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@ -2,7 +2,6 @@
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# 简介
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PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的文字检测、识别模型/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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【这里加上效果图】
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## 文档教程
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- [快速安装](./doc/installation.md)
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@ -11,7 +10,7 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的文字检测、识别
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## 特性:
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- 超轻量级模型
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-(检测模型4.1M + 识别模型4.5M = 8.6M)
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- (检测模型4.1M + 识别模型4.5M = 8.6M)
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- 支持竖排文字
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- (单模型同时支持横排和竖排文字识别)
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- 支持长文本识别
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@ -21,7 +20,7 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的文字检测、识别
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## 文本检测算法:
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PaddleOCR提供的文本检测算法列表:
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PaddleOCR开源的文本检测算法列表:
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- [EAST](https://arxiv.org/abs/1704.03155)
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- [DB](https://arxiv.org/abs/1911.08947)
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- [SAST](https://arxiv.org/abs/1908.05498)
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@ -38,16 +37,14 @@ PaddleOCR文本检测算法的训练与使用请参考[文档](./doc/detection.m
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## 文本识别算法:
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PaddleOCR提供的文本识别算法列表:
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PaddleOCR开源的文本识别算法列表:
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- (CRNN)[https://arxiv.org/abs/1507.05717]
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- [Rosetta](https://arxiv.org/abs/1910.05085)
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- [STAR-Net](http://www.bmva.org/bmvc/2016/papers/paper043/index.html)
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- [RARE](https://arxiv.org/abs/1603.03915v1)
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- [SRN]((https://arxiv.org/abs/2003.12294))(百度自研)
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算法效果:
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以下指标是在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上的评测结果的平均。
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算法效果如下表所示,精度指标是在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上的评测结果的平均值。
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|模型|骨干网络|ACC|
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@ -2,7 +2,7 @@
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本节以icdar15数据集为例,介绍PaddleOCR中检测模型的使用方式。
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## 3.1 数据准备
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## 数据准备
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icdar2015数据集可以从[官网](https://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads)下载到,首次下载需注册。
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将下载到的数据集解压到工作目录下,假设解压在/PaddleOCR/train_data/ 下。另外,PaddleOCR将零散的标注文件整理成单独的标注文件
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@ -30,7 +30,7 @@ json.dumps编码前的图像标注信息是包含多个字典的list,字典中
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可以按照上述形式构建标注文件。
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## 3.2 快速启动训练
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## 快速启动训练
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首先下载pretrain model,PaddleOCR的检测模型目前支持两种backbone,分别是MobileNetV3、ResNet50_vd,
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您可以根据需求使用[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/master/ppcls/modeling/architectures)中的模型更换backbone。
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@ -55,7 +55,7 @@ python3 tools/train.py -c configs/det/det_db_mv3.yml
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python3 tools/train.py -c configs/det/det_db_mv3.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001
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## 3.3 指标评估
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## 指标评估
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PaddleOCR计算三个OCR检测相关的指标,分别是:Precision、Recall、Hmean。
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@ -65,7 +65,7 @@ PaddleOCR计算三个OCR检测相关的指标,分别是:Precision、Recall
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python3 tools/eval.py -c configs/det/det_db_mv3.yml -o checkpoints="./output/best_accuracy"
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## 3.4 测试检测效果
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## 测试检测效果
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测试单张图像的检测效果
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