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solve det eval bug and optimize doc

README.md

@@ -48,7 +48,6 @@ python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_mode
 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[基于预测引擎推理](./doc/inference.md)。
 
 
-
 ## 文档教程
 - [快速安装](./doc/installation.md)
 - [文本检测模型训练/评估/预测](./doc/detection.md)（持续更新中）
@@ -64,12 +63,14 @@ PaddleOCR开源的文本检测算法列表：
 
 在ICDAR2015文本检测公开数据集上，算法效果如下：
 
-|模型|骨干网络|Hmean|下载链接|
+|模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
 |-|-|-|-|
-|EAST|ResNet50_vd|85.85%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_east.tar)|
-|EAST|MobileNetV3|79.08%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_east.tar)|
-|DB|ResNet50_vd|83.30%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_db.tar)|
-|DB|MobileNetV3|73.00%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_db.tar)|
+|EAST|ResNet50_vd|88.18%|85.51|86.82%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_east.tar)|
+|EAST|MobileNetV3|81.67%|79.83%|80.74%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_east.tar)|
+|DB|ResNet50_vd|83.79%|80.65%|82.19%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_db.tar)|
+|DB|MobileNetV3|75.92%|73.18%|74.53%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_db.tar)|
+
+* 注： 上述模型的训练和评估，设置后处理参数box_thresh=0.6，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
 
 PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中[文本检测模型训练/评估/预测](./doc/detection.md)。
 

configs/det/det_mv3_db.yml

@@ -50,4 +50,4 @@ PostProcess:
   thresh: 0.3
   box_thresh: 0.7
   max_candidates: 1000
-  unclip_ratio: 1.5
+  unclip_ratio: 2.0
\ No newline at end of file

doc/detection.md

@@ -64,14 +64,15 @@ PaddleOCR计算三个OCR检测相关的指标，分别是：Precision、Recall
 
 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。
 
+评估时设置后处理参数box_thresh=0.6，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
 ```
-python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml  -o Global.checkpoints="{path/to/weights}/best_accuracy"
+python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml  -o Global.checkpoints="{path/to/weights}/best_accuracy" PostProcess.box_thresh=0.6 PostProcess.unclip_ratio=1.5
 ```
 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。
 
 比如：
 ```
-python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml  -o Global.checkpoints="./output/det_db/best_accuracy"
+python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml  -o Global.checkpoints="./output/det_db/best_accuracy" PostProcess.box_thresh=0.6 PostProcess.unclip_ratio=1.5
 ```
 
 

doc/installation.md

 ## 快速安装
 
+经测试PaddleOCR可在glibc 2.23上运行，您也可以测试其他glibc版本或安装glic 2.23
+PaddleOCR 工作环境
+- PaddlePaddle1.7
+- python3
+- glibc 2.23
+
 建议使用我们提供的docker运行PaddleOCR，有关docker使用请参考[链接](https://docs.docker.com/get-started/)。
-1. 准备docker环境。第一次使用这个镜像，会自动下载该镜像，请耐心等待。
+
+1. （建议）准备docker环境。第一次使用这个镜像，会自动下载该镜像，请耐心等待。
 ```
 # 切换到工作目录下
 cd /home/Projects
@@ -20,6 +27,20 @@ sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it hub.baidu
 sudo nvidia-docker container exec -it ppocr /bin/bash
 ```
 
+注意：如果docker pull过慢，可以按照如下步骤手动下载后加载docker,以cuda9 docker为例，使用cuda10 docker只需要将cuda9改为cuda10即可。
+```
+# 下载CUDA9 docker的压缩文件，并解压
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/docker/docker_pdocr_cuda9.tar.gz
+# 为减少下载时间，上传的docker image是压缩过的，需要解压使用
+tar zxf docker_pdocr_cuda9.tar.gz
+# 创建image
+docker load < docker_pdocr_cuda9.tar
+# 完成上述步骤后通过docker images检查是否加载了下载的镜像
+docker images
+# 执行docker images后如果有下面的输出，即可按照按照 步骤1 创建docker环境。
+hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle   latest-gpu-cuda9.0-cudnn7-dev    f56310dcc829
+```
+
 2. 安装PaddlePaddle Fluid v1.7(暂不支持更高版本,适配工作进行中)
 ```
 pip3 install --upgrade pip

ppocr/postprocess/db_postprocess.py

@@ -35,6 +35,7 @@ class DBPostProcess(object):
         self.thresh = params['thresh']
         self.box_thresh = params['box_thresh']
         self.max_candidates = params['max_candidates']
+        self.unclip_ratio = params['unclip_ratio']
         self.min_size = 3
 
     def boxes_from_bitmap(self, pred, _bitmap, dest_width, dest_height):
@@ -46,7 +47,8 @@ class DBPostProcess(object):
         bitmap = _bitmap
         height, width = bitmap.shape
 
-        outs = cv2.findContours((bitmap * 255).astype(np.uint8), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
+        outs = cv2.findContours((bitmap * 255).astype(np.uint8), cv2.RETR_LIST,
+                                cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
         if len(outs) == 3:
             img, contours, _ = outs[0], outs[1], outs[2]
         elif len(outs) == 2:
@@ -83,7 +85,8 @@ class DBPostProcess(object):
             scores[index] = score
         return boxes, scores
 
-    def unclip(self, box, unclip_ratio=2.0):
+    def unclip(self, box):
+        unclip_ratio = self.unclip_ratio
         poly = Polygon(box)
         distance = poly.area * unclip_ratio / poly.length
         offset = pyclipper.PyclipperOffset()