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# 表格结构和内容预测
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## 1. pipeline
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表格的ocr主要包含三个模型
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1. 单行文本检测-DB
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2. 单行文本识别-CRNN
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3. 表格结构和cell坐标预测-RARE
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具体流程图如下
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1. 图片由单行文字检测检测模型到单行文字的坐标，然后送入识别模型拿到识别结果。
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2. 图片由表格结构和cell坐标预测模型拿到表格的结构信息和单元格的坐标信息。
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3. 由单行文字的坐标、识别结果和单元格的坐标一起组合出单元格的识别结果。
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4. 单元格的识别结果和表格结构一起构造表格的html字符串。
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## 2. 使用
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### 2.1 训练
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#### 数据准备
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训练数据使用公开数据集[PubTabNet](https://arxiv.org/abs/1911.10683)，可以从[官网](https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet)下载。PubTabNet数据集包含约50万张表格数据的图像，以及图像对应的html格式的注释。
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#### 启动训练
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*如果您安装的是cpu版本，请将配置文件中的 `use_gpu` 字段修改为false*
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```shell
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# 单机单卡训练
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python3 tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml
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# 单机多卡训练，通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID
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python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml
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```
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上述指令中，通过-c 选择训练使用configs/table/table_mv3.yml配置文件。有关配置文件的详细解释，请参考[链接](./config.md)。
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#### 断点训练
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如果训练程序中断，如果希望加载训练中断的模型从而恢复训练，可以通过指定Global.checkpoints指定要加载的模型路径：
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```shell
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python3 tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml -o Global.checkpoints=./your/trained/model
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```
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**注意**：`Global.checkpoints`的优先级高于`Global.pretrain_weights`的优先级，即同时指定两个参数时，优先加载`Global.checkpoints`指定的模型，如果`Global.checkpoints`指定的模型路径有误，会加载`Global.pretrain_weights`指定的模型。
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### 2.2 评估
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先cd到PaddleOCR/ppstructure目录下
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表格使用 TEDS(Tree-Edit-Distance-based Similarity) 作为模型的评估指标。在进行模型评估之前，需要将pipeline中的三个模型分别导出为inference模型(我们已经提供好)，还需要准备评估的gt， gt示例如下:
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```json
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{"PMC4289340_004_00.png": [["<html>", "<body>", "<table>", "<thead>", "<tr>", "<td>", "</td>", "<td>", "</td>", "<td>", "</td>", "</tr>", "</thead>", "<tbody>", "<tr>", "<td>", "</td>", "<td>", "</td>", "<td>", "</td>", "</tr>", "</tbody>", "</table>", "</body>", "</html>"], [[1, 4, 29, 13], [137, 4, 161, 13], [215, 4, 236, 13], [1, 17, 30, 27], [137, 17, 147, 27], [215, 17, 225, 27]], [["<b>", "F", "e", "a", "t", "u", "r", "e", "</b>"], ["<b>", "G", "b", "3", " ", "+", "</b>"], ["<b>", "G", "b", "3", " ", "-", "</b>"], ["<b>", "P", "a", "t", "i", "e", "n", "t", "s", "</b>"], ["6", "2"], ["4", "5"]]]}
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```
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json 中，key为图片名，value为对于的gt，gt是一个由四个item组成的list，每个item分别为
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1. 表格结构的html字符串list
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2. 每个cell的坐标 (不包括cell里文字为空的)
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3. 每个cell里的文字信息 (不包括cell里文字为空的)
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4. 每个cell里的文字信息 (包括cell里文字为空的)
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准备完成后使用如下命令进行评估，评估完成后会输出teds指标。
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```python
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python3 table/eval_table.py --det_model_dir=path/to/det_model_dir --rec_model_dir=path/to/rec_model_dir --table_model_dir=path/to/table_model_dir --image_dir=../doc/table/1.png --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_dict.txt --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt --rec_char_type=EN --det_limit_side_len=736 --det_limit_type=min --gt_path=path/to/gt.json
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```
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### 2.3 预测
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先cd到PaddleOCR/ppstructure目录下
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```python
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python3 table/predict_table.py --det_model_dir=path/to/det_model_dir --rec_model_dir=path/to/rec_model_dir --table_model_dir=path/to/table_model_dir --image_dir=../doc/table/1.png --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_dict.txt --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt --rec_char_type=EN --det_limit_side_len=736 --det_limit_type=min --output ../output/table
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```
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运行完成后，每张图片的excel表格会保存到output字段指定的目录下
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