch/dataset/datasets.md)
+    - [手写中文OCR数据集](doc/doc_ch/dataset/handwritten_datasets.md)
+    - [垂类多语言OCR数据集](doc/doc_ch/dataset/vertical_and_multilingual_datasets.md)
+    - [版面分析数据集](doc/doc_ch/dataset/layout_datasets.md)
+    - [表格识别数据集](doc/doc_ch/dataset/table_datasets.md)
+    - [DocVQA数据集](doc/doc_ch/dataset/docvqa_datasets.md)
 - [代码组织结构](./doc/doc_ch/tree.md)
 - [效果展示](#效果展示)
 - [《动手学OCR》电子书📚](./doc/doc_ch/ocr_book.md)

configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml

+Global:
+  debug: false
+  use_gpu: true
+  epoch_num: 500
+  log_smooth_window: 20
+  print_batch_step: 10
+  save_model_dir: ./output/ch_PP-OCR_v3_det/
+  save_epoch_step: 100
+  eval_batch_step:
+  - 0
+  - 400
+  cal_metric_during_train: false
+  pretrained_model: null
+  checkpoints: null
+  save_inference_dir: null
+  use_visualdl: false
+  infer_img: doc/imgs_en/img_10.jpg
+  save_res_path: ./checkpoints/det_db/predicts_db.txt
+  distributed: true
+
+Architecture:
+  name: DistillationModel
+  algorithm: Distillation
+  model_type: det
+  Models:
+    Student:
+      model_type: det
+      algorithm: DB
+      Transform: null
+      Backbone:
+        name: MobileNetV3
+        scale: 0.5
+        model_name: large
+        disable_se: true
+      Neck:
+        name: RSEFPN
+        out_channels: 96
+        shortcut: True
+      Head:
+        name: DBHead
+        k: 50
+    Student2:
+      model_type: det
+      algorithm: DB
+      Transform: null
+      Backbone:
+        name: MobileNetV3
+        scale: 0.5
+        model_name: large
+        disable_se: true
+      Neck:
+        name: RSEFPN
+        out_channels: 96
+        shortcut: True
+      Head:
+        name: DBHead
+        k: 50
+    Teacher:
+      freeze_params: true
+      return_all_feats: false
+      model_type: det
+      algorithm: DB
+      Backbone:
+        name: ResNet
+        in_channels: 3
+        layers: 50
+      Neck:
+        name: LKPAN
+        out_channels: 256
+      Head:
+        name: DBHead
+        kernel_list: [7,2,2]
+        k: 50
+
+Loss:
+  name: CombinedLoss
+  loss_config_list:
+  - DistillationDilaDBLoss:
+      weight: 1.0
+      model_name_pairs:
+      - ["Student", "Teacher"]
+      - ["Student2", "Teacher"]
+      key: maps
+      balance_loss: true
+      main_loss_type: DiceLoss
+      alpha: 5
+      beta: 10
+      ohem_ratio: 3
+  - DistillationDMLLoss:
+      model_name_pairs:
+      - ["Student", "Student2"]
+      maps_name: "thrink_maps"
+      weight: 1.0
+      # act: None
+      model_name_pairs: ["Student", "Student2"]
+      key: maps
+  - DistillationDBLoss:
+      weight: 1.0
+      model_name_list: ["Student", "Student2"]
+      # key: maps
+      # name: DBLoss
+      balance_loss: true
+      main_loss_type: DiceLoss
+      alpha: 5
+      beta: 10
+      ohem_ratio: 3
+
+Optimizer:
+  name: Adam
+  beta1: 0.9
+  beta2: 0.999
+  lr:
+    name: Cosine
+    learning_rate: 0.001
+    warmup_epoch: 2
+  regularizer:
+    name: L2
+    factor: 5.0e-05
+
+PostProcess:
+  name: DistillationDBPostProcess
+  model_name: ["Student"]
+  key: head_out
+  thresh: 0.3
+  box_thresh: 0.6
+  max_candidates: 1000
+  unclip_ratio: 1.5
+
+Metric:
+  name: DistillationMetric
+  base_metric_name: DetMetric
+  main_indicator: hmean
+  key: "Student"
+
+Train:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    data_dir: ./train_data/icdar2015/text_localization/
+    label_file_list:
+      - ./train_data/icdar2015/text_localization/train_icdar2015_label.txt
+    ratio_list: [1.0]
+    transforms:
+    - DecodeImage:
+        img_mode: BGR
+        channel_first: false
+    - DetLabelEncode: null
+    - CopyPaste:
+    - IaaAugment:
+        augmenter_args:
+        - type: Fliplr
+          args:
+            p: 0.5
+        - type: Affine
+          args:
+            rotate:
+            - -10
+            - 10
+        - type: Resize
+          args:
+            size:
+            - 0.5
+            - 3
+    - EastRandomCropData:
+        size:
+        - 960
+        - 960
+        max_tries: 50
+        keep_ratio: true
+    - MakeBorderMap:
+        shrink_ratio: 0.4
+        thresh_min: 0.3
+        thresh_max: 0.7
+    - MakeShrinkMap:
+        shrink_ratio: 0.4
+        min_text_size: 8
+    - NormalizeImage:
+        scale: 1./255.
+        mean:
+        - 0.485
+        - 0.456
+        - 0.406
+        std:
+        - 0.229
+        - 0.224
+        - 0.225
+        order: hwc
+    - ToCHWImage: null
+    - KeepKeys:
+        keep_keys:
+        - image
+        - threshold_map
+        - threshold_mask
+        - shrink_map
+        - shrink_mask
+  loader:
+    shuffle: true
+    drop_last: false
+    batch_size_per_card: 8
+    num_workers: 4
+Eval:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    data_dir: ./train_data/icdar2015/text_localization/
+    label_file_list:
+      - ./train_data/icdar2015/text_localization/test_icdar2015_label.txt
+    transforms:
+    - DecodeImage:
+        img_mode: BGR
+        channel_first: false
+    - DetLabelEncode: null
+    - DetResizeForTest: null
+    - NormalizeImage:
+        scale: 1./255.
+        mean:
+        - 0.485
+        - 0.456
+        - 0.406
+        std:
+        - 0.229
+        - 0.224
+        - 0.225
+        order: hwc
+    - ToCHWImage: null
+    - KeepKeys:
+        keep_keys:
+        - image
+        - shape
+        - polys
+        - ignore_tags
+  loader:
+    shuffle: false
+    drop_last: false
+    batch_size_per_card: 1
+    num_workers: 2

configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml

+Global:
+  debug: false
+  use_gpu: true
+  epoch_num: 500
+  log_smooth_window: 20
+  print_batch_step: 10
+  save_model_dir: ./output/ch_PP-OCR_V3_det/
+  save_epoch_step: 100
+  eval_batch_step:
+  - 0
+  - 400
+  cal_metric_during_train: false
+  pretrained_model: null
+  checkpoints: null
+  save_inference_dir: null
+  use_visualdl: false
+  infer_img: doc/imgs_en/img_10.jpg
+  save_res_path: ./checkpoints/det_db/predicts_db.txt
+  distributed: true
+
+Architecture:
+  model_type: det
+  algorithm: DB
+  Transform:
+  Backbone:
+    name: MobileNetV3
+    scale: 0.5
+    model_name: large
+    disable_se: True
+  Neck:
+    name: RSEFPN
+    out_channels: 96
+    shortcut: True
+  Head:
+    name: DBHead
+    k: 50
+
+Loss:
+  name: DBLoss
+  balance_loss: true
+  main_loss_type: DiceLoss
+  alpha: 5
+  beta: 10
+  ohem_ratio: 3
+Optimizer:
+  name: Adam
+  beta1: 0.9
+  beta2: 0.999
+  lr:
+    name: Cosine
+    learning_rate: 0.001
+    warmup_epoch: 2
+  regularizer:
+    name: L2
+    factor: 5.0e-05
+PostProcess:
+  name: DBPostProcess
+  thresh: 0.3
+  box_thresh: 0.6
+  max_candidates: 1000
+  unclip_ratio: 1.5
+Metric:
+  name: DetMetric
+  main_indicator: hmean
+Train:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    data_dir: ./train_data/icdar2015/text_localization/
+    label_file_list:
+      - ./train_data/icdar2015/text_localization/train_icdar2015_label.txt
+    ratio_list: [1.0]
+    transforms:
+    - DecodeImage:
+        img_mode: BGR
+        channel_first: false
+    - DetLabelEncode: null
+    - IaaAugment:
+        augmenter_args:
+        - type: Fliplr
+          args:
+            p: 0.5
+        - type: Affine
+          args:
+            rotate:
+            - -10
+            - 10
+        - type: Resize
+          args:
+            size:
+            - 0.5
+            - 3
+    - EastRandomCropData:
+        size:
+        - 960
+        - 960
+        max_tries: 50
+        keep_ratio: true
+    - MakeBorderMap:
+        shrink_ratio: 0.4
+        thresh_min: 0.3
+        thresh_max: 0.7
+    - MakeShrinkMap:
+        shrink_ratio: 0.4
+        min_text_size: 8
+    - NormalizeImage:
+        scale: 1./255.
+        mean:
+        - 0.485
+        - 0.456
+        - 0.406
+        std:
+        - 0.229
+        - 0.224
+        - 0.225
+        order: hwc
+    - ToCHWImage: null
+    - KeepKeys:
+        keep_keys:
+        - image
+        - threshold_map
+        - threshold_mask
+        - shrink_map
+        - shrink_mask
+  loader:
+    shuffle: true
+    drop_last: false
+    batch_size_per_card: 8
+    num_workers: 4
+Eval:
+  dataset:
+    name: SimpleDataSet
+    data_dir: ./train_data/icdar2015/text_localization/
+    label_file_list:
+      - ./train_data/icdar2015/text_localization/test_icdar2015_label.txt
+    transforms:
+    - DecodeImage:
+        img_mode: BGR
+        channel_first: false
+    - DetLabelEncode: null
+    - DetResizeForTest: null
+    - NormalizeImage:
+        scale: 1./255.
+        mean:
+        - 0.485
+        - 0.456
+        - 0.406
+        std:
+        - 0.229
+        - 0.224
+        - 0.225
+        order: hwc
+    - ToCHWImage: null
+    - KeepKeys:
+        keep_keys:
+        - image
+        - shape
+        - polys
+        - ignore_tags
+  loader:
+    shuffle: false
+    drop_last: false
+    batch_size_per_card: 1
+    num_workers: 2

doc/doc_ch/algorithm_det_fcenet.md

+# FCENet
+
+- [1. 算法简介](#1)
+- [2. 环境配置](#2)
+- [3. 模型训练、评估、预测](#3)
+    - [3.1 训练](#3-1)
+    - [3.2 评估](#3-2)
+    - [3.3 预测](#3-3)
+- [4. 推理部署](#4)
+    - [4.1 Python推理](#4-1)
+    - [4.2 C++推理](#4-2)
+    - [4.3 Serving服务化部署](#4-3)
+    - [4.4 更多推理部署](#4-4)
+- [5. FAQ](#5)
+
+<a name="1"></a>
+## 1. 算法简介
+
+论文信息：
+> [Fourier Contour Embedding for Arbitrary-Shaped Text Detection](https://arxiv.org/abs/2104.10442)
+> Yiqin Zhu and Jianyong Chen and Lingyu Liang and Zhanghui Kuang and Lianwen Jin and Wayne Zhang
+> CVPR, 2021
+
+在CTW1500文本检测公开数据集上，算法复现效果如下：
+
+| 模型  |骨干网络|配置文件|precision|recall|Hmean|下载链接|
+|-----| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| FCE | ResNet50_dcn | [configs/det/det_r50_vd_dcn_fce_ctw.yml](../../configs/det/det_r50_vd_dcn_fce_ctw.yml)| 88.39%|82.18%|85.27%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/contribution/det_r50_dcn_fce_ctw_v2.0_train.tar)|
+
+<a name="2"></a>
+## 2. 环境配置
+请先参考[《运行环境准备》](./environment.md)配置PaddleOCR运行环境，参考[《项目克隆》](./clone.md)克隆项目代码。
+
+
+<a name="3"></a>
+## 3. 模型训练、评估、预测
+
+上述FCE模型使用CTW1500文本检测公开数据集训练得到，数据集下载可参考 [ocr_datasets](./dataset/ocr_datasets.md)。
+
+数据下载完成后，请参考[文本检测训练教程](./detection.md)进行训练。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的检测模型只需要**更换配置文件**即可。
+
+
+<a name="4"></a>
+## 4. 推理部署
+
+<a name="4-1"></a>
+### 4.1 Python推理
+首先将FCE文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd_dcn骨干网络，在CTW1500英文数据集训练的模型为例（ [模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/contribution/det_r50_dcn_fce_ctw_v2.0_train.tar) )，可以使用如下命令进行转换：
+
+```shell
+python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_dcn_fce_ctw.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_dcn_fce_ctw_v2.0_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/det_fce
+```
+
+FCE文本检测模型推理，执行非弯曲文本检测，可以执行如下命令：
+
+```shell
+python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_fce/" --det_algorithm="FCE" --det_fce_box_type=quad
+```
+
+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：
+
+![](../imgs_results/det_res_img_10_fce.jpg)
+
+如果想执行弯曲文本检测，可以执行如下命令：
+
+```shell
+python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img623.jpg" --det_model_dir="./inference/det_fce/" --det_algorithm="FCE" --det_fce_box_type=poly
+```
+
+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：
+
+![](../imgs_results/det_res_img623_fce.jpg)
+
+**注意**：由于CTW1500数据集只有1000张训练图像，且主要针对英文场景，所以上述模型对中文文本图像检测效果会比较差。
+
+<a name="4-2"></a>
+### 4.2 C++推理
+
+由于后处理暂未使用CPP编写，FCE文本检测模型暂不支持CPP推理。
+
+<a name="4-3"></a>
+### 4.3 Serving服务化部署
+
+暂未支持
+
+<a name="4-4"></a>
+### 4.4 更多推理部署
+
+暂未支持
+
+<a name="5"></a>
+## 5. FAQ
+
+
+## 引用
+
+```bibtex
+@InProceedings{zhu2021fourier,
+  title={Fourier Contour Embedding for Arbitrary-Shaped Text Detection},
+  author={Yiqin Zhu and Jianyong Chen and Lingyu Liang and Zhanghui Kuang and Lianwen Jin and Wayne Zhang},
+  year={2021},
+  booktitle = {CVPR}
+}
+```

doc/doc_ch/algorithm_det_psenet.md

+# PSENet
+
+- [1. 算法简介](#1)
+- [2. 环境配置](#2)
+- [3. 模型训练、评估、预测](#3)
+    - [3.1 训练](#3-1)
+    - [3.2 评估](#3-2)
+    - [3.3 预测](#3-3)
+- [4. 推理部署](#4)
+    - [4.1 Python推理](#4-1)
+    - [4.2 C++推理](#4-2)
+    - [4.3 Serving服务化部署](#4-3)
+    - [4.4 更多推理部署](#4-4)
+- [5. FAQ](#5)
+
+<a name="1"></a>
+## 1. 算法简介
+
+论文信息：
+> [Shape robust text detection with progressive scale expansion network](https://arxiv.org/abs/1903.12473)
+> Wang, Wenhai and Xie, Enze and Li, Xiang and Hou, Wenbo and Lu, Tong and Yu, Gang and Shao, Shuai
+> CVPR, 2019
+
+在ICDAR2015文本检测公开数据集上，算法复现效果如下：
+
+|模型|骨干网络|配置文件|precision|recall|Hmean|下载链接|
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+|PSE| ResNet50_vd | [configs/det/det_r50_vd_pse.yml](../../configs/det/det_r50_vd_pse.yml)| 85.81%    |79.53%|82.55%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/en_det/det_r50_vd_pse_v2.0_train.tar)|
+|PSE| MobileNetV3| [configs/det/det_mv3_pse.yml](../../configs/det/det_mv3_pse.yml) | 82.20%    |70.48%|75.89%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/en_det/det_mv3_pse_v2.0_train.tar)|
+
+<a name="2"></a>
+## 2. 环境配置
+请先参考[《运行环境准备》](./environment.md)配置PaddleOCR运行环境，参考[《项目克隆》](./clone.md)克隆项目代码。
+
+
+<a name="3"></a>
+## 3. 模型训练、评估、预测
+
+上述PSE模型使用ICDAR2015文本检测公开数据集训练得到，数据集下载可参考 [ocr_datasets](./dataset/ocr_datasets.md)。
+
+数据下载完成后，请参考[文本检测训练教程](./detection.md)进行训练。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的检测模型只需要**更换配置文件**即可。
+
+
+<a name="4"></a>
+## 4. 推理部署
+
+<a name="4-1"></a>
+### 4.1 Python推理
+首先将PSE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_v2.1/en_det/det_r50_vd_pse_v2.0_train.tar) )，可以使用如下命令进行转换：
+
+```shell
+python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_pse.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_pse_v2.0_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/det_pse
+```
+
+PSE文本检测模型推理，执行非弯曲文本检测，可以执行如下命令：
+
+```shell
+python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_pse/" --det_algorithm="PSE" --det_pse_box_type=quad
+```
+
+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：
+
+![](../imgs_results/det_res_img_10_pse.jpg)
+
+如果想执行弯曲文本检测，可以执行如下命令：
+
+```shell
+python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_pse/" --det_algorithm="PSE" --det_pse_box_type=poly
+```
+
+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：
+
+![](../imgs_results/det_res_img_10_pse_poly.jpg)
+
+**注意**：由于ICDAR2015数据集只有1000张训练图像，且主要针对英文场景，所以上述模型对中文或弯曲文本图像检测效果会比较差。
+
+<a name="4-2"></a>
+### 4.2 C++推理
+
+由于后处理暂未使用CPP编写，PSE文本检测模型暂不支持CPP推理。
+
+<a name="4-3"></a>
+### 4.3 Serving服务化部署
+
+暂未支持
+
+<a name="4-4"></a>
+### 4.4 更多推理部署
+
+暂未支持
+
+<a name="5"></a>
+## 5. FAQ
+
+
+## 引用
+
+```bibtex
+@inproceedings{wang2019shape,
+  title={Shape robust text detection with progressive scale expansion network},
+  author={Wang, Wenhai and Xie, Enze and Li, Xiang and Hou, Wenbo and Lu, Tong and Yu, Gang and Shao, Shuai},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  pages={9336--9345},
+  year={2019}
+}
+```

doc/doc_ch/datasets.md → doc/doc_ch/dataset/datasets.md

@@ -6,17 +6,17 @@
 - [中文文档文字识别](#中文文档文字识别)
 - [ICDAR2019-ArT](#ICDAR2019-ArT)
 
-除了开源数据，用户还可使用合成工具自行合成，可参考[数据合成工具](./data_synthesis.md)；
+除了开源数据，用户还可使用合成工具自行合成，可参考[数据合成工具](../data_synthesis.md)；
 
-如果需要标注自己的数据，可参考[数据标注工具](./data_annotation.md)。  
+如果需要标注自己的数据，可参考[数据标注工具](../data_annotation.md)。  
 
 <a name="ICDAR2019-LSVT"></a>
 #### 1、ICDAR2019-LSVT
 - **数据来源**：https://ai.baidu.com/broad/introduction?dataset=lsvt
 - **数据简介**： 共45w中文街景图像，包含5w（2w测试+3w训练）全标注数据（文本坐标+文本内容），40w弱标注数据（仅文本内容），如下图所示：  
-    ![](../datasets/LSVT_1.jpg)  
+    ![](../../datasets/LSVT_1.jpg)  
     (a) 全标注数据  
-    ![](../datasets/LSVT_2.jpg)  
+    ![](../../datasets/LSVT_2.jpg)  
     (b) 弱标注数据  
 - **下载地址**：https://ai.baidu.com/broad/download?dataset=lsvt
 - **说明**：其中，test数据集的label目前没有开源，如要评估结果，可以去官网提交：https://rrc.cvc.uab.es/?ch=16
@@ -25,16 +25,16 @@
 #### 2、ICDAR2017-RCTW-17
 - **数据来源**：https://rctw.vlrlab.net/
 - **数据简介**：共包含12,000+图像，大部分图片是通过手机摄像头在野外采集的。有些是截图。这些图片展示了各种各样的场景，包括街景、海报、菜单、室内场景和手机应用程序的截图。
-    ![](../datasets/rctw.jpg)
+    ![](../../datasets/rctw.jpg)
 - **下载地址**：https://rctw.vlrlab.net/dataset/
 
 <a name="中文街景文字识别"></a>
 #### 3、中文街景文字识别
 - **数据来源**：https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/8
 - **数据简介**：ICDAR2019-LSVT行识别任务，共包括29万张图片，其中21万张图片作为训练集（带标注），8万张作为测试集（无标注）。数据集采自中国街景，并由街景图片中的文字行区域（例如店铺标牌、地标等等）截取出来而形成。所有图像都经过一些预处理，将文字区域利用仿射变化，等比映射为一张高为48像素的图片，如图所示：  
-    ![](../datasets/ch_street_rec_1.png)  
+    ![](../../datasets/ch_street_rec_1.png)  
     (a) 标注：魅派集成吊顶  
-    ![](../datasets/ch_street_rec_2.png)  
+    ![](../../datasets/ch_street_rec_2.png)  
     (b) 标注：母婴用品连锁  
 - **下载地址**
 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/8429
@@ -48,15 +48,15 @@ https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/8429
     - 包含汉字、英文字母、数字和标点共5990个字符（字符集合：https://github.com/YCG09/chinese_ocr/blob/master/train/char_std_5990.txt ）
     - 每个样本固定10个字符，字符随机截取自语料库中的句子
     - 图片分辨率统一为280x32  
-    ![](../datasets/ch_doc1.jpg)  
-    ![](../datasets/ch_doc3.jpg)  
+    ![](../../datasets/ch_doc1.jpg)  
+    ![](../../datasets/ch_doc3.jpg)  
 - **下载地址**：https://pan.baidu.com/s/1QkI7kjah8SPHwOQ40rS1Pw (密码：lu7m)
 
 <a name="ICDAR2019-ArT"></a>
 #### 5、ICDAR2019-ArT
 - **数据来源**：https://ai.baidu.com/broad/introduction?dataset=art
 - **数据简介**：共包含10,166张图像，训练集5603图，测试集4563图。由Total-Text、SCUT-CTW1500、Baidu Curved Scene Text (ICDAR2019-LSVT部分弯曲数据) 三部分组成，包含水平、多方向和弯曲等多种形状的文本。
-    ![](../datasets/ArT.jpg)
+    ![](../../datasets/ArT.jpg)
 - **下载地址**：https://ai.baidu.com/broad/download?dataset=art
 
 ## 参考文献

doc/doc_ch/handwritten_datasets.md → doc/doc_ch/dataset/handwritten_datasets.md

@@ -9,7 +9,7 @@
 - **数据简介**：
     * 包含在线和离线两类手写数据，`HWDB1.0~1.2`总共有3895135个手写单字样本，分属7356类（7185个汉字和171个英文字母、数字、符号）；`HWDB2.0~2.2`总共有5091页图像，分割为52230个文本行和1349414个文字。所有文字和文本样本均存为灰度图像。部分单字样本图片如下所示。
 
-        ![](../datasets/CASIA_0.jpg)
+        ![](../../datasets/CASIA_0.jpg)
 
 - **下载地址**：http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Download.html
 - **使用建议**：数据为单字，白色背景，可以大量合成文字行进行训练。白色背景可以处理成透明状态，方便添加各种背景。对于需要语义的情况，建议从真实语料出发，抽取单字组成文字行
@@ -22,7 +22,7 @@
 
 - **数据简介**: NIST19数据集适用于手写文档和字符识别的模型训练，从3600位作者的手写样本表格中提取得到，总共包含81万张字符图片。其中9张图片示例如下。
 
-    ![](../datasets/nist_demo.png)
+    ![](../../datasets/nist_demo.png)
 
 
 - **下载地址**: [https://www.nist.gov/srd/nist-special-database-19](https://www.nist.gov/srd/nist-special-database-19)

doc/doc_ch/dataset/ocr_datasets.md

+# OCR数据集
+
+- [1. 文本检测](#1-文本检测)
+  - [1.1 PaddleOCR 文字检测数据格式](#11-paddleocr-文字检测数据格式)
+  - [1.2 公开数据集](#12-公开数据集)
+    - [1.2.1 ICDAR 2015](#121-icdar-2015)
+- [2. 文本识别](#2-文本识别)
+  - [2.1 PaddleOCR 文字识别数据格式](#21-paddleocr-文字识别数据格式)
+  - [2.2 公开数据集](#22-公开数据集)
+    - [2.1 ICDAR 2015](#21-icdar-2015)
+- [3. 数据存放路径](#3-数据存放路径)
+
+这里整理了OCR中常用的公开数据集，持续更新中，欢迎各位小伙伴贡献数据集～
+
+## 1. 文本检测
+
+### 1.1 PaddleOCR 文字检测数据格式
+
+
+PaddleOCR 中的文本检测算法支持的标注文件格式如下，中间用"\t"分隔：
+```
+" 图像文件名                    json.dumps编码的图像标注信息"
+ch4_test_images/img_61.jpg    [{"transcription": "MASA", "points": [[310, 104], [416, 141], [418, 216], [312, 179]]}, {...}]
+```
+json.dumps编码前的图像标注信息是包含多个字典的list，字典中的 `points` 表示文本框的四个点的坐标(x, y)，从左上角的点开始顺时针排列。
+`transcription` 表示当前文本框的文字，**当其内容为“###”时，表示该文本框无效，在训练时会跳过。**
+
+如果您想在我们未提供的数据集上训练，可以按照上述形式构建标注文件。
+
+### 1.2 公开数据集
+
+| 数据集名称 |图片下载地址| PaddleOCR 标注下载地址 |
+|---|---|---|
+| ICDAR 2015 |https://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads| [train](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/train_icdar2015_label.txt) / [test](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/test_icdar2015_label.txt) |
+| ctw1500 |https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/ctw1500.zip| 图片下载地址中已包含 |
+| total text |https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/total_text.tar| 图片下载地址中已包含 |
+
+#### 1.2.1 ICDAR 2015
+ICDAR 2015 数据集包含1000张训练图像和500张测试图像。ICDAR 2015 数据集可以从上表中链接下载，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`下载的内容保存在`icdar_c4_train_imgs`文件夹下，`Test Set Images` 下载的内容保存早`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。然后从上表中下载转换好的标注文件。
+
+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：
+
+```
+# 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="/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，按照如下方式组织icdar2015数据集：
+```
+/PaddleOCR/train_data/icdar2015/text_localization/
+  └─ icdar_c4_train_imgs/         icdar 2015 数据集的训练数据
+  └─ ch4_test_images/             icdar 2015 数据集的测试数据
+  └─ train_icdar2015_label.txt    icdar 2015 数据集的训练标注
+  └─ test_icdar2015_label.txt     icdar 2015 数据集的测试标注
+```
+
+## 2. 文本识别
+
+### 2.1 PaddleOCR 文字识别数据格式
+
+PaddleOCR 中的文字识别算法支持两种数据格式:
+
+ - `lmdb` 用于训练以lmdb格式存储的数据集，使用 [lmdb_dataset.py](../../../ppocr/data/lmdb_dataset.py) 进行读取;
+ - `通用数据` 用于训练以文本文件存储的数据集，使用 [simple_dataset.py](../../../ppocr/data/simple_dataset.py)进行读取。
+
+下面以通用数据集为例， 介绍如何准备数据集：
+
+* 训练集
+
+建议将训练图片放入同一个文件夹，并用一个txt文件（rec_gt_train.txt）记录图片路径和标签，txt文件里的内容如下:
+
+**注意：** txt文件中默认请将图片路径和图片标签用 \t 分割，如用其他方式分割将造成训练报错。
+
+```
+" 图像文件名                 图像标注信息 "
+
+train_data/rec/train/word_001.jpg   简单可依赖
+train_data/rec/train/word_002.jpg   用科技让复杂的世界更简单
+...
+```
+
+最终训练集应有如下文件结构：
+```
+|-train_data
+  |-rec
+    |- rec_gt_train.txt
+    |- train
+        |- word_001.png
+        |- word_002.jpg
+        |- word_003.jpg
+        | ...
+```
+
+除上述单张图像为一行格式之外，PaddleOCR也支持对离线增广后的数据进行训练，为了防止相同样本在同一个batch中被多次采样，我们可以将相同标签对应的图片路径写在一行中，以列表的形式给出，在训练中，PaddleOCR会随机选择列表中的一张图片进行训练。对应地，标注文件的格式如下。
+
+```
+["11.jpg", "12.jpg"]   简单可依赖
+["21.jpg", "22.jpg", "23.jpg"]   用科技让复杂的世界更简单
+3.jpg   ocr
+```
+
+上述示例标注文件中，"11.jpg"和"12.jpg"的标签相同，都是`简单可依赖`，在训练的时候，对于该行标注，会随机选择其中的一张图片进行训练。
+
+
+- 验证集
+
+同训练集类似，验证集也需要提供一个包含所有图片的文件夹（test）和一个rec_gt_test.txt，验证集的结构如下所示：
+
+```
+|-train_data
+  |-rec
+    |- rec_gt_test.txt
+    |- test
+        |- word_001.jpg
+        |- word_002.jpg
+        |- word_003.jpg
+        | ...
+```
+
+
+### 2.2 公开数据集
+
+| 数据集名称 | 图片下载地址 | PaddleOCR 标注下载地址                                                         |
+|---|---|---------------------------------------------------------------------|
+| en benchmark(MJ, SJ, IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, and CUTE.) | [DTRB](https://github.com/clovaai/deep-text-recognition-benchmark#download-lmdb-dataset-for-traininig-and-evaluation-from-here) | LMDB格式，可直接用[lmdb_dataset.py](../../../ppocr/data/lmdb_dataset.py)加载 |
+|ICDAR 2015| http://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads | [train](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_train.txt)/ [test](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_test.txt) |
+| 多语言数据集 |[百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1bS_u207Rm7YbY33wOECKDA) 提取码：frgi <br> [google drive](https://drive.google.com/file/d/18cSWX7wXSy4G0tbKJ0d9PuIaiwRLHpjA/view) | 图片下载地址中已包含 |
+
+#### 2.1 ICDAR 2015
+
+ICDAR 2015 数据集可以在上表中链接下载，用于快速验证。也可以从上表中下载 en benchmark 所需的lmdb格式数据集。
+
+下载完图片后从上表中下载转换好的标注文件。
+
+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)
+
+
+## 3. 数据存放路径
+
+PaddleOCR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：
+
+```
+# linux and mac os
+ln -sf <path/to/dataset> <path/to/paddle_ocr>/train_data/dataset
+# windows
+mklink /d <path/to/paddle_ocr>/train_data/dataset <path/to/dataset>
+```

doc/doc_ch/dataset/table_datasets.md

+# 表格识别数据集
+
+- [数据集汇总](#数据集汇总)
+- [1. PubTabNet数据集](#1-pubtabnet数据集)
+- [2. 好未来表格识别竞赛数据集](#2-好未来表格识别竞赛数据集)
+
+这里整理了常用表格识别数据集，持续更新中，欢迎各位小伙伴贡献数据集～
+
+## 数据集汇总
+
+| 数据集名称 |图片下载地址| PPOCR标注下载地址 |
+|---|---|---|
+| PubTabNet |https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet| jsonl格式，可直接用[pubtab_dataset.py](../../../ppocr/data/pubtab_dataset.py)加载 |
+| 好未来表格识别竞赛数据集 |https://ai.100tal.com/dataset| jsonl格式，可直接用[pubtab_dataset.py](../../../ppocr/data/pubtab_dataset.py)加载 |
+
+## 1. PubTabNet数据集
+- **数据简介**：PubTabNet数据集的训练集合中包含50万张图像，验证集合中包含0.9万张图像。部分图像可视化如下所示。
+
+
+<div align="center">
+    <img src="../../datasets/table_PubTabNet_demo/PMC524509_007_00.png" width="500">
+    <img src="../../datasets/table_PubTabNet_demo/PMC535543_007_01.png" width="500">
+</div>
+
+- **说明**：使用该数据集时，需要遵守[CDLA-Permissive](https://cdla.io/permissive-1-0/)协议。
+
+## 2. 好未来表格识别竞赛数据集
+- **数据简介**：好未来表格识别竞赛数据集的训练集合中包含1.6万张图像。验证集未给出可训练的标注。
+
+<div align="center">
+    <img src="../../datasets/table_tal_demo/1.jpg" width="500">
+    <img src="../../datasets/table_tal_demo/2.jpg" width="500">
+</div>

doc/doc_ch/vertical_and_multilingual_datasets.md → doc/doc_ch/dataset/vertical_and_multilingual_datasets.md

@@ -22,7 +22,7 @@
     * CCPD-Challenge: 至今在车牌检测识别任务中最有挑战性的一些图片
     * CCPD-NP: 没有安装车牌的新车图片。
 
-    ![](../datasets/ccpd_demo.png)
+    ![](../../datasets/ccpd_demo.png)
 
 
 - **下载地址**
@@ -46,7 +46,7 @@
         * 有效期结束：07/41
         * 卡用户拼音：MICHAEL
 
-    ![](../datasets/cmb_demo.jpg)
+    ![](../../datasets/cmb_demo.jpg)
 
 - **下载地址**: [https://cdn.kesci.com/cmb2017-2.zip](https://cdn.kesci.com/cmb2017-2.zip)
 
@@ -59,7 +59,7 @@
 
 - **数据简介**: 这是一个数据合成的工具包，可以根据输入的文本，输出验证码图片，使用该工具包生成几张demo图片如下。
 
-    ![](../datasets/captcha_demo.png)
+    ![](../../datasets/captcha_demo.png)
 
 - **下载地址**: 该数据集是生成得到，无下载地址。
 

doc/doc_ch/detection.md

@@ -2,73 +2,30 @@
 
 本节以icdar2015数据集为例，介绍PaddleOCR中检测模型训练、评估、测试的使用方式。
 
-- [1. 准备数据和模型](#1--------)
-  * [1.1 数据准备](#11-----)
-  * [1.2 下载预训练模型](#12--------)
-- [2. 开始训练](#2-----)
-  * [2.1 启动训练](#21-----)
-  * [2.2 断点训练](#22-----)
-  * [2.3 更换Backbone 训练](#23---backbone---)
-  * [2.4 混合精度训练](#24---amp---)
-  * [2.5 分布式训练](#25---fleet---)
-  * [2.6 知识蒸馏训练](#26---distill---)
-  * [2.7 其他训练环境（Windows/macOS/Linux DCU）](#27---other---)
-- [3. 模型评估与预测](#3--------)
-  * [3.1 指标评估](#31-----)
-  * [3.2 测试检测效果](#32-------)
-- [4. 模型导出与预测](#4--------)
+- [1. 准备数据和模型](#1-准备数据和模型)
+  - [1.1 准备数据集](#11-准备数据集)
+  - [1.2 下载预训练模型](#12-下载预训练模型)
+- [2. 开始训练](#2-开始训练)
+  - [2.1 启动训练](#21-启动训练)
+  - [2.2 断点训练](#22-断点训练)
+  - [2.3 更换Backbone 训练](#23-更换backbone-训练)
+  - [2.4 混合精度训练](#24-混合精度训练)
+  - [2.5 分布式训练](#25-分布式训练)
+  - [2.6 知识蒸馏训练](#26-知识蒸馏训练)
+  - [2.7 其他训练环境](#27-其他训练环境)
+- [3. 模型评估与预测](#3-模型评估与预测)
+  - [3.1 指标评估](#31-指标评估)
+  - [3.2 测试检测效果](#32-测试检测效果)
+- [4. 模型导出与预测](#4-模型导出与预测)
 - [5. FAQ](#5-faq)
 
 <a name="1--------"></a>
 # 1. 准备数据和模型
 
-<a name="11-----"></a>
-## 1.1 数据准备
+## 1.1 准备数据集
 
-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
+准备数据集可参考 [ocr_datasets](./dataset/ocr_datasets.md) 。
 
-<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
-，您可以通过wget的方式进行下载。
-```shell
-# 在PaddleOCR路径下
-cd PaddleOCR/
-wget -P ./train_data/  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/train_icdar2015_label.txt
-wget -P ./train_data/  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/test_icdar2015_label.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：
-
-```
-# 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="/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，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
-  └─ ch4_test_images/             icdar数据集的测试数据
-  └─ train_icdar2015_label.txt    icdar数据集的训练标注
-  └─ test_icdar2015_label.txt     icdar数据集的测试标注
-```
-
-提供的标注文件格式如下，中间用"\t"分隔：
-```
-" 图像文件名                    json.dumps编码的图像标注信息"
-ch4_test_images/img_61.jpg    [{"transcription": "MASA", "points": [[310, 104], [416, 141], [418, 216], [312, 179]]}, {...}]
-```
-json.dumps编码前的图像标注信息是包含多个字典的list，字典中的 `points` 表示文本框的四个点的坐标(x, y)，从左上角的点开始顺时针排列。
-`transcription` 表示当前文本框的文字，**当其内容为“###”时，表示该文本框无效，在训练时会跳过。**
-
-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。
 
 <a name="12--------"></a>
 ## 1.2 下载预训练模型
@@ -220,7 +177,6 @@ Windows平台只支持`单卡`的训练与预测，指定GPU进行训练`set CUD
 - Linux DCU
 DCU设备上运行需要设置环境变量 `export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3`，其余训练评估预测命令与Linux GPU完全相同。
 
-
 <a name="3--------"></a>
 # 3. 模型评估与预测
 

doc/doc_ch/recognition.md

@@ -27,6 +27,7 @@
 <a name="1-数据准备"></a>
 # 1. 数据准备
 
+### 1.1 准备数据集
 
 PaddleOCR 支持两种数据格式:
  - `lmdb` 用于训练以lmdb格式存储的数据集(LMDBDataSet);