/pytorchOCR

基于pytorch的ocr算法库，包括 psenet, pan, dbnet, sast , crnn

Primary LanguageC++

基于pytorch的OCR库

最近跟新：

  • 2020.09.18 更新文本检测说明文档
  • 2020.09.12 更新DB,pse,pan,sast,crnn训练测试代码和预训练模型

目前已完成:

接下来计划：

  • 训练通用化ocr模型
  • 模型转onnx及调用测试
  • 模型压缩（剪枝和量化）
  • 模型蒸馏
  • tensorrt部署
  • 手机端部署

检测模型效果(实验中)

训练只在ICDAR2015文本检测公开数据集上，算法效果如下：

模型 骨干网络 precision recall Hmean 下载链接
DB ResNet50_7*7 85.88% 79.10% 82.35% 下载链接(code:fxw6)
DB ResNet50_3*3 86.51% 80.59% 83.44% 下载链接(code:fxw6)
DB MobileNetV3 82.89% 75.83% 79.20% 下载链接(code:fxw6)
SAST ResNet50_7*7 85.72% 78.38% 81.89% 下载链接(code:fxw6)
SAST ResNet50_3*3 86.67% 76.74% 81.40% 下载链接(code:fxw6)
PSE ResNet50_7*7 0% 0% 0% 下载链接(code:fxw6)
PSE ResNet50_3*3 0% 0% 0% 下载链接(code:fxw6)
PAN ResNet18_7*7 81.80% 77.08% 79.37% 下载链接(code:fxw6)
PAN ResNet18_3*3 83.78% 75.15% 79.23% 下载链接(code:fxw6)

文档教程

文本识别

数据准备

image
│   .jpg
│   .jpg   
│		...

需要一个train_list.txt , 格式：图片绝对路径+\t+label。 具体可参照项目中data/example中例子。如果训练过程中需要做验证，需要制作相同的数据格式有一个test_list.txt。

训练模型

  1. 修改./config中对应算法的yaml中参数，基本上只需修改数据路径即可。
  2. 在./tools/rec_train.py最下面打开不同的config中的yaml对应不同的算法
  3. 运行下面命令
python3 ./tools/rec_train.py

测试模型

  1. 运行下面命令
python3 ./tools/rec_infer.py

文本检测效果

参考