Merge pull request #558 from MissPenguin/develop
fix bug in predict_det for sast & update docs
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MissPenguin
GitHub
commit
07381ff1f9
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@ -108,6 +108,8 @@ On Total-Text dataset, the text detection result is as follows:
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|SAST|ResNet50_vd|88.74%|79.80%|84.03%|[Download link](https://paddleocr.bj.bcebos.com/SAST/sast_r50_vd_total_text.tar)|
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**Note：** Additional data, like icdar2013, icdar2017, COCO-Text, ArT, was added to the model training of SAST. Download English public dataset in organized format used by PaddleOCR from [Baidu Drive](https://pan.baidu.com/s/12cPnZcVuV1zn5DOd4mqjVw) (download code: 2bpi).
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For use of [LSVT](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_en/datasets_en.md#1-icdar2019-lsvt) street view dataset with a total of 3w training data，the related configuration and pre-trained models for text detection task are as follows:
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|Model|Backbone|Configuration file|Pre-trained model|
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@ -142,7 +144,7 @@ Refer to [DTRB](https://arxiv.org/abs/1904.01906), the training and evaluation r
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|RARE|MobileNetV3|83.32%|rec_mv3_tps_bilstm_attn|[Download link](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_tps_bilstm_attn.tar)|
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|SRN|Resnet50_vd_fpn|88.33%|rec_r50fpn_vd_none_srn|[Download link](https://paddleocr.bj.bcebos.com/SRN/rec_r50fpn_vd_none_srn.tar)|
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**Note：** SRN model uses data expansion method to expand the two training sets mentioned above, and the expanded data can be downloaded from [Baidu Drive](https://pan.baidu.com/s/1-HSZ-ZVdqBF2HaBZ5pRAKA), Extract the code：y3ry.
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**Note：** SRN model uses data expansion method to expand the two training sets mentioned above, and the expanded data can be downloaded from [Baidu Drive](https://pan.baidu.com/s/1-HSZ-ZVdqBF2HaBZ5pRAKA) (download code: y3ry).
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The average accuracy of the two-stage training in the original paper is 89.74%, and that of one stage training in paddleocr is 88.33%. Both pre-trained weights can be downloaded [here](https://paddleocr.bj.bcebos.com/SRN/rec_r50fpn_vd_none_srn.tar).
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@ -2,13 +2,39 @@
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# 基于Python预测引擎推理
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inference 模型（fluid.io.save_inference_model保存的模型）
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一般是模型训练完成后保存的固化模型，多用于预测部署。
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训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的是模型的参数，多用于恢复训练等。
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一般是模型训练完成后保存的固化模型，多用于预测部署。训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的是模型的参数，多用于恢复训练等。
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与checkpoints模型相比，inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合与实际系统集成。更详细的介绍请参考文档[分类预测框架](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/extension/paddle_inference.html).
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接下来首先介绍如何将训练的模型转换成inference模型，然后将依次介绍文本检测、文本识别以及两者串联基于预测引擎推理。
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- [一、训练模型转inference模型](#训练模型转inference模型)
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- [检测模型转inference模型](#检测模型转inference模型)
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- [识别模型转inference模型](#识别模型转inference模型)
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- [二、文本检测模型推理](#文本检测模型推理)
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- [1. 超轻量中文检测模型推理](#超轻量中文检测模型推理)
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- [2. DB文本检测模型推理](#DB文本检测模型推理)
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- [3. EAST文本检测模型推理](#EAST文本检测模型推理)
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- [4. SAST文本检测模型推理](#SAST文本检测模型推理)
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- [三、文本识别模型推理](#文本识别模型推理)
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- [1. 超轻量中文识别模型推理](#超轻量中文识别模型推理)
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- [2. 基于CTC损失的识别模型推理](#基于CTC损失的识别模型推理)
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- [3. 基于Attention损失的识别模型推理](#基于Attention损失的识别模型推理)
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- [4. 自定义文本识别字典的推理](#自定义文本识别字典的推理)
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- [四、文本检测、识别串联推理](#文本检测、识别串联推理)
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- [1. 超轻量中文OCR模型推理](#超轻量中文OCR模型推理)
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- [2. 其他模型推理](#其他模型推理)
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<a name="训练模型转inference模型"></a>
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## 一、训练模型转inference模型
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<a name="检测模型转inference模型"></a>
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### 检测模型转inference模型
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下载超轻量级中文检测模型：
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@ -24,15 +50,16 @@ wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar &
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python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/det_mv3_db/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_db/
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```
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转inference模型时，使用的配置文件和训练时使用的配置文件相同。另外，还需要设置配置文件中的Global.checkpoints、Global.save_inference_dir参数。
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其中Global.checkpoints指向训练中保存的模型参数文件，Global.save_inference_dir是生成的inference模型要保存的目录。
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转换成功后，在save_inference_dir 目录下有两个文件：
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转inference模型时，使用的配置文件和训练时使用的配置文件相同。另外，还需要设置配置文件中的`Global.checkpoints`、`Global.save_inference_dir`参数。
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其中`Global.checkpoints`指向训练中保存的模型参数文件，`Global.save_inference_dir`是生成的inference模型要保存的目录。
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转换成功后，在`save_inference_dir`目录下有两个文件：
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```
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inference/det_db/
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└─ model 检测inference模型的program文件
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└─ params 检测inference模型的参数文件
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```
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<a name="识别模型转inference模型"></a>
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### 识别模型转inference模型
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下载超轻量中文识别模型：
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@ -51,7 +78,7 @@ python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Globa
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Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn/
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```
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如果您是在自己的数据集上训练的模型，并且调整了中文字符的字典文件，请注意修改配置文件中的character_dict_path是否是所需要的字典文件。
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**注意：**如果您是在自己的数据集上训练的模型，并且调整了中文字符的字典文件，请注意修改配置文件中的`character_dict_path`是否是所需要的字典文件。
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转换成功后，在目录下有两个文件：
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```
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@ -60,10 +87,12 @@ python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Globa
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└─ params 识别inference模型的参数文件
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```
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<a name="文本检测模型推理"></a>
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## 二、文本检测模型推理
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下面将介绍超轻量中文检测模型推理、DB文本检测模型推理和EAST文本检测模型推理。默认配置是根据DB文本检测模型推理设置的。由于EAST和DB算法差别很大，在推理时，需要通过传入相应的参数适配EAST文本检测算法。
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文本检测模型推理，默认使用DB模型的配置参数。当不使用DB模型时，在推理时，需要通过传入相应的参数进行算法适配，细节参考下文。
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<a name="超轻量中文检测模型推理"></a>
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### 1. 超轻量中文检测模型推理
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超轻量中文检测模型推理，可以执行如下命令：
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@ -72,11 +101,11 @@ python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Globa
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python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/"
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```
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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：
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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：
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通过设置参数det_max_side_len的大小，改变检测算法中图片规范化的最大值。当图片的长宽都小于det_max_side_len，则使用原图预测，否则将图片等比例缩放到最大值，进行预测。该参数默认设置为det_max_side_len=960. 如果输入图片的分辨率比较大，而且想使用更大的分辨率预测，可以执行如下命令：
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通过设置参数`det_max_side_len`的大小，改变检测算法中图片规范化的最大值。当图片的长宽都小于`det_max_side_len`，则使用原图预测，否则将图片等比例缩放到最大值，进行预测。该参数默认设置为`det_max_side_len=960`。 如果输入图片的分辨率比较大，而且想使用更大的分辨率预测，可以执行如下命令：
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```
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python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --det_max_side_len=1200
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@ -87,6 +116,7 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_di
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python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --use_gpu=False
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```
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<a name="DB文本检测模型推理"></a>
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### 2. DB文本检测模型推理
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首先将DB文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例（[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_db.tar))，可以使用如下命令进行转换：
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@ -105,12 +135,13 @@ DB文本检测模型推理，可以执行如下命令：
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python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/"
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```
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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：
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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：
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**注意**：由于ICDAR2015数据集只有1000张训练图像，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非常差。
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**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文本图像检测效果会比较差。
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<a name="EAST文本检测模型推理"></a>
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### 3. EAST文本检测模型推理
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首先将EAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例（[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_east.tar))，可以使用如下命令进行转换：
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@ -123,23 +154,58 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_
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python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_east.yml -o Global.checkpoints="./models/det_r50_vd_east/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/det_east"
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```
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EAST文本检测模型推理，需要设置参数det_algorithm，指定检测算法类型为EAST，可以执行如下命令：
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**EAST文本检测模型推理，需要设置参数`det_algorithm`，指定检测算法类型为EAST**，可以执行如下命令：
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```
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python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="EAST" --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/"
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```
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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：
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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：
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**注意**：本代码库中EAST后处理中NMS采用的Python版本，所以预测速度比较耗时。如果采用C++版本，会有明显加速。
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**注意**：本代码库中，EAST后处理Locality-Aware NMS有python和c++两种版本，c++版速度明显快于python版。由于c++版本nms编译版本问题，只有python3.5环境下会调用c++版nms，其他情况将调用python版nms。
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<a name="SAST文本检测模型推理"></a>
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### 4. SAST文本检测模型推理
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#### (1). 四边形文本检测模型（ICDAR2015）
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首先将SAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例([模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/SAST/sast_r50_vd_icdar2015.tar))，可以使用如下命令进行转换：
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```
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python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_icdar15.yml -o Global.checkpoints="./models/sast_r50_vd_icdar2015/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/det_sast_ic15"
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```
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**SAST文本检测模型推理，需要设置参数`det_algorithm`，指定检测算法类型为SAST**，可以执行如下命令：
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```
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python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="SAST" --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_sast_ic15/"
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```
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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：
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#### (2). 弯曲文本检测模型（Total-Text）
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首先将SAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在Total-Text英文数据集训练的模型为例（[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/SAST/sast_r50_vd_total_text.tar))，可以使用如下命令进行转换：
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```
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python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_totaltext.yml -o Global.checkpoints="./models/sast_r50_vd_total_text/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/det_sast_tt"
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```
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**SAST文本检测模型推理，需要设置参数`det_algorithm`，指定检测算法类型为SAST**，可以执行如下命令：
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```
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python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="SAST" --image_dir="./doc/imgs_en/img623.jpg" --det_model_dir="./inference/det_sast_tt/" --det_sast_polygon=True
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```
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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：
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**注意**：本代码库中，SAST后处理Locality-Aware NMS有python和c++两种版本，c++版速度明显快于python版。由于c++版本nms编译版本问题，只有python3.5环境下会调用c++版nms，其他情况将调用python版nms。
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<a name="文本识别模型推理"></a>
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## 三、文本识别模型推理
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下面将介绍超轻量中文识别模型推理、基于CTC损失的识别模型推理和基于Attention损失的识别模型推理。对于中文文本识别，建议优先选择基于CTC损失的识别模型，实践中也发现基于Attention损失的效果不如基于CTC损失的识别模型。此外，如果训练时修改了文本的字典，请参考下面的自定义文本识别字典的推理。
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<a name="超轻量中文识别模型推理"></a>
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### 1. 超轻量中文识别模型推理
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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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@ -155,6 +221,7 @@ python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg"
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Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['实力活力', 0.89552695]
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<a name="基于CTC损失的识别模型推理"></a>
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### 2. 基于CTC损失的识别模型推理
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我们以STAR-Net为例，介绍基于CTC损失的识别模型推理。 CRNN和Rosetta使用方式类似，不用设置识别算法参数rec_algorithm。
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@ -176,6 +243,7 @@ STAR-Net文本识别模型推理，可以执行如下命令：
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python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"
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```
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<a name="基于Attention损失的识别模型推理"></a>
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### 3. 基于Attention损失的识别模型推理
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基于Attention损失的识别模型与ctc不同，需要额外设置识别算法参数 --rec_algorithm="RARE"
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@ -202,6 +270,7 @@ self.character_str = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
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dict_character = list(self.character_str)
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```
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<a name="自定义文本识别字典的推理"></a>
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### 4. 自定义文本识别字典的推理
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如果训练时修改了文本的字典，在使用inference模型预测时，需要通过`--rec_char_dict_path`指定使用的字典路径
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@ -209,8 +278,9 @@ dict_character = list(self.character_str)
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python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en" --rec_char_dict_path="your text dict path"
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```
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<a name="文本检测、识别串联推理"></a>
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## 四、文本检测、识别串联推理
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<a name="超轻量中文OCR模型推理"></a>
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### 1. 超轻量中文OCR模型推理
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在执行预测时，需要通过参数image_dir指定单张图像或者图像集合的路径、参数det_model_dir指定检测inference模型的路径和参数rec_model_dir指定识别inference模型的路径。可视化识别结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面。
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@ -223,9 +293,14 @@ python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model
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<a name="其他模型推理"></a>
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### 2. 其他模型推理
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如果想尝试使用其他检测算法或者识别算法，请参考上述文本检测模型推理和文本识别模型推理，更新相应配置和模型，下面给出基于EAST文本检测和STAR-Net文本识别执行命令：
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如果想尝试使用其他检测算法或者识别算法，请参考上述文本检测模型推理和文本识别模型推理，更新相应配置和模型。
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**注意：由于检测框矫正逻辑的局限性，SAST弯曲文本检测模型（即，使用参数`--det_sast_polygon=True`时）暂时无法用来模型串联。**
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下面给出基于EAST文本检测和STAR-Net文本识别执行命令：
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```
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python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/" --det_algorithm="EAST" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"
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||||
|
|
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Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 248 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 126 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 333 KiB |
|
|
@ -58,9 +58,15 @@ class TextDetector(object):
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|||
self.preprocess_op = SASTProcessTest(preprocess_params)
|
||||
postprocess_params["score_thresh"] = args.det_sast_score_thresh
|
||||
postprocess_params["nms_thresh"] = args.det_sast_nms_thresh
|
||||
postprocess_params["sample_pts_num"] = args.det_sast_sample_pts_num
|
||||
postprocess_params["expand_scale"] = args.det_sast_expand_scale
|
||||
postprocess_params["shrink_ratio_of_width"] = args.det_sast_shrink_ratio_of_width
|
||||
self.det_sast_polygon = args.det_sast_polygon
|
||||
if self.det_sast_polygon:
|
||||
postprocess_params["sample_pts_num"] = 6
|
||||
postprocess_params["expand_scale"] = 1.2
|
||||
postprocess_params["shrink_ratio_of_width"] = 0.2
|
||||
else:
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||||
postprocess_params["sample_pts_num"] = 2
|
||||
postprocess_params["expand_scale"] = 1.0
|
||||
postprocess_params["shrink_ratio_of_width"] = 0.3
|
||||
self.postprocess_op = SASTPostProcess(postprocess_params)
|
||||
else:
|
||||
logger.info("unknown det_algorithm:{}".format(self.det_algorithm))
|
||||
|
|
@ -94,7 +100,7 @@ class TextDetector(object):
|
|||
return rect
|
||||
|
||||
def clip_det_res(self, points, img_height, img_width):
|
||||
for pno in range(4):
|
||||
for pno in range(points.shape[0]):
|
||||
points[pno, 0] = int(min(max(points[pno, 0], 0), img_width - 1))
|
||||
points[pno, 1] = int(min(max(points[pno, 1], 0), img_height - 1))
|
||||
return points
|
||||
|
|
@ -113,6 +119,15 @@ class TextDetector(object):
|
|||
dt_boxes = np.array(dt_boxes_new)
|
||||
return dt_boxes
|
||||
|
||||
def filter_tag_det_res_only_clip(self, dt_boxes, image_shape):
|
||||
img_height, img_width = image_shape[0:2]
|
||||
dt_boxes_new = []
|
||||
for box in dt_boxes:
|
||||
box = self.clip_det_res(box, img_height, img_width)
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dt_boxes_new.append(box)
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dt_boxes = np.array(dt_boxes_new)
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return dt_boxes
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def __call__(self, img):
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ori_im = img.copy()
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im, ratio_list = self.preprocess_op(img)
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@ -140,6 +155,9 @@ class TextDetector(object):
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dt_boxes_list = self.postprocess_op(outs_dict, [ratio_list])
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||||
dt_boxes = dt_boxes_list[0]
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if self.det_algorithm == "SAST" and self.det_sast_polygon:
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dt_boxes = self.filter_tag_det_res_only_clip(dt_boxes, ori_im.shape)
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||||
else:
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||||
dt_boxes = self.filter_tag_det_res(dt_boxes, ori_im.shape)
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elapse = time.time() - starttime
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return dt_boxes, elapse
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@ -56,9 +56,7 @@ def parse_args():
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#SAST parmas
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parser.add_argument("--det_sast_score_thresh", type=float, default=0.5)
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parser.add_argument("--det_sast_nms_thresh", type=float, default=0.2)
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||||
parser.add_argument("--det_sast_sample_pts_num", type=float, default=2)
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||||
parser.add_argument("--det_sast_expand_scale", type=float, default=1.0)
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||||
parser.add_argument("--det_sast_shrink_ratio_of_width", type=float, default=0.3)
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||||
parser.add_argument("--det_sast_polygon", type=bool, default=False)
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#params for text recognizer
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parser.add_argument("--rec_algorithm", type=str, default='CRNN')
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