6.2 KiB
6.2 KiB
Style Text
目录
一、工具简介
Style-Text数据合成工具是基于百度自研的文本编辑算法《Editing Text in the Wild》https://arxiv.org/abs/1908.03047
不同于常用的基于GAN的数据合成工具,Style-Text主要框架包括:1.文本前景风格迁移模块 2.背景抽取模块 3.融合模块。经过这样三步,就可以迅速实现图像文本风格迁移。下图是一些该数据合成工具效果图。
二、环境配置
- 参考快速安装,安装PaddleOCR。
- 进入
StyleText
目录,下载模型,并解压:
cd StyleText
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/style_text/style_text_models.zip
unzip style_text_models.zip
如果您将模型保存再其他位置,请在configs/config.yml
中修改模型文件的地址,修改时需要同时修改这三个配置:
bg_generator:
pretrain: style_text_models/bg_generator
...
text_generator:
pretrain: style_text_models/text_generator
...
fusion_generator:
pretrain: style_text_models/fusion_generator
三、快速上手
合成单张图
输入一张风格图和一段文字语料,运行tools/synth_image,合成单张图片,结果图像保存在当前目录下:
python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_images/2.jpg --text_corpus PaddleOCR --language en
- 注意:语言选项和语料相对应,目前该工具只支持英文、简体中文和韩语。 例如,输入如下图片和语料"PaddleOCR":
得到结果fake_fusion.jpg:
除此之外,程序还会生成并保存中间结果:
fake_bg.jpg
:为风格参考图去掉文字后的背景;
fake_text.jpg
:是用提供的字符串,仿照风格参考图中文字的风格,生成在灰色背景上的文字图片。
批量合成
在实际应用场景中,经常需要批量合成图片,补充到训练集中。StyleText可以使用一批风格图片和语料,批量合成数据。合成过程如下: 首先,需要风格图片作为合成图片的参考依据,这些数据可以是用作训练OCR识别模型的数据集。本例中使用带有标注文件的数据集作为风格图片.
-
在
configs/dataset_config.yml
中配置输入数据路径。StyleSampler
:method
:使用的风格图片采样方法;image_home
:风格图片目录;label_file
:风格图片路径列表文件,如果所用数据集有label,则label_file为label文件路径;with_label
:标志label_file
是否为label文件。
CorpusGenerator
:method
:语料生成方法,目前有FileCorpus
和EnNumCorpus
可选。如果使用EnNumCorpus
,则不需要填写其他配置,否则需要修改corpus_file
和language
;language
:语料的语种;corpus_file
: 语料文件路径。
我们提供了一批中英韩5w通用数据供您试用 (下载地址 ),下面给出了一些示例:
python -m tools.synth_dataset -c configs/dataset_config.yml
-
如果您想使用并行方式来快速合成数据,可以通过启动多个进程,在启动时需要指定不同的
tag
(-t
),如下所示:python3 -m tools.synth_dataset -t 0 -c configs/dataset_config.yml python3 -m tools.synth_dataset -t 1 -c configs/dataset_config.yml
四、应用案例
下面以金属表面英文数字识别和通用韩语识别两个场景为例,说明使用StyleText合成数据,来提升文本识别效果的实际案例。下图给出了一些真实场景图像和合成图像的示例:
在添加上述合成数据进行训练后,识别模型的效果提升,如下表所示:
场景 | 字符 | 原始数据 | 测试数据 | 只使用原始数据 识别准确率 |
新增合成数据 | 同时使用合成数据 识别准确率 |
指标提升 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
金属表面 | 英文和数字 | 2203 | 650 | 0.5938 | 20000 | 0.7546 | 16% |
随机背景 | 韩语 | 5631 | 1230 | 0.3012 | 100000 | 0.5057 | 20% |
五、代码结构
style_text_rec
|-- arch
| |-- base_module.py
| |-- decoder.py
| |-- encoder.py
| |-- spectral_norm.py
| `-- style_text_rec.py
|-- configs
| |-- config.yml
| `-- dataset_config.yml
|-- engine
| |-- corpus_generators.py
| |-- predictors.py
| |-- style_samplers.py
| |-- synthesisers.py
| |-- text_drawers.py
| `-- writers.py
|-- examples
| |-- corpus
| | `-- example.txt
| |-- image_list.txt
| `-- style_images
| |-- 1.jpg
| `-- 2.jpg
|-- fonts
| |-- ch_standard.ttf
| |-- en_standard.ttf
| `-- ko_standard.ttf
|-- tools
| |-- __init__.py
| |-- synth_dataset.py
| `-- synth_image.py
`-- utils
|-- config.py
|-- load_params.py
|-- logging.py
|-- math_functions.py
`-- sys_funcs.py