modify nrtr and svtr docs
Topdu
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514de3d59f
commit
9b1e82727b
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@ -25,10 +25,9 @@
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<a name="model"></a>
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`NRTR`使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练，在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估，算法复现效果如下：
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| | Avg accruacy | 下载链接 | 配置文件 |
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|--------|------------|--------------------------------------------------------------------------------| --- |
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| NRTR | 84.21% | [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mtb_nrtr_train.tar) | [config](../../configs/rec/rec_mtb_nrtr.yml) |
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|模型|骨干网络|配置文件|Acc|下载链接|
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| --- | --- | --- | --- | --- |
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|NRTR|MTB|[rec_mtb_nrtr.yml](../../configs/rec/rec_mtb_nrtr.yml)|84.21%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mtb_nrtr_train.tar)|
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<a name="2"></a>
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## 2. 环境配置
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@ -87,6 +86,17 @@ python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_mtb_nrtr.yml -o Global.infer_img='
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# 注意将pretrained_model的路径设置为本地路径。
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python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_mtb_nrtr.yml -o Global.pretrained_model=./rec_mtb_nrtr_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/rec_mtb_nrtr/
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```
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**注意：**
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- 如果您是在自己的数据集上训练的模型，并且调整了字典文件，请注意修改配置文件中的`character_dict_path`是否是所需要的字典文件。
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- 如果您修改了训练时的输入大小，请修改`tools/export_model.py`文件中的对应NRTR的`infer_shape`。
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转换成功后，在目录下有三个文件：
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```
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/inference/rec_mtb_nrtr/
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├── inference.pdiparams # 识别inference模型的参数文件
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├── inference.pdiparams.info # 识别inference模型的参数信息，可忽略
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└── inference.pdmodel # 识别inference模型的program文件
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```
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执行如下命令进行模型推理：
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@ -95,6 +105,21 @@ python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir='./doc/imgs_words_en/word_10.png'
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# 预测文件夹下所有图像时，可修改image_dir为文件夹，如 --image_dir='./doc/imgs_words_en/'。
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```
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执行命令后，上面图像的预测结果（识别的文本和得分）会打印到屏幕上，示例如下：
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结果如下：
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```shell
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Predicts of ./doc/imgs_words_en/word_10.png:('pain', 0.9265879392623901)
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```
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**注意**：
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- 训练上述模型采用的图像分辨率是[1，32，100]，需要通过参数`rec_image_shape`设置为您训练时的识别图像形状。
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- 在推理时需要设置参数`rec_char_dict_path`指定字典，如果您修改了字典，请修改该参数为您的字典文件。
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- 如果您修改了预处理方法，需修改`tools/infer/predict_rec.py`中NRTR的预处理为您的预处理方法。
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<a name="4-2"></a>
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### 4.2 C++推理部署
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@ -36,7 +36,7 @@ SVTR在场景文本识别公开数据集上的精度(%)和模型文件如下：
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* 中文数据集来自于[Chinese Benckmark](https://arxiv.org/abs/2112.15093) ，SVTR的中文训练评估策略遵循该论文。
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| |IC13<br/>857 | SVT |IIIT5k<br/>3000 |IC15<br/>1811| SVTP |CUTE80 | Avg_6 |IC15<br/>2077 |IC13<br/>1015 |IC03<br/>867|IC03<br/>860|Avg_10 | Chinese<br/>scene_test| 下载链接 |
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| 模型 |IC13<br/>857 | SVT |IIIT5k<br/>3000 |IC15<br/>1811| SVTP |CUTE80 | Avg_6 |IC15<br/>2077 |IC13<br/>1015 |IC03<br/>867|IC03<br/>860|Avg_10 | Chinese<br/>scene_test| 下载链接 |
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|:----------:|:------:|:-----:|:---------:|:------:|:-----:|:-----:|:-----:|:-------:|:-------:|:-----:|:-----:|:---------------------------------------------:|:-----:|:-----:|
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| SVTR Tiny | 96.85 | 91.34 | 94.53 | 83.99 | 85.43 | 89.24 | 90.87 | 80.55 | 95.37 | 95.27 | 95.70 | 90.13 | 67.90 | [英文](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_tiny_none_ctc_en_train.tar) / [中文](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train.tar) |
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| SVTR Small | 95.92 | 93.04 | 95.03 | 84.70 | 87.91 | 92.01 | 91.63 | 82.72 | 94.88 | 96.08 | 96.28 | 91.02 | 69.00 | [英文](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_small_none_ctc_en_train.tar) / [中文](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_small_none_ctc_ch_train.tar) |
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@ -77,7 +77,7 @@ python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs
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<a name="3-2"></a>
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### 3.2 评估
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可下载`SVTR`提供模型文件和配置文件：[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_tiny_none_ctc_en_train.tar) ，以`SVTR-T`为例，使用如下命令进行评估：
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可下载`SVTR`提供的模型文件和配置文件：[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_tiny_none_ctc_en_train.tar) ，以`SVTR-T`为例，使用如下命令进行评估：
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```shell
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# 注意将pretrained_model的路径设置为本地路径。
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@ -107,17 +107,39 @@ python3 tools/infer_rec.py -c ./rec_svtr_tiny_en_train/rec_svtr_tiny_6local_6glo
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python3 tools/export_model.py -c ./rec_svtr_tiny_en_train/rec_svtr_tiny_6local_6global_stn_en.yml -o Global.pretrained_model=./rec_svtr_tiny_none_ctc_en_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/rec_svtr_tiny_stn_en
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```
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**注意：**
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- 如果您是在自己的数据集上训练的模型，并且调整了字典文件，请注意修改配置文件中的`character_dict_path`是否为所正确的字典文件。
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- 如果您修改了训练时的输入大小，请修改`tools/export_model.py`文件中的对应SVTR的`infer_shape`。
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转换成功后，在目录下有三个文件：
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```
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/inference/rec_svtr_tiny_stn_en/
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├── inference.pdiparams # 识别inference模型的参数文件
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├── inference.pdiparams.info # 识别inference模型的参数信息，可忽略
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└── inference.pdmodel # 识别inference模型的program文件
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```
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执行如下命令进行模型推理：
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```shell
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python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir='./doc/imgs_words_en/word_10.png' --rec_model_dir='./inference/rec_svtr_tiny_stn_en/' --rec_algorithm='SVTR' --rec_image_shape='3,64,256' --rec_char_dict_path='./ppocr/utils/ic15_dict.txt'
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# 预测文件夹下所有图像时，可修改image_dir为文件夹，如 --image_dir='./doc/imgs_words_en/'。
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```
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执行命令后，上面图像的预测结果（识别的文本和得分）会打印到屏幕上，示例如下：
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结果如下：
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```shell
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[2022/04/26 10:11:01] ppocr INFO: Predicts of ./doc/imgs_words_en/word_10.png:('pain', 0.9999998807907104)
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Predicts of ./doc/imgs_words_en/word_10.png:('pain', 0.9999998807907104)
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```
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**注意**：
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- 如果您调整了训练时的输入分辨率，需要通过参数`rec_image_shape`设置为您需要的识别图像形状。
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- 在推理时需要设置参数`rec_char_dict_path`指定字典，如果您修改了字典，请修改该参数为您的字典文件。
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- 如果您修改了预处理方法，需修改`tools/infer/predict_rec.py`中SVTR的预处理为您的预处理方法。
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<a name="4-2"></a>
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### 4.2 C++推理部署
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