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Raw Blame History

文字检测

本节以icdar2015数据集为例，介绍PaddleOCR中检测模型的训练、评估与测试。

数据准备

icdar2015数据集可以从官网下载到，首次下载需注册。

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，您可以通过wget的方式进行下载。

# 在PaddleOCR路径下
cd PaddleOCR/
wget -P ./train_data/  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/train_icdar2015_label.txt
wget -P ./train_data/  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/test_icdar2015_label.txt

PaddleOCR 也提供了数据格式转换脚本，可以将官网 label 转换支持的数据格式。数据转换工具在 ppocr/utils/gen_label.py, 这里以训练集为例：

# 将官网下载的标签文件转换为 train_icdar2015_label.txt
python gen_label.py --mode="det" --root_path="/path/to/icdar_c4_train_imgs/"  \
                    --input_path="/path/to/ch4_training_localization_transcription_gt" \
                    --output_label="/path/to/train_icdar2015_label.txt"

解压数据集和下载标注文件后，PaddleOCR/train_data/ 有两个文件夹和两个文件，分别是：

/PaddleOCR/train_data/icdar2015/text_localization/
  └─ icdar_c4_train_imgs/         icdar数据集的训练数据
  └─ ch4_test_images/             icdar数据集的测试数据
  └─ train_icdar2015_label.txt    icdar数据集的训练标注
  └─ test_icdar2015_label.txt     icdar数据集的测试标注

提供的标注文件格式如下，中间用"\t"分隔：

" 图像文件名                    json.dumps编码的图像标注信息"
ch4_test_images/img_61.jpg    [{"transcription": "MASA", "points": [[310, 104], [416, 141], [418, 216], [312, 179]]}, {...}]

json.dumps编码前的图像标注信息是包含多个字典的list，字典中的 points 表示文本框的四个点的坐标(x, y)，从左上角的点开始顺时针排列。 transcription 表示当前文本框的文字，当其内容为“###”时，表示该文本框无效，在训练时会跳过。

如果您想在其他数据集上训练，可以按照上述形式构建标注文件。

快速启动训练

首先下载模型backbone的pretrain model，PaddleOCR的检测模型目前支持两种backbone，分别是MobileNetV3、ResNet_vd系列，您可以根据需求使用PaddleClas中的模型更换backbone，对应的backbone预训练模型可以从PaddleClas repo 主页中找到下载链接。

cd PaddleOCR/
# 根据backbone的不同选择下载对应的预训练模型
# 下载MobileNetV3的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams
# 或，下载ResNet18_vd的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet18_vd_pretrained.pdparams
# 或，下载ResNet50_vd的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams

启动训练

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

# 单机单卡训练 mv3_db 模型
python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
     -o Global.pretrain_weights=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained/
# 单机多卡训练，通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
     -o Global.pretrain_weights=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained/

上述指令中，通过-c 选择训练使用configs/det/det_db_mv3.yml配置文件。有关配置文件的详细解释，请参考链接。

您也可以通过-o参数在不需要修改yml文件的情况下，改变训练的参数，比如，调整训练的学习率为0.0001

python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001

断点训练

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：

python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints=./your/trained/model

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。

指标评估

PaddleOCR计算三个OCR检测相关的指标，分别是：Precision、Recall、Hmean。

运行如下代码，根据配置文件det_db_mv3.yml中save_res_path指定的测试集检测结果文件，计算评估指标。

评估时设置后处理参数box_thresh=0.5，unclip_ratio=1.5，使用不同数据集、不同模型训练，可调整这两个参数进行优化训练中模型参数默认保存在Global.save_model_dir目录下。在评估指标时，需要设置Global.checkpoints指向保存的参数文件。

python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml  -o Global.checkpoints="{path/to/weights}/best_accuracy" PostProcess.box_thresh=0.5 PostProcess.unclip_ratio=1.5

注：box_thresh、unclip_ratio是DB后处理所需要的参数，在评估EAST模型时不需要设置

测试检测效果

测试单张图像的检测效果

python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/img_10.jpg" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy"

测试DB模型时，调整后处理阈值，

python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/img_10.jpg" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy"  PostProcess.box_thresh=0.6 PostProcess.unclip_ratio=1.5

测试文件夹下所有图像的检测效果

python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy"

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