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dyning 2020-05-30 10:40:20 +08:00 committed by GitHub
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@ -9,6 +9,14 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库助力
- 多种文本检测训练算法EAST、DB
- 多种文本识别训练算法Rosetta、CRNN、STAR-Net、RARE
### 已发布的中文模型:
|模型|检测|识别|
|-|-|-|
|8.6M中文模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar)|
|中文大模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models%2Fch_rec_r34_vd_crnn_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models%2Fch_rec_r34_vd_crnn.tar)|
## **超轻量级中文OCR体验**
![](doc/imgs_results/11.jpg)
@ -22,10 +30,12 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库助力
#### 2.模型下载
```
# 下载inference模型文件包
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/inference.tar
mkdir inference && cd inference
# 下载8.6M中文模型的检测模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar && tar xf ch_det_mv3_db_infer.tar
# 下载8.6M中文模型的识别模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar && tar xf ch_rec_mv3_crnn_infer.tar
# inference模型文件包解压
tar -xf inference.tar
```
#### 3.单张图像或者图像集合预测
@ -37,14 +47,15 @@ tar -xf inference.tar
export PYTHONPATH=.
# 预测image_dir指定的单张图像
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/"
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn_infer/"
# 预测image_dir指定的图像集合
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/"
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn_infer/"
# 如果想使用CPU进行预测执行命令如下
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/" --use_gpu=False
# 如果想使用CPU进行预测需设置use_gpu参数为False
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn_infer/" --use_gpu=False
```
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)。
@ -172,6 +183,7 @@ PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[文本识
本项目的发布受<a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/master/LICENSE">Apache 2.0 license</a>许可认证。
## 版本更新
- 2020.5.29 发布中文检测、识别的大模型
## 如何贡献代码
我们非常欢迎你为PaddleOCR贡献代码也十分感谢你的反馈。

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@ -13,17 +13,17 @@ inference 模型fluid.io.save_inference_model保存的模型
下载超轻量级中文检测模型:
```
wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/det_mv3_db.tar && tar xf ch_lite/det_mv3_db.tar -C ch_lite
wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar && tar xf ch_lite/ch_det_mv3_db.tar -C .ch_lite/
```
上述模型是以MobileNetV3为backbone训练的DB算法将训练好的模型转换成inference模型只需要运行如下命令
```
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_model/det_db/
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/ch_det_mv3_db/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_db/
```
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。
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。
转换成功后在save_inference_dir 目录下有两个文件:
```
inference_model/det_db/
inference/det_db/
└─ model 检测inference模型的program文件
└─ params 检测inference模型的参数文件
```
@ -32,19 +32,20 @@ inference_model/det_db/
下载超轻量中文识别模型:
```
wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/rec_crnn.tar && tar xf ch_lite/rec_crnn.tar -C .ch_lite/
wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/rec_mv3_crnn.tar && tar xf ch_lite/rec_mv3_crnn.tar -C .ch_lite/
```
识别模型转inference模型与检测的方式相同如下
```
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/rec_crnn/best_accuracy \
Global.save_inference_dir=./inference_model/rec_crnn/
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/rec_mv3_crnn/best_accuracy \
Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn/
```
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。
转换成功后,在目录下有两个文件:
```
/inference_model/rec_crnn/
/inference/rec_crnn/
└─ model 识别inference模型的program文件
└─ params 识别inference模型的参数文件
```
@ -58,7 +59,7 @@ python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Globa
超轻量中文检测模型推理,可以执行如下命令:
```
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det/"
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/"
```
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:
@ -68,12 +69,12 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_di
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:
```
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det/" --det_max_side_len=1200
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --det_max_side_len=1200
```
如果想使用CPU进行预测执行命令如下
```
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det/" --use_gpu=False
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --use_gpu=False
```
### 2.DB文本检测模型推理
@ -134,7 +135,7 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_
超轻量中文识别模型推理,可以执行如下命令:
```
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="./inference/rec/"
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/"
```
![](imgs_words/ch/word_4.jpg)
@ -188,7 +189,7 @@ dict_character = list(self.character_str)
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。
```
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/"
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/"
```
执行命令后,识别结果图像如下: