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# 基于Python预测引擎推理
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inference 模型（`paddle.jit.save`保存的模型）
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一般是模型训练，把模型结构和模型参数保存在文件中的固化模型，多用于预测部署场景。
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训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的只有模型的参数，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，适合于实际系统集成。
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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、文本角度分类器、文本识别以及三者串联在CPU、GPU上的预测方法。
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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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- [方向分类模型转inference模型](#方向分类模型转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SRN损失的识别模型推理](#基于SRN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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- [5. 多语言模型的推理](#多语言模型的推理)
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- [四、方向分类模型推理](#方向识别模型推理)
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- [1. 方向分类模型推理](#方向分类模型推理)
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- [五、文本检测、方向分类和文字识别串联推理](#文本检测、方向分类和文字识别串联推理)
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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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```
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wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar && tar xf ./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar -C ./ch_lite/
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```
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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：
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```
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# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
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# -o 配置可选参数
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# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。
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# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
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python3 tools/export_model.py -c configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train/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.pretrained_model`参数，其指向训练中保存的模型参数文件。
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转换成功后，在模型保存目录下有三个文件：
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```
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inference/det_db/
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├── inference.pdiparams # 检测inference模型的参数文件
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├── inference.pdiparams.info # 检测inference模型的参数信息，可忽略
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└── inference.pdmodel # 检测inference模型的program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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```
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wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar && tar xf ./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar -C ./ch_lite/
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```
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识别模型转inference模型与检测的方式相同，如下：
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```
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# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
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# -o 配置可选参数
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# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。
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# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
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python3 tools/export_model.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn/
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```
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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，在目录下有三个文件：
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```
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/inference/rec_crnn/
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├── inference.pdiparams # 识别inference模型的参数文件
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├── inference.pdiparams.info # 识别inference模型的参数信息，可忽略
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└── inference.pdmodel # 识别inference模型的program文件
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```
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<a name="方向分类模型转inference模型"></a>
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### 方向分类模型转inference模型
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下载方向分类模型：
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```
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wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar && tar xf ./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar -C ./ch_lite/
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```
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方向分类模型转inference模型与检测的方式相同，如下：
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```
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# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
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# -o 配置可选参数
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# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。
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# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
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python3 tools/export_model.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/cls/
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```
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转换成功后，在目录下有三个文件：
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```
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/inference/cls/
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├── inference.pdiparams # 分类inference模型的参数文件
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├── inference.pdiparams.info # 分类inference模型的参数信息，可忽略
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└── inference.pdmodel # 分类inference模型的program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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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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```
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# 下载超轻量中文检测模型：
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
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tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
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python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/"
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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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通过参数`limit_type`和`det_limit_side_len`来对图片的尺寸进行限制，
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`limit_type`可选参数为[`max`, `min`]，
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`det_limit_size_len` 为正整数，一般设置为32 的倍数，比如960。
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参数默认设置为`limit_type='max', det_limit_side_len=960`。表示网络输入图像的最长边不能超过960，
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如果超过这个值，会对图像做等宽比的resize操作，确保最长边为`det_limit_side_len`。
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设置为`limit_type='min', det_limit_side_len=960` 则表示限制图像的最短边为960。
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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，可以设置det_limit_side_len 为想要的值，比如1216：
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```
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python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --det_limit_type=max --det_limit_side_len=1216
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```
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如果想使用CPU进行预测，执行命令如下
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```
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python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.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/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_db_v2.0_train.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_db.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_db_v2.0_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_db
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```
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DB文本检测模型推理，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_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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**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/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_east_v2.0_train.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_east.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_east_v2.0_train/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="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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**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/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0_train.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.pretrained_model=./det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0_train/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="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/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0_train.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.pretrained_model=./det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0_train/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="SAST"`，同时，还需要增加参数`--det_sast_polygon=True`，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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```
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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/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
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tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_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_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer"
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```
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执行命令后，上面图像的预测结果（识别的文本和得分）会打印到屏幕上，示例如下：
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```bash
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Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:('实力活力', 0.98458153)
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```
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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 CRNN 为例，介绍基于CTC损失的识别模型推理。 Rosetta 使用方式类似，不用设置识别算法参数rec_algorithm。
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首先将 CRNN 文本识别训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet34_vd骨干网络，使用MJSynth和SynthText两个英文文本识别合成数据集训练
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的模型为例（ [模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train.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/rec/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml -o Global.pretrained_model=./rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn
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```
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CRNN 文本识别模型推理，可以执行如下命令：
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```
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python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"
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```
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执行命令后，上面图像的识别结果如下：
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```bash
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Predicts of ./doc/imgs_words_en/word_336.png:('super', 0.9999073)
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```
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**注意**：由于上述模型是参考[DTRB](https://arxiv.org/abs/1904.01906)文本识别训练和评估流程，与超轻量级中文识别模型训练有两方面不同：
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- 训练时采用的图像分辨率不同，训练上述模型采用的图像分辨率是[3，32，100]，而中文模型训练时，为了保证长文本的识别效果，训练时采用的图像分辨率是[3, 32, 320]。预测推理程序默认的的形状参数是训练中文采用的图像分辨率，即[3, 32, 320]。因此，这里推理上述英文模型时，需要通过参数rec_image_shape设置识别图像的形状。
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- 字符列表，DTRB论文中实验只是针对26个小写英文本母和10个数字进行实验，总共36个字符。所有大小字符都转成了小写字符，不在上面列表的字符都忽略，认为是空格。因此这里没有输入字符字典，而是通过如下命令生成字典.因此在推理时需要设置参数rec_char_type，指定为英文"en"。
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```
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self.character_str = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
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dict_character = list(self.character_str)
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```
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<a name="基于SRN损失的识别模型推理"></a>
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### 3. 基于SRN损失的识别模型推理
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基于SRN损失的识别模型，需要额外设置识别算法参数 --rec_algorithm="SRN"。
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同时需要保证预测shape与训练时一致，如： --rec_image_shape="1, 64, 256"
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```
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||
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" \
|
||
--rec_model_dir="./inference/srn/" \
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||
--rec_image_shape="1, 64, 256" \
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||
--rec_char_type="en" \
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--rec_algorithm="SRN"
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||
```
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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，并且设置 `rec_char_type=ch`
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```
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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="ch" --rec_char_dict_path="your text dict path"
|
||
```
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|
||
<a name="多语言模型的推理"></a>
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### 5. 多语言模型的推理
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如果您需要预测的是其他语言模型，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, 同时为了得到正确的可视化结果，
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||
需要通过 `--vis_font_path` 指定可视化的字体路径，`doc/fonts/` 路径下有默认提供的小语种字体，例如韩文识别：
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||
|
||
```
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||
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/korean/1.jpg" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_char_type="korean" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/dict/korean_dict.txt" --vis_font_path="doc/fonts/korean.ttf"
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||
```
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||
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||
执行命令后，上图的预测结果为：
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||
``` text
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Predicts of ./doc/imgs_words/korean/1.jpg:('바탕으로', 0.9948904)
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||
```
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<a name="方向分类模型推理"></a>
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## 四、方向分类模型推理
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下面将介绍方向分类模型推理。
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<a name="方向分类模型推理"></a>
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### 1. 方向分类模型推理
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||
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||
方向分类模型推理，可以执行如下命令：
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||
```
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||
# 下载超轻量中文方向分类器模型：
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||
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
|
||
tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
|
||
python3 tools/infer/predict_cls.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --cls_model_dir="ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer"
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||
```
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执行命令后，上面图像的预测结果（分类的方向和得分）会打印到屏幕上，示例如下：
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```
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||
Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['0', 0.9999982]
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||
```
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||
<a name="文本检测、方向分类和文字识别串联推理"></a>
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||
## 五、文本检测、方向分类和文字识别串联推理
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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`,`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="./inference/det_db/" --cls_model_dir="./inference/cls/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --use_angle_cls=true
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# 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="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --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="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --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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<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。
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**注意：由于检测框矫正逻辑的局限性，暂不支持使用SAST弯曲文本检测模型（即，使用参数`--det_sast_polygon=True`时）进行模型串联。**
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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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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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执行命令后，识别结果图像如下：
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