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16263e76cf
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@ -2,11 +2,11 @@
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PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力使用者训练出更好的模型,并应用落地。
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**近期更新**
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- 2020.6.8 添加[数据集](./doc/datasets.md),并保持持续更新
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- 2020.6.5 支持 `attetnion` 模型导出 `inference_model`
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- 2020.6.5 支持单独预测识别时,输出结果得分
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- 2020.5.30 提供超轻量级中文OCR在线体验
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- 2020.5.30 模型预测、训练支持Windows系统
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- 2020.5.30 开源通用中文OCR模型
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- [more](./doc/update.md)
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## 特性
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@ -21,7 +21,8 @@ PaddleOCR已完成Windows和Mac系统适配,运行时注意两点:1、在[
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7. **超轻量模型和通用OCR模型的区别**
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目前PaddleOCR开源了2个中文模型,分别是8.6M超轻量中文模型和通用中文OCR模型。两者对比信息如下:
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- 相同点:两者使用相同的**算法**和**训练数据**;
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- 不同点:不同之处在于**骨干网络**和**通道参数**,超轻量模型使用MobileNetV3作为骨干网络,通用模型使用Resnet50_vd作为检测模型backbone,Resnet34_vd作为识别模型backbone,具体参数差异可对比两种模型训练的配置文件。
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- 不同点:不同之处在于**骨干网络**和**通道参数**,超轻量模型使用MobileNetV3作为骨干网络,通用模型使用Resnet50_vd作为检测模型backbone,Resnet34_vd作为识别模型backbone,具体参数差异可对比两种模型训练的配置文件.
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|模型|骨干网络|检测训练配置|识别训练配置|
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|8.6M超轻量中文OCR模型|MobileNetV3+MobileNetV3|det_mv3_db.yml|rec_chinese_lite_train.yml|
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@ -29,26 +29,25 @@
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#### 3、中文街景文字识别
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- **数据来源**:https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/8
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- **数据简介**: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:
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![](datasets/ch_street_rec_1.png)
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(a) 标注:魅派集成吊顶
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![](datasets/ch_street_rec_2.png)
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(b) 标注:母婴用品连锁
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![](datasets/ch_street_rec_1.png)
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(a) 标注:魅派集成吊顶
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![](datasets/ch_street_rec_2.png)
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(b) 标注:母婴用品连锁
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- **下载地址**
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https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/8429
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<a name="中文文档文字识别"></a>
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#### 4、中文文档文字识别
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- **数据来源**:https://github.com/YCG09/chinese_ocr
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- **数据简介**:
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- **数据来源**:https://github.com/YCG09/chinese_ocr
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- **数据简介**:
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- 共约364万张图片,按照99:1划分成训练集和验证集。
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- 数据利用中文语料库(新闻 + 文言文),通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成
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- 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 )
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- 每个样本固定10个字符,字符随机截取自语料库中的句子
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- 图片分辨率统一为280x32
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![](datasets/ch_doc1.jpg)
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![](datasets/ch_doc2.jpg)
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![](datasets/ch_doc3.jpg)
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- 图片分辨率统一为280x32
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![](datasets/ch_doc1.jpg)
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![](datasets/ch_doc2.jpg)
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![](datasets/ch_doc3.jpg)
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- **下载地址**:https://pan.baidu.com/s/1QkI7kjah8SPHwOQ40rS1Pw (密码:lu7m)
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<a name="ICDAR2019-ArT"></a>
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