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整体目录结构
PaddleOCR 的整体目录结构介绍如下：
PaddleOCR
├── configs // 配置文件，可通过 yml 文件选择模型结构并修改超参
│ ├── cls // 方向分类器相关配置文件
│ │ ├── cls_mv3.yml // 训练配置相关，包括骨干网络、head、loss、优化器和数据
│ ├── det // 检测相关配置文件
│ │ ├── det_mv3_db.yml // 训练配置
│ │ ...
│ └── rec // 识别相关配置文件
│ ├── rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml // crnn 训练配置
│ ...
├── deploy // 部署相关
│ ├── android_demo // android_demo
│ │ ...
│ ├── cpp_infer // C++ infer
│ │ ├── CMakeLists.txt // Cmake 文件
│ │ ├── docs // 说明文档
│ │ │ └── windows_vs2019_build.md
│ │ ├── include // 头文件
│ │ │ ├── clipper.h // clipper 库
│ │ │ ├── config.h // 预测配置
│ │ │ ├── ocr_cls.h // 方向分类器
│ │ │ ├── ocr_det.h // 文字检测
│ │ │ ├── ocr_rec.h // 文字识别
│ │ │ ├── postprocess_op.h // 检测后处理
│ │ │ ├── preprocess_op.h // 检测预处理
│ │ │ └── utility.h // 工具
│ │ ├── readme.md // 说明文档
│ │ ├── ...
│ │ ├── src // 源文件
│ │ │ ├── clipper.cpp
│ │ │ ├── config.cpp
│ │ │ ├── main.cpp
│ │ │ ├── ocr_cls.cpp
│ │ │ ├── ocr_det.cpp
│ │ │ ├── ocr_rec.cpp
│ │ │ ├── postprocess_op.cpp
│ │ │ ├── preprocess_op.cpp
│ │ │ └── utility.cpp
│ │ └── tools // 编译、执行脚本
│ │ ├── build.sh // 编译脚本
│ │ ├── config.txt // 配置文件
│ │ └── run.sh // 测试启动脚本
│ ├── docker
│ │ └── hubserving
│ │ ├── cpu
│ │ │ └── Dockerfile
│ │ ├── gpu
│ │ │ └── Dockerfile
│ │ ├── README_cn.md
│ │ ├── README.md
│ │ └── sample_request.txt
│ ├── hubserving // hubserving
│ │ ├── ocr_cls // 方向分类器
│ │ │ ├── config.json // serving 配置
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── module.py // 预测模型
│ │ │ └── params.py // 预测参数
│ │ ├── ocr_det // 文字检测
│ │ │ ├── config.json // serving 配置
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── module.py // 预测模型
│ │ │ └── params.py // 预测参数
│ │ ├── ocr_rec // 文字识别
│ │ │ ├── config.json
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── module.py
│ │ │ └── params.py
│ │ └── ocr_system // 系统预测
│ │ ├── config.json
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── module.py
│ │ └── params.py
│ ├── imgs // 预测图片
│ │ ├── cpp_infer_pred_12.png
│ │ └── demo.png
│ ├── ios_demo // ios demo
│ │ ...
│ ├── lite // lite 部署
│ │ ├── cls_process.cc // 方向分类器数据处理
│ │ ├── cls_process.h
│ │ ├── config.txt // 检测配置参数
│ │ ├── crnn_process.cc // crnn 数据处理
│ │ ├── crnn_process.h
│ │ ├── db_post_process.cc // db 数据处理
│ │ ├── db_post_process.h
│ │ ├── Makefile // 编译文件
│ │ ├── ocr_db_crnn.cc // 串联预测
│ │ ├── prepare.sh // 数据准备
│ │ ├── readme.md // 说明文档
│ │ ...
│ ├── pdserving // pdserving 部署
│ │ ├── det_local_server.py // 检测 快速版，部署方便预测速度快
│ │ ├── det_web_server.py // 检测 完整版，稳定性高分布式部署
│ │ ├── ocr_local_server.py // 检测+识别 快速版
│ │ ├── ocr_web_client.py // 客户端
│ │ ├── ocr_web_server.py // 检测+识别 完整版
│ │ ├── readme.md // 说明文档
│ │ ├── rec_local_server.py // 识别 快速版
│ │ └── rec_web_server.py // 识别 完整版
│ └── slim
│ └── quantization // 量化相关
│ ├── export_model.py // 导出模型
│ ├── quant.py // 量化
│ └── README.md // 说明文档
├── doc // 文档教程
│ ...
├── ppocr // 网络核心代码
│ ├── data // 数据处理
│ │ ├── imaug // 图片和 label 处理代码
│ │ │ ├── text_image_aug // 文本识别的 tia 数据扩充
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── augment.py // tia_distort,tia_stretch 和 tia_perspective 的代码
│ │ │ │ ├── warp_mls.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── east_process.py // EAST 算法的数据处理步骤
│ │ │ ├── make_border_map.py // 生成边界图
│ │ │ ├── make_shrink_map.py // 生成收缩图
│ │ │ ├── operators.py // 图像基本操作，如读取和归一化
│ │ │ ├── randaugment.py // 随机数据增广操作
│ │ │ ├── random_crop_data.py // 随机裁剪
│ │ │ ├── rec_img_aug.py // 文本识别的数据扩充
│ │ │ └── sast_process.py // SAST 算法的数据处理步骤
│ │ ├── __init__.py // 构造 dataloader 相关代码
│ │ ├── lmdb_dataset.py // 读取lmdb数据集的 dataset
│ │ ├── simple_dataset.py // 读取文本格式存储数据集的 dataset
│ ├── losses // 损失函数
│ │ ├── __init__.py // 构造 loss 相关代码
│ │ ├── cls_loss.py // 方向分类器 loss
│ │ ├── det_basic_loss.py // 检测基础 loss
│ │ ├── det_db_loss.py // DB loss
│ │ ├── det_east_loss.py // EAST loss
│ │ ├── det_sast_loss.py // SAST loss
│ │ ├── rec_ctc_loss.py // CTC loss
│ │ ├── rec_att_loss.py // Attention loss
│ ├── metrics // 评估指标
│ │ ├── __init__.py // 构造 metric 相关代码
│ │ ├── cls_metric.py // 方向分类器 metric
│ │ ├── det_metric.py // 检测 metric
│ ├── eval_det_iou.py // 检测 iou 相关
│ │ ├── rec_metric.py // 识别 metric
│ ├── modeling // 组网相关
│ │ ├── architectures // 网络
│ │ │ ├── __init__.py // 构造 model 相关代码
│ │ │ ├── base_model.py // 组网代码
│ │ ├── backbones // 骨干网络
│ │ │ ├── __init__.py // 构造 backbone 相关代码
│ │ │ ├── det_mobilenet_v3.py // 检测 mobilenet_v3
│ │ │ ├── det_resnet_vd.py // 检测 resnet
│ │ │ ├── det_resnet_vd_sast.py // 检测 SAST算法的resnet backbone
│ │ │ ├── rec_mobilenet_v3.py // 识别 mobilenet_v3
│ │ │ └── rec_resnet_vd.py // 识别 resnet
│ │ ├── necks // 颈函数
│ │ │ ├── __init__.py // 构造 neck 相关代码
│ │ │ ├── db_fpn.py // 标准 fpn 网络
│ │ │ ├── east_fpn.py // EAST 算法的 fpn 网络
│ │ │ ├── sast_fpn.py // SAST 算法的 fpn 网络
│ │ │ ├── rnn.py // 识别 序列编码
│ │ ├── heads // 头函数
│ │ │ ├── __init__.py // 构造 head 相关代码
│ │ │ ├── cls_head.py // 方向分类器 分类头
│ │ │ ├── det_db_head.py // DB 检测头
│ │ │ ├── det_east_head.py // EAST 检测头
│ │ │ ├── det_sast_head.py // SAST 检测头
│ │ │ ├── rec_ctc_head.py // 识别 ctc
│ │ │ ├── rec_att_head.py // 识别 attention
│ │ ├── transforms // 图像变换
│ │ │ ├── __init__.py // 构造 transform 相关代码
│ │ │ └── tps.py // TPS 变换
│ ├── optimizer // 优化器
│ │ ├── __init__.py // 构造 optimizer 相关代码
│ │ └── learning_rate.py // 学习率衰减
│ │ └── optimizer.py // 优化器
│ │ └── regularizer.py // 网络正则化
│ ├── postprocess // 后处理
│ │ ├── cls_postprocess.py // 方向分类器 后处理
│ │ ├── db_postprocess.py // DB 后处理
│ │ ├── east_postprocess.py // EAST 后处理
│ │ ├── locality_aware_nms.py // NMS
│ │ ├── rec_postprocess.py // 识别网络 后处理
│ │ └── sast_postprocess.py // SAST 后处理
│ └── utils // 工具
│ ├── dict // 小语种字典
│ ....
│ ├── ic15_dict.txt // 英文数字字典，区分大小写
│ ├── ppocr_keys_v1.txt // 中文字典，用于训练中文模型
│ ├── logging.py // logger
│ ├── save_load.py // 模型保存和加载函数
│ ├── stats.py // 统计
│ └── utility.py // 工具函数
├── tools
│ ├── eval.py // 评估函数
│ ├── export_model.py // 导出 inference 模型
│ ├── infer // 基于预测引擎预测
│ │ ├── predict_cls.py
│ │ ├── predict_det.py
│ │ ├── predict_rec.py
│ │ ├── predict_system.py
│ │ └── utility.py
│ ├── infer_cls.py // 基于训练引擎 预测分类
│ ├── infer_det.py // 基于训练引擎 预测检测
│ ├── infer_rec.py // 基于训练引擎 预测识别
│ ├── program.py // 整体流程
│ ├── test_hubserving.py
│ └── train.py // 启动训练
├── paddleocr.py
├── README_ch.md // 中文说明文档
├── README_en.md // 英文说明文档
├── README.md // 主页说明文档
├── requirements.txt // 安装依赖
├── setup.py // whl包打包脚本
├── train.sh // 启动训练脚本