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3557a05cf4
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42e086fbcc
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@ -8,7 +8,7 @@ PaddleOCR同时支持动态图与静态图两种编程范式
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- 静态图版本：develop分支
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**近期更新**
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- 2021.5.24 [FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题，总数228个，每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
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- 2021.6.1 [FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题，总数233个，每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
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- PaddleOCR研发团队对最新发版内容技术深入解读，4月13日晚上19:00，[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802)。
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- 2021.4.8 release 2.1版本，新增AAAI 2021论文[端到端识别算法PGNet](./doc/doc_ch/pgnet.md)开源，[多语言模型](./doc/doc_ch/multi_languages.md)支持种类增加到80+。
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- 2021.2.8 正式发布PaddleOCRv2.0(branch release/2.0)并设置为推荐用户使用的默认分支. 发布的详细内容，请参考: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/releases/tag/v2.0.0
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@ -9,13 +9,13 @@
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## PaddleOCR常见问题汇总(持续更新)
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* [近期更新（2021.5.24）](#近期更新)
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* [近期更新（2021.6.1）](#近期更新)
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* [【精选】OCR精选10个问题](#OCR精选10个问题)
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* [【理论篇】OCR通用44个问题](#OCR通用问题)
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* [基础知识13题](#基础知识)
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* [数据集9题](#数据集2)
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* [模型训练调优22题](#模型训练调优2)
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* [【实战篇】PaddleOCR实战174个问题](#PaddleOCR实战问题)
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* [【实战篇】PaddleOCR实战179个问题](#PaddleOCR实战问题)
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* [使用咨询72题](#使用咨询)
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* [数据集18题](#数据集3)
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* [模型训练调优36题](#模型训练调优3)
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@ -24,35 +24,43 @@
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<a name="近期更新"></a>
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## 近期更新（2021.5.17）
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### Q2.3.22: 目前知识蒸馏有哪些主要的实践思路？
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### Q3.1.73: 如何使用TensorRT加速PaddleOCR预测？
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**A**：知识蒸馏即利用教师模型指导学生模型的训练，目前有3种主要的蒸馏思路：
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1. 基于输出结果的蒸馏，即让学生模型学习教师模型的软标签（分类或者OCR识别等任务中）或者概率热度图（分割等任务中）。
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2. 基于特征图的蒸馏，即让学生模型学习教师模型中间层的特征图，拟合中间层的一些特征。
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3. 基于关系的蒸馏，针对不同的样本（假设个数为N），教师模型会有不同的输出，那么可以基于不同样本的输出，计算一个NxN的相关性矩阵，可以让学生模型去学习教师模型关于不同样本的相关性矩阵。
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**A**： 目前paddle的dygraph分支已经支持了python和C++ TensorRT预测的代码，python端inference预测时把参数[--use_tensorrt=True](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/tools/infer/utility.py#L37)即可，
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C++TensorRT预测需要使用支持TRT的预测库并在编译时打开[-DWITH_TENSORRT=ON](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/deploy/cpp_infer/tools/build.sh#L15)。
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如果想修改其他分支代码支持TensorRT预测，可以参考[PR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/pull/2921)。
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当然，知识蒸馏方法日新月异，也欢迎大家提出更多的总结与建议。
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注：建议使用TensorRT大于等于6.1.0.5以上的版本。
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### Q3.1.69: 怎么加速训练过程呢？
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### Q3.1.74: ppocr检测效果不好，该如何优化？
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**A**：OCR模型训练过程中一般包含大量的数据增广，这些数据增广是比较耗时的，因此可以离线生成大量增广后的图像，直接送入网络进行训练，机器资源充足的情况下，也可以使用分布式训练的方法，可以参考[分布式训练教程文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/distributed_training.md)。
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**A**： 具体问题具体分析:
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1. 如果在你的场景上检测效果不可用，首选是在你的数据上做finetune训练；
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2. 如果图像过大，文字过于密集，建议不要过度压缩图像，可以尝试修改检测预处理的[resize逻辑](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/tools/infer/predict_det.py#L42)，防止图像被过度压缩；
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3. 检测框大小过于紧贴文字或检测框过大，可以调整[db_unclip_ratio](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/tools/infer/utility.py#L51)这个参数，加大参数可以扩大检测框，减小参数可以减小检测框大小；
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4. 检测框存在很多漏检问题，可以减小DB检测后处理的阈值参数[det_db_box_thresh](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/tools/infer/utility.py#L50)，防止一些检测框被过滤掉，也可以尝试设置[det_db_score_mode](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/tools/infer/utility.py#L54)为'slow';
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5. 其他方法可以选择[use_dilation](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/tools/infer/utility.py#L53)为True，对检测输出的feature map做膨胀处理，一般情况下，会有效果改善；
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### Q3.1.75: lite预测库和nb模型版本不匹配，该如何解决？
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### Q3.1.70: 文字识别模型模型的输出矩阵需要进行解码才能得到识别的文本。代码中实现为preds_idx = preds.argmax(axis=2)，也就是最佳路径解码法。这是一种贪心算法，是每一个时间步只将最大概率的字符作为当前时间步的预测输出，但得到的结果不一定是最好的。为什么不使用beam search这种方式进行解码呢？
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**A**： 如果可以正常预测就不用管，如果这个问题导致无法正常预测，可以尝试使用同一个commit的Paddle Lite代码编译预测库和opt文件，可以参考[移动端部署教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.1/deploy/lite/readme.md)。
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**A**：实验发现，使用贪心的方法去做解码，识别精度影响不大，但是速度方面的优势比较明显，因此PaddleOCR中使用贪心算法去做识别的解码。
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### Q3.1.76: 'SystemError: (Fatal) Blocking queue is killed because the data reader raises an exception.' 遇到这个错如何处理？
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### Q3.1.71: 遇到中英文识别模型不支持的字符，该如何对模型做微调？
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这个报错说明dataloader的时候报错了，如果是还未开始训练就报错，需要检查下数据和标签格式是不是对的，ppocr的数据标签格式为
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```
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" 图像文件名 json.dumps编码的图像标注信息"
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ch4_test_images/img_61.jpg [{"transcription": "MASA", "points": [[310, 104], [416, 141], [418, 216], [312, 179]]}, {...}]
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```
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提供的标注文件格式如上，中间用"\t"分隔，不是四个空格分隔。
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**A**：如果希望识别中英文识别模型中不支持的字符，需要更新识别的字典，并完成微调过程。比如说如果希望模型能够进一步识别罗马数字，可以按照以下步骤完成模型微调过程。
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1. 准备中英文识别数据以及罗马数字的识别数据，用于训练，同时保证罗马数字和中英文识别数字的效果；
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2. 修改默认的字典文件，在后面添加罗马数字的字符；
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3. 下载PaddleOCR提供的预训练模型，配置预训练模型和数据的路径，开始训练。
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如果是训练期间报错了，需要检查下是不是遇到了异常数据，或者是共享内存不足导致了这个问题，可以使用tools/train.py中的test_reader进行调试，
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linux系统共享内存位于/dev/shm目录下，如果内存不足，可以清理/dev/shm目录，另外，如果是使用docker，在创建镜像时，可通过设置参数--shm_size=8G 设置较大的共享内存。
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### Q3.1.72: 文字识别主要有CRNN和Attention两种方式，但是在我们的说明文档中，CRNN有对应的论文，但是Attention没看到，这个具体在哪里呢？
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**A**：文字识别主要有CTC和Attention两种方式，基于CTC的算法有CRNN、Rosetta、StarNet，基于Attention的方法有RARE、其他的算法PaddleOCR里没有提供复现代码。论文的链接可以参考：[PaddleOCR文本识别算法教程文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/algorithm_overview.md#%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95)
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### Q3.1.77: 使用mkldnn加速预测时遇到 'Please compile with MKLDNN first to use MKLDNN'
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**A**： 报错提示当前环境没有mkldnn，建议检查下当前CPU是否支持mlkdnn（MAC上是无法用mkldnn）；另外的可能是使用的预测库不支持mkldnn，
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建议从[这里](https://paddle-inference.readthedocs.io/en/latest/user_guides/download_lib.html#linux)下载支持mlkdnn的CPU预测库。
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<a name="OCR精选10个问题"></a>
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@ -720,6 +728,48 @@ src_im= cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
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**A**：文字识别主要有CTC和Attention两种方式，基于CTC的算法有CRNN、Rosetta、StarNet，基于Attention的方法有RARE、其他的算法PaddleOCR里没有提供复现代码。论文的链接可以参考：[PaddleOCR文本识别算法教程文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/algorithm_overview.md#%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95)
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### Q3.1.73: 如何使用TensorRT加速PaddleOCR预测？
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**A**： 目前paddle的dygraph分支已经支持了python和C++ TensorRT预测的代码，python端inference预测时把参数[--use_tensorrt=True](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/tools/infer/utility.py#L37)即可，
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C++TensorRT预测需要使用支持TRT的预测库并在编译时打开[-DWITH_TENSORRT=ON](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/deploy/cpp_infer/tools/build.sh#L15)。
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如果想修改其他分支代码支持TensorRT预测，可以参考[PR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/pull/2921)。
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注：建议使用TensorRT大于等于6.1.0.5以上的版本。
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### Q3.1.74: ppocr检测效果不好，该如何优化？
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**A**： 具体问题具体分析:
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1. 如果在你的场景上检测效果不可用，首选是在你的数据上做finetune训练；
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2. 如果图像过大，文字过于密集，建议不要过度压缩图像，可以尝试修改检测预处理的[resize逻辑](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/tools/infer/predict_det.py#L42)，防止图像被过度压缩；
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3. 检测框大小过于紧贴文字或检测框过大，可以调整[db_unclip_ratio](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/tools/infer/utility.py#L51)这个参数，加大参数可以扩大检测框，减小参数可以减小检测框大小；
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4. 检测框存在很多漏检问题，可以减小DB检测后处理的阈值参数[det_db_box_thresh](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/tools/infer/utility.py#L50)，防止一些检测框被过滤掉，也可以尝试设置[det_db_score_mode](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/tools/infer/utility.py#L54)为'slow';
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5. 其他方法可以选择[use_dilation](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/3ec57e8df9263de6fa897e33d2d91bc5d0849ef3/tools/infer/utility.py#L53)为True，对检测输出的feature map做膨胀处理，一般情况下，会有效果改善；
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### Q3.1.75: lite预测库和nb模型版本不匹配，该如何解决？
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**A**： 如果可以正常预测就不用管，如果这个问题导致无法正常预测，可以尝试使用同一个commit的Paddle Lite代码编译预测库和opt文件，可以参考[移动端部署教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.1/deploy/lite/readme.md)。
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### Q3.1.76: 'SystemError: (Fatal) Blocking queue is killed because the data reader raises an exception.' 遇到这个错如何处理？
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这个报错说明dataloader的时候报错了，如果是还未开始训练就报错，需要检查下数据和标签格式是不是对的，ppocr的数据标签格式为
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" 图像文件名 json.dumps编码的图像标注信息"
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ch4_test_images/img_61.jpg [{"transcription": "MASA", "points": [[310, 104], [416, 141], [418, 216], [312, 179]]}, {...}]
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提供的标注文件格式如上，中间用"\t"分隔，不是四个空格分隔。
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如果是训练期间报错了，需要检查下是不是遇到了异常数据，或者是共享内存不足导致了这个问题，可以使用tools/train.py中的test_reader进行调试，
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linux系统共享内存位于/dev/shm目录下，如果内存不足，可以清理/dev/shm目录, 另外，如果是使用docker，在创建镜像时，可通过设置参数--shm_size=8G 设置较大的共享内存。
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### Q3.1.77: 使用mkldnn加速预测时遇到 'Please compile with MKLDNN first to use MKLDNN'
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**A**： 报错提示当前环境没有mkldnn，建议检查下当前CPU是否支持mlkdnn（MAC上是无法用mkldnn）；另外的可能是使用的预测库不支持mkldnn，
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建议从[这里](https://paddle-inference.readthedocs.io/en/latest/user_guides/download_lib.html#linux)下载支持mlkdnn的CPU预测库。
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### 数据集
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