mirror of
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
synced 2026-09-24 23:33:08 +08:00
Merge remote-tracking branch 'origin/dygraph' into dygraph
This commit is contained in:
Leif
@@ -106,6 +106,7 @@ PaddleOCR support a variety of cutting-edge algorithms related to OCR, and devel
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- [Serving](./deploy/pdserving/README.md)
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- [Mobile](./deploy/lite/readme.md)
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- [Paddle2ONNX](./deploy/paddle2onnx/readme.md)
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- [PaddleCloud](./deploy/paddlecloud/README.md)
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- [Benchmark](./doc/doc_en/benchmark_en.md)
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- [PP-Structure 🔥](./ppstructure/README.md)
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- [Quick Start](./ppstructure/docs/quickstart_en.md)
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+23
-8
@@ -27,14 +27,28 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
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## 近期更新
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- 2022.5.9 发布PaddleOCR v2.5。发布内容包括：
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- [PP-OCRv3](./doc/doc_ch/ppocr_introduction.md#pp-ocrv3)，速度可比情况下，中文场景效果相比于PP-OCRv2再提升5%，英文场景提升11%，80语种多语言模型平均识别准确率提升5%以上；
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- 半自动标注工具[PPOCRLabelv2](./PPOCRLabel)：新增表格文字图像、图像关键信息抽取任务和不规则文字图像的标注功能；
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- OCR产业落地工具集：打通22种训练部署软硬件环境与方式，覆盖企业90%的训练部署环境需求
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- 交互式OCR开源电子书[《动手学OCR》](./doc/doc_ch/ocr_book.md)，覆盖OCR全栈技术的前沿理论与代码实践，并配套教学视频。
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- 2021.12.21 发布PaddleOCR v2.4。OCR算法新增1种文本检测算法（PSENet），3种文本识别算法（NRTR、SEED、SAR）；文档结构化算法新增1种关键信息提取算法（SDMGR，[文档](./ppstructure/docs/kie.md)），3种DocVQA算法（LayoutLM、LayoutLMv2，LayoutXLM，[文档](./ppstructure/vqa)）。
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- 2021.9.7 发布PaddleOCR v2.3与[PP-OCRv2](./doc/doc_ch/ppocr_introduction.md#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%。
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- 2021.8.3 发布PaddleOCR v2.2，新增文档结构分析[PP-Structure](./ppstructure/README_ch.md)工具包，支持版面分析与表格识别（含Excel导出）。
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- **🔥2022.5.11~13 每晚8：30【超强OCR技术详解与产业应用实战】三日直播课**
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- 11日：开源最强OCR系统PP-OCRv3揭秘
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- 12日：云边端全覆盖的PP-OCRv3训练部署实战
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- 13日：OCR产业应用全流程拆解与实战
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赶紧扫码报名吧！
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<div align="center">
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/dygraph/doc/joinus.PNG" width = "150" height = "150" />
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</div>
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- **🔥2022.5.9 发布PaddleOCR [release/2.5](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.5)**
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- 发布[PP-OCRv3](./doc/doc_ch/ppocr_introduction.md#pp-ocrv3)，速度可比情况下，中文场景效果相比于PP-OCRv2再提升5%，英文场景提升11%，80语种多语言模型平均识别准确率提升5%以上；
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- 发布半自动标注工具[PPOCRLabelv2](./PPOCRLabel)：新增表格文字图像、图像关键信息抽取任务和不规则文字图像的标注功能；
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- 发布OCR产业落地工具集：打通22种训练部署软硬件环境与方式，覆盖企业90%的训练部署环境需求；
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- 发布交互式OCR开源电子书[《动手学OCR》](./doc/doc_ch/ocr_book.md)，覆盖OCR全栈技术的前沿理论与代码实践，并配套教学视频。
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- 2021.12.21 发布PaddleOCR [release/2.4](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.4)
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- OCR算法新增1种文本检测算法（[PSENet](./doc/doc_ch/algorithm_det_psenet.md)），3种文本识别算法（[NRTR](./doc/doc_ch/algorithm_rec_nrtr.md)、[SEED](./doc/doc_ch/algorithm_rec_seed.md)、[SAR](./doc/doc_ch/algorithm_rec_sar.md)）；
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- 文档结构化算法新增1种关键信息提取算法（[SDMGR](./ppstructure/docs/kie.md)），3种[DocVQA](./ppstructure/vqa)算法（LayoutLM、LayoutLMv2，LayoutXLM）。
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- 2021.9.7 发布PaddleOCR [release/2.3](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.3)
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- 发布[PP-OCRv2](./doc/doc_ch/ppocr_introduction.md#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%。
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- 2021.8.3 发布PaddleOCR [release/2.2](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.2)
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- 发布文档结构分析[PP-Structure](./ppstructure/README_ch.md)工具包，支持版面分析与表格识别（含Excel导出）。
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> [更多](./doc/doc_ch/update.md)
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@@ -108,6 +122,7 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
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- [服务化部署](./deploy/pdserving/README_CN.md)
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- [端侧部署](./deploy/lite/readme.md)
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- [Paddle2ONNX模型转化与预测](./deploy/paddle2onnx/readme.md)
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- [云上飞桨部署工具](./deploy/paddlecloud/README.md)
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- [Benchmark](./doc/doc_ch/benchmark.md)
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- [PP-Structure文档分析🔥](./ppstructure/README_ch.md)
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- [快速开始](./ppstructure/docs/quickstart.md)
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@@ -32,8 +32,8 @@ def read_params():
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#DB parmas
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cfg.det_db_thresh = 0.3
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cfg.det_db_box_thresh = 0.5
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cfg.det_db_unclip_ratio = 1.6
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cfg.det_db_box_thresh = 0.6
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cfg.det_db_unclip_ratio = 1.5
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cfg.use_dilation = False
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cfg.det_db_score_mode = "fast"
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@@ -0,0 +1,339 @@
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# 云上飞桨部署工具
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[云上飞桨（PaddleCloud）](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud) 是面向飞桨框架及其模型套件的部署工具，
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为用户提供了模型套件Docker化部署和Kubernetes集群部署两种方式，可以满足不同场景与环境的部署需求。
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本章节我们将使用PaddleCloud提供的OCR标准镜像以及云原生组件来训练和部署PP-OCRv3识别模型。
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## 云上飞桨部署工具的优势
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<div align="center">
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<img src="./images/paddlecloud.png" title="architecture" width="80%" height="80%" alt="">
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</div>
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- **模型套件Docker镜像大礼包。**
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PaddleCloud为用户提供了飞桨模型套件Docker镜像大礼包，这些镜像中包含运行模型套件案例的所有依赖并能持续更新，支持异构硬件环境和常见CUDA版本、开箱即用。
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- **具有丰富的云上飞桨组件。**
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云上飞桨具有丰富的云原生功能组件，包括样本数据缓存组件、分布式训练组件、推理服务组件等，使用这些组件用户可以快速地在Kubernetes集群上进行训练和部署工作。
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- **功能强大的自运维能力。**
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云上飞桨组件基于Kubernetes的Operator机制提供了功能强大的自运维能力，如训练组件支持多种架构模式并具有分布式容错与弹性训练的能力，推理服务组件支持自动扩缩容与蓝绿发版等。
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- **针对飞桨框架的定制优化。**
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除了部署便捷与自运维的优势，PaddleCloud还针对飞桨框架进行了正对性优化，如通过缓存样本数据来加速云上飞桨分布式训练作业、基于飞桨框架和调度器的协同设计来优化集群GPU利用率等。
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## 1. PP-OCRv3 Docker化部署
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PaddleCloud基于 [Tekton](https://github.com/tektoncd/pipeline) 为OCR模型套件提供了镜像持续构建的能力，并支持CPU、GPU以及常见CUDA版本的镜像。
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您可以查看 [PaddleOCR 镜像仓库](https://hub.docker.com/repository/docker/paddlecloud/paddleocr) 来获取所有的镜像列表。
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||||
同时我们也将PP-OCRv3识别模型的训练与推理实战案例放置到了AI Studio平台上，您可以点击 [PP-OCRv3识别训推一体项目实战](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3916206?channelType=0&channel=0) 在平台上快速体验。
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> **适用场景**：本地测试开发环境、单机部署环境。
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### 1.1 安装Docker
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如果您所使用的机器上还没有安装 Docker，您可以参考 [Docker 官方文档](https://docs.docker.com/get-docker/) 来进行安装。
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如果您需要使用支持 GPU 版本的镜像，则还需安装好NVIDIA相关驱动和 [nvidia-docker](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker) 。
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**注意**：如果您使用的是Windows系统，需要开启 [WSL2（Linux子系统功能）功能](https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install)。
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### 1.2 启动容器
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**使用CPU版本的Docker镜像**
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```bash
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# 这是加上参数 --shm-size=32g 是为了防止容器里内存不足
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docker run --name ppocr -v $PWD:/mnt -p 8888:8888 -it --shm-size=32g paddlecloud/paddleocr:2.5-cpu-efbb0a /bin/bash
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```
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**使用GPU版本的Docker镜像**
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```bash
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docker run --name ppocr --runtime=nvidia -v $PWD:/mnt -p 8888:8888 -it --shm-size=32g paddlecloud/paddleocr:2.5-gpu-cuda10.2-cudnn7-efbb0a /bin/bash
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```
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进入容器内，则可进行 PP-OCRv3 模型的训练和部署工作。
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### 1.3 准备训练数据
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本教程以HierText数据集为例，HierText是第一个具有自然场景和文档中文本分层注释的数据集。
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该数据集包含从 Open Images 数据集中选择的 11639 张图像，提供高质量的单词 (~1.2M)、行和段落级别的注释。
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我们已经将数据集上传到百度云对象存储（BOS），您可以通过运行如下指令，完成数据集的下载和解压操作：
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```bash
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# 下载数据集
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$ wget -P /mnt https://paddleflow-public.hkg.bcebos.com/ppocr/hiertext1.tar
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# 解压数据集
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$ tar xf /mnt/hiertext1.tar -C /mnt && mv /mnt/hiertext1 /mnt/hiertext
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```
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运行上述命令后，在 `/mnt` 目录下包含以下文件：
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```
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/mnt/hiertext
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└─ train/ HierText训练集数据
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└─ validation/ HierText验证集数据
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└─ label_hiertext_train.txt HierText训练集的行标注
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└─ label_hiertext_val.txt HierText验证集的行标注
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```
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### 1.4 修改配置文件
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||||
PP-OCRv3模型配置文件位于`/home/PaddleOCR/configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml`，需要修改的配置如下：
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- 修改训练数据配置：
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```yaml
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Train:
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dataset:
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||||
name: SimpleDataSet
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||||
data_dir: ./train_data/icdar2015/text_localization/
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||||
label_file_list:
|
||||
- ./train_data/icdar2015/text_localization/train_icdar2015_label.txt
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```
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||||
修改为：
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||||
```yaml
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||||
Train:
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||||
dataset:
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||||
name: SimpleDataSet
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||||
data_dir: /mnt/
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||||
label_file_list:
|
||||
- /mnt/hiertext/label_hiertext_train.txt
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```
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||||
- 修改验证数据配置：
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||||
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||||
```yaml
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||||
Eval:
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||||
dataset:
|
||||
name: SimpleDataSet
|
||||
data_dir: ./train_data/icdar2015/text_localization/
|
||||
label_file_list:
|
||||
- ./train_data/icdar2015/text_localization/test_icdar2015_label.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
修改为：
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||||
|
||||
```yaml
|
||||
Eval:
|
||||
dataset:
|
||||
name: SimpleDataSet
|
||||
data_dir: /mnt/
|
||||
label_file_list:
|
||||
- /mnt/hiertext/label_hiertext_val.txt
|
||||
```
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### 1.5 启动训练
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下载PP-OCRv3的蒸馏预训练模型并进行训练的方式如下
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```bash
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# 下载预训练模型到/home/PaddleOCR/pre_train文件夹下
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$ mkdir /home/PaddleOCR/pre_train
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||||
$ wget -P /home/PaddleOCR/pre_train https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar
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||||
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||||
$ tar xf /home/PaddleOCR/pre_train/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar -C /home/PaddleOCR/pre_train/
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||||
```
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||||
启动训练，训练模型默认保存在`output`目录下，加载PP-OCRv3检测预训练模型。
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||||
```bash
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||||
# 这里以 GPU 训练为例，使用 CPU 进行训练的话，需要指定参数 Global.use_gpu=false
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||||
python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.save_model_dir=./output/ Global.pretrained_model=./pre_train/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy
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||||
```
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||||
如果要使用多GPU分布式训练，请使用如下命令：
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```bash
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||||
# 启动训练，训练模型默认保存在output目录下，--gpus '0,1,2,3'表示使用0，1，2，3号GPU训练
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||||
python3 -m paddle.distributed.launch --log_dir=./debug/ --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.save_model_dir=./output/ Global.pretrained_model=./pre_train/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy
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||||
```
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### 1.6 模型评估
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训练过程中保存的模型在output目录下，包含以下文件：
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```
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best_accuracy.states
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best_accuracy.pdparams # 默认保存最优精度的模型参数
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best_accuracy.pdopt # 默认保存最优精度的优化器相关参数
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||||
latest.states
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||||
latest.pdparams # 默认保存的最新模型参数
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||||
latest.pdopt # 默认保存的最新模型的优化器相关参数
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```
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||||
其中，best_accuracy是保存的最优模型，可以直接使用该模型评估
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||||
```bash
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||||
# 进行模型评估
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||||
cd /home/PaddleOCR/
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||||
python3 tools/eval.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.checkpoints=./output/best_accuracy
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||||
```
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||||
## 2. PP-OCRv3云端部署
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PaddleCloud基于Kubernetes的Operator机制为您提供了多个功能强大的云原生组件，如样本数据缓存组件、分布式训练组件、 以及模型推理服务组件，
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使用这些组件您可以快速地在云上进行分布式训练和模型服务化部署。更多关于PaddleCloud云原生组件的内容，请参考文档 [PaddleCloud架构概览](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud/blob/main/docs/zh_CN/paddlecloud-overview.md) 。
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> **适用场景**：基于Kubernetes的多机部署环境。
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### 2.1 安装云上飞桨组件
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**环境要求**
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- [Kubernetes v1.16+](https://kubernetes.io/zh/)
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- [kubectl](https://kubernetes.io/docs/tasks/tools/)
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||||
- [Helm](https://helm.sh/zh/docs/intro/install/)
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||||
如果您没有Kubernetes环境，可以使用MicroK8S在本地搭建环境，更多详情请参考 [MicroK8S官方文档](https://microk8s.io/docs/getting-started)。
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||||
使用Helm一键安装所有组件和所有依赖
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```bash
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||||
# 添加PaddleCloud Chart仓库
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$ helm repo add paddlecloud https://paddleflow-public.hkg.bcebos.com/charts
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||||
$ helm repo update
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||||
# 安装云上飞桨组件
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||||
$ helm install pdc paddlecloud/paddlecloud --set tags.all-dep=true --namespace paddlecloud --create-namespace
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||||
# 检查所有云上飞桨组件是否成功启动，命名空间下的所有Pod都为Runing状态则安装成功。
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||||
$ kubectl get pods -n paddlecloud
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||||
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
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||||
pdc-hostpath-5b6bd6787d-bxvxg 1/1 Running 0 10h
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||||
juicefs-csi-node-pkldt 3/3 Running 0 10h
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||||
juicefs-csi-controller-0 3/3 Running 0 10h
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||||
pdc-paddlecloud-sampleset-767bdf6947-pb6zm 1/1 Running 0 10h
|
||||
pdc-paddlecloud-paddlejob-7cc8b7bfc6-7gqnh 1/1 Running 0 10h
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||||
pdc-minio-7cc967669d-824q5 1/1 Running 0 10h
|
||||
pdc-redis-master-0 1/1 Running 0 10h
|
||||
```
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||||
|
||||
更多安装参数请参考[PaddleCloud安装指南](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud/blob/main/docs/zh_CN/installation.md)
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||||
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||||
### 2.2 云原生组件介绍
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||||
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||||
<div align="center">
|
||||
<img src="./images/architecture.jpeg" title="architecture" width="60%" height="60%" alt="">
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||||
</div>
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||||
|
||||
- **数据缓存组件。** 数据缓存组件使用JuiceFS作为缓存引擎，能够将远程样本数据缓存到训练集群本地，大幅加速云上飞桨分布式训练作业。
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||||
- **分布式训练组件。** 分布式训练组件支持参数服务器（PS）与集合通信（Collective）两种架构模式，方便用户在云上快速运行飞桨分布式训练作业。
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||||
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||||
以下内容我们将使用这两个云原生组件来在Kubernetes集群中部署PP-OCRv3识别模型的训练作业。
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||||
### 2.3 准备hiertext数据集
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使用数据缓存组件来准备数据集，编写SampleSet Yaml文件如下：
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||||
```yaml
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||||
# hiertext.yaml
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||||
apiVersion: batch.paddlepaddle.org/v1alpha1
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||||
kind: SampleSet
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||||
metadata:
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||||
name: hiertext
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||||
namespace: paddlecloud
|
||||
spec:
|
||||
partitions: 1
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||||
source:
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||||
uri: bos://paddleflow-public.hkg.bcebos.com/ppocr/hiertext
|
||||
secretRef:
|
||||
name: none
|
||||
secretRef:
|
||||
name: data-center
|
||||
```
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||||
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||||
然后在命令行中，使用kubectl执行如下命令。
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||||
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||||
```bash
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||||
# 创建hiertext数据集
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||||
$ kubectl apply -f hiertext.yaml
|
||||
sampleset.batch.paddlepaddle.org/hiertext created
|
||||
|
||||
# 查看数据集的状态
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||||
$ kubectl get sampleset hiertext -n paddlecloud
|
||||
NAME TOTAL SIZE CACHED SIZE AVAIL SPACE RUNTIME PHASE AGE
|
||||
hiertext 3.3 GiB 3.2 GiB 12 GiB 1/1 Ready 11m
|
||||
```
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||||
|
||||
### 2.4 训练PP-OCRv3模型
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||||
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||||
使用训练组件在Kubernetes集群上训练PP-OCRv3模型，编写PaddleJob Yaml文件如下：
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||||
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||||
```yaml
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||||
# ppocrv3.yaml
|
||||
apiVersion: batch.paddlepaddle.org/v1
|
||||
kind: PaddleJob
|
||||
metadata:
|
||||
name: ppocrv3
|
||||
namespace: paddlecloud
|
||||
spec:
|
||||
cleanPodPolicy: OnCompletion
|
||||
sampleSetRef:
|
||||
name: hiertext
|
||||
namespace: paddlecloud
|
||||
mountPath: /mnt/hiertext
|
||||
worker:
|
||||
replicas: 1
|
||||
template:
|
||||
spec:
|
||||
containers:
|
||||
- name: ppocrv3
|
||||
image: paddlecloud/paddleocr:2.5-gpu-cuda10.2-cudnn7-efbb0a
|
||||
command:
|
||||
- /bin/bash
|
||||
args:
|
||||
- "-c"
|
||||
- >
|
||||
mkdir /home/PaddleOCR/pre_train &&
|
||||
wget -P ./pre_train https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar &&
|
||||
tar xf ./pre_train/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar -C ./pre_train/ &&
|
||||
python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o
|
||||
Train.dataset.data_dir=/mnt/
|
||||
Train.dataset.label_file_list=[\"/mnt/hiertext/label_hiertext_train.txt\"]
|
||||
Eval.dataset.data_dir=/mnt/
|
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Eval.dataset.label_file_list=[\"/mnt/hiertext/label_hiertext_val.txt\"]
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Global.save_model_dir=./output/
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Global.pretrained_model=./pre_train/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy
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resources:
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limits:
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nvidia.com/gpu: 1
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volumeMounts: # 添加 shared memory 挂载以防止缓存出错
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- mountPath: /dev/shm
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name: dshm
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volumes:
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- name: dshm
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emptyDir:
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medium: Memory
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```
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本案例采用GPU进行训练，如果您只有CPU机器，则可以将镜像替换成CPU版本 `paddlecloud/paddleocr:2.5-cpu-efbb0a`，并在args中加上参数`Global.use_gpu=false`。
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```bash
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# 创建PaddleJob训练模型
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$ kubectl apply -f ppocrv3.yaml
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paddlejob.batch.paddlepaddle.org/ppocrv3 created
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# 查看PaddleJob状态
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$ kubectl get pods -n paddlecloud -l paddle-res-name=ppocrv3-worker-0
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NAME READY STATUS RESTARTS AGE
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ppocrv3-worker-0 1/1 Running 0 4s
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# 查看训练日志
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$ kubectl logs -f ppocrv3-worker-0 -n paddlecloud
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```
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## 更多资源
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欢迎关注[云上飞桨项目PaddleCloud](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud)，我们为您提供了飞桨模型套件标准镜像以及全栈的云原生模型套件部署组件，如您有任何关于飞桨模型套件的部署问题，请联系我们。
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||||
如果你发现任何PaddleCloud存在的问题或者是建议, 欢迎通过[GitHub Issues](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud/issues)给我们提issues。
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Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 122 KiB |
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 114 KiB |
@@ -47,9 +47,9 @@ python deploy/slim/quantization/quant.py -c configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3
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```
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# 下载检测预训练模型：
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar
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tar xf https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar
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tar xf ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar
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python deploy/slim/quantization/quant.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3_det/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.pretrained_model='./ch_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy' Global.save_model_dir=./output/quant_model_distill/
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python deploy/slim/quantization/quant.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.pretrained_model='./ch_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy' Global.save_model_dir=./output/quant_model_distill/
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```
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如果要训练识别模型的量化，修改配置文件和加载的模型参数即可。
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@@ -54,9 +54,9 @@ Model distillation and model quantization can be used at the same time, taking t
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```
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# download provided model
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar
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tar xf https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar
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tar xf ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar
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python deploy/slim/quantization/quant.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3_det/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.pretrained_model='./ch_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy' Global.save_model_dir=./output/quant_model_distill/
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python deploy/slim/quantization/quant.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.pretrained_model='./ch_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy' Global.save_model_dir=./output/quant_model_distill/
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```
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||||
If you want to quantify the text recognition model, you can modify the configuration file and loaded model parameters.
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@@ -53,11 +53,10 @@ PP-OCRv3检测模型是对PP-OCRv2中的[CML](https://arxiv.org/pdf/2109.03144.p
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|序号|策略|模型大小|hmean|速度（cpu + mkldnn)|
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|-|-|-|-|-|
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|baseline teacher|PP-OCR server|49M|83.2%|171ms|
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||||
|baseline teacher|DB-R50|99M|83.5%|260ms|
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||||
|teacher1|DB-R50-LK-PAN|124M|85.0%|396ms|
|
||||
|teacher2|DB-R50-LK-PAN-DML|124M|86.0%|396ms|
|
||||
|baseline student|PP-OCRv2|3M|83.2%|117ms|
|
||||
|student0|DB-MV3-RSE-FPN|3.6M|84.5%|124ms|
|
||||
|student1|DB-MV3-CML（teacher2）|3M|84.3%|117ms|
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|student2|DB-MV3-RSE-FPN-CML（teacher2）|3.6M|85.4%|124ms|
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@@ -59,7 +59,7 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_di
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### 2.1 超轻量中文识别模型推理
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**注意** `PP-OCRv3`的识别模型使用的输入shape为`3,48,320`, 需要添加参数`--rec_image_shape=3,48,320`，如果不使用`PP-OCRv3`的识别模型，则无需设置该参数。
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||||
**注意** `PP-OCRv3`的识别模型使用的输入shape为`3,48,320`, 如果使用其他识别模型，则需根据模型设置参数`--rec_image_shape`。此外，`PP-OCRv3`的识别模型默认使用的`rec_algorithm`为`SVTR_LCNet`，注意和原始`SVTR`的区别。
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||||
超轻量中文识别模型推理，可以执行如下命令：
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@@ -67,7 +67,7 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_di
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# 下载超轻量中文识别模型：
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
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tar xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
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||||
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --rec_image_shape=3,48,320
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||||
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/"
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```
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@@ -121,17 +121,17 @@ Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['0', 0.9999982]
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## 4. 文本检测、方向分类和文字识别串联推理
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**注意** `PP-OCRv3`的识别模型使用的输入shape为`3,48,320`, 需要添加参数`--rec_image_shape=3,48,320`，如果不使用`PP-OCRv3`的识别模型，则无需设置该参数。
|
||||
**注意** `PP-OCRv3`的识别模型使用的输入shape为`3,48,320`, 如果使用其他识别模型，则需根据模型设置参数`--rec_image_shape`。此外，`PP-OCRv3`的识别模型默认使用的`rec_algorithm`为`SVTR_LCNet`，注意和原始`SVTR`的区别。
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||||
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||||
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。
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```shell
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||||
# 使用方向分类器
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||||
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --cls_model_dir="./cls/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=true --rec_image_shape=3,48,320
|
||||
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --cls_model_dir="./cls/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=true
|
||||
# 不使用方向分类器
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||||
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=false --rec_image_shape=3,48,320
|
||||
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=false
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||||
# 使用多进程
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||||
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process_num=6 --rec_image_shape=3,48,320
|
||||
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process_num=6
|
||||
```
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||||
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||||
执行命令后，识别结果图像如下：
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@@ -55,11 +55,10 @@ The ablation experiments are as follows:
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|ID|Strategy|Model Size|Hmean|The Inference Time（cpu + mkldnn)|
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|-|-|-|-|-|
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|baseline teacher|PP-OCR server|49M|83.2%|171ms|
|
||||
|baseline teacher|DB-R50|99M|83.5%|260ms|
|
||||
|teacher1|DB-R50-LK-PAN|124M|85.0%|396ms|
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||||
|teacher2|DB-R50-LK-PAN-DML|124M|86.0%|396ms|
|
||||
|baseline student|PP-OCRv2|3M|83.2%|117ms|
|
||||
|student0|DB-MV3-RSE-FPN|3.6M|84.5%|124ms|
|
||||
|student1|DB-MV3-CML（teacher2）|3M|84.3%|117ms|
|
||||
|student2|DB-MV3-RSE-FPN-CML（teacher2）|3.6M|85.4%|124ms|
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@@ -56,7 +56,7 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_di
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||||
<a name="LIGHTWEIGHT_RECOGNITION"></a>
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||||
### 1. Lightweight Chinese Recognition Model Inference
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**Note**: The input shape used by the recognition model of `PP-OCRv3` is `3,48,320`, and the parameter `--rec_image_shape=3,48,320` needs to be added. If the recognition model of `PP-OCRv3` is not used, this parameter does not need to be set.
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||||
**Note**: The input shape used by the recognition model of `PP-OCRv3` is `3, 48, 320`. If you use other recognition models, you need to set the parameter `--rec_image_shape` according to the model. In addition, the `rec_algorithm` used by the recognition model of `PP-OCRv3` is `SVTR_LCNet` by default. Note the difference from the original `SVTR`.
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||||
For lightweight Chinese recognition model inference, you can execute the following commands:
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@@ -120,19 +120,18 @@ After executing the command, the prediction results (classification angle and sc
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<a name="CONCATENATION"></a>
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## Text Detection Angle Classification and Recognition Inference Concatenation
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||||
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||||
**Note**: The input shape used by the recognition model of `PP-OCRv3` is `3,48,320`, and the parameter `--rec_image_shape=3,48,320` needs to be added. If the recognition model of `PP-OCRv3` is not used, this parameter does not need to be set.
|
||||
**Note**: The input shape used by the recognition model of `PP-OCRv3` is `3, 48, 320`. If you use other recognition models, you need to set the parameter `--rec_image_shape` according to the model. In addition, the `rec_algorithm` used by the recognition model of `PP-OCRv3` is `SVTR_LCNet` by default. Note the difference from the original `SVTR`.
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||||
When performing prediction, you need to specify the path of a single image or a folder of images through the parameter `image_dir`, the parameter `det_model_dir` specifies the path to detect the inference model, the parameter `cls_model_dir` specifies the path to angle classification inference model and the parameter `rec_model_dir` specifies the path to identify the inference model. The parameter `use_angle_cls` is used to control whether to enable the angle classification model. The parameter `use_mp` specifies whether to use multi-process to infer `total_process_num` specifies process number when using multi-process. The parameter . The visualized recognition results are saved to the `./inference_results` folder by default.
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||||
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||||
```shell
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||||
# use direction classifier
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python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --cls_model_dir="./cls/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv2_rec_infer/" --use_angle_cls=true --rec_image_shape=3,48,320
|
||||
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --cls_model_dir="./cls/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=true
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||||
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||||
# not use use direction classifier
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||||
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv2_det_infer/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv2_rec_infer/" --use_angle_cls=false --rec_image_shape=3,48,320
|
||||
|
||||
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=false
|
||||
# use multi-process
|
||||
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv2_det_infer/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv2_rec_infer/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process_num=6 --rec_image_shape=3,48,320
|
||||
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process_num=6
|
||||
```
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||||
|
||||
|
||||
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||||
@@ -22,6 +22,9 @@ from numpy.fft import fft
|
||||
from numpy.linalg import norm
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||||
import sys
|
||||
|
||||
def vector_slope(vec):
|
||||
assert len(vec) == 2
|
||||
return abs(vec[1] / (vec[0] + 1e-8))
|
||||
|
||||
class FCENetTargets:
|
||||
"""Generate the ground truth targets of FCENet: Fourier Contour Embedding
|
||||
@@ -233,9 +236,9 @@ class FCENetTargets:
|
||||
head_inds = [head_start, head_end]
|
||||
tail_inds = [tail_start, tail_end]
|
||||
else:
|
||||
if self.vector_slope(points[1] - points[0]) + self.vector_slope(
|
||||
points[3] - points[2]) < self.vector_slope(points[
|
||||
2] - points[1]) + self.vector_slope(points[0] - points[
|
||||
if vector_slope(points[1] - points[0]) + vector_slope(
|
||||
points[3] - points[2]) < vector_slope(points[
|
||||
2] - points[1]) + vector_slope(points[0] - points[
|
||||
3]):
|
||||
horizontal_edge_inds = [[0, 1], [2, 3]]
|
||||
vertical_edge_inds = [[3, 0], [1, 2]]
|
||||
|
||||
@@ -438,7 +438,12 @@ class KieLabelEncode(object):
|
||||
texts.append(ann['transcription'])
|
||||
text_ind = [self.dict[c] for c in text if c in self.dict]
|
||||
text_inds.append(text_ind)
|
||||
labels.append(ann['label'])
|
||||
if 'label' in anno.keys():
|
||||
labels.append(ann['label'])
|
||||
elif 'key_cls' in anno.keys():
|
||||
labels.append(anno['key_cls'])
|
||||
else:
|
||||
raise ValueError("Cannot found 'key_cls' in ann.keys(), please check your training annotation.")
|
||||
edges.append(ann.get('edge', 0))
|
||||
ann_infos = dict(
|
||||
image=data['image'],
|
||||
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||||
Reference in New Issue
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