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Raw Blame History

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1. 简介
2. 性能
3. 效果演示
- 3.1 SER
- 3.2 RE
4. 安装
- 4.1 安装依赖
- 4.2 安装PaddleOCR（包含 PP-OCR 和 VQA）
5. 使用
6. 参考链接
License

文档视觉问答（DOC-VQA）

1. 简介

VQA指视觉问答，主要针对图像内容进行提问和回答,DOC-VQA是VQA任务中的一种，DOC-VQA主要针对文本图像的文字内容提出问题。

PP-Structure 里的 DOC-VQA算法基于PaddleNLP自然语言处理算法库进行开发。

主要特性如下：

集成LayoutXLM模型以及PP-OCR预测引擎。
支持基于多模态方法的语义实体识别 (Semantic Entity Recognition, SER) 以及关系抽取 (Relation Extraction, RE) 任务。基于 SER 任务，可以完成对图像中的文本识别与分类；基于 RE 任务，可以完成对图象中的文本内容的关系提取，如判断问题对(pair)。
支持SER任务和RE任务的自定义训练。
支持OCR+SER的端到端系统预测与评估。
支持OCR+SER+RE的端到端系统预测。

本项目是 LayoutXLM: Multimodal Pre-training for Multilingual Visually-rich Document Understanding 在 Paddle 2.2上的开源实现，包含了在 XFUND数据集上的微调代码。

2. 性能

我们在 XFUND 的中文数据集上对算法进行了评估，性能如下

模型	任务	hmean	模型下载地址
LayoutXLM	SER	0.9038	链接
LayoutXLM	RE	0.7483	链接
LayoutLMv2	SER	0.8544	链接
LayoutLMv2	RE	0.6777	链接
LayoutLM	SER	0.7731	链接

3. 效果演示

注意： 测试图片来源于XFUND数据集。

3.1 SER

图中不同颜色的框表示不同的类别，对于XFUND数据集，有QUESTION, ANSWER, HEADER 3种类别

深紫色：HEADER
浅紫色：QUESTION
军绿色：ANSWER

在OCR检测框的左上方也标出了对应的类别和OCR识别结果。

3.2 RE

图中红色框表示问题，蓝色框表示答案，问题和答案之间使用绿色线连接。在OCR检测框的左上方也标出了对应的类别和OCR识别结果。

4. 安装

4.1 安装依赖

（1) 安装PaddlePaddle

python3 -m pip install --upgrade pip

# GPU安装
python3 -m pip install "paddlepaddle-gpu>=2.2" -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

# CPU安装
python3 -m pip install "paddlepaddle>=2.2" -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

更多需求，请参照安装文档中的说明进行操作。

4.2 安装PaddleOCR（包含 PP-OCR 和 VQA）

（1）pip快速安装PaddleOCR whl包（仅预测）

python3 -m pip install paddleocr

（2）下载VQA源码（预测+训练）

【推荐】git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

# 如果因为网络问题无法pull成功，也可选择使用码云上的托管：
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR

# 注：码云托管代码可能无法实时同步本github项目更新，存在3~5天延时，请优先使用推荐方式。

（3）安装VQA的requirements

python3 -m pip install -r ppstructure/vqa/requirements.txt

5. 使用

5.1 数据和预训练模型准备

如果希望直接体验预测过程，可以下载我们提供的预训练模型，跳过训练过程，直接预测即可。

下载处理好的数据集

处理好的XFUND中文数据集下载地址：链接。

下载并解压该数据集，解压后将数据集放置在当前目录下。

wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/dataset/XFUND.tar

转换数据集

若需进行其他XFUND数据集的训练，可使用下面的命令进行数据集的转换

python3 ppstructure/vqa/tools/trans_xfun_data.py --ori_gt_path=path/to/json_path --output_path=path/to/save_path

下载预训练模型

mkdir pretrain && cd pretrain
#下载SER模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar && tar -xvf ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar
#下载RE模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutXLM_xfun_zh.tar && tar -xvf re_LayoutXLM_xfun_zh.tar
cd ../

5.2 SER

启动训练之前，需要修改下面的四个字段

Train.dataset.data_dir：指向训练集图片存放目录
Train.dataset.label_file_list：指向训练集标注文件
Eval.dataset.data_dir：指指向验证集图片存放目录
Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件

启动训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 tools/train.py -c configs/vqa/ser/layoutxlm.yml

最终会打印出precision, recall, hmean等指标。在./output/ser_layoutxlm/文件夹中会保存训练日志，最优的模型和最新epoch的模型。

恢复训练

恢复训练需要将之前训练好的模型所在文件夹路径赋值给 Architecture.Backbone.checkpoints 字段。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 tools/train.py -c configs/vqa/ser/layoutxlm.yml -o Architecture.Backbone.checkpoints=path/to/model_dir

评估

评估需要将待评估的模型所在文件夹路径赋值给 Architecture.Backbone.checkpoints 字段。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 tools/eval.py -c configs/vqa/ser/layoutxlm.yml -o Architecture.Backbone.checkpoints=path/to/model_dir

最终会打印出precision, recall, hmean等指标

基于训练引擎的OCR + SER串联预测

使用如下命令即可完成基于训练引擎的OCR + SER的串联预测, 以基于LayoutXLM的SER模型为例:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 tools/infer_vqa_token_ser.py -c configs/vqa/ser/layoutxlm.yml  -o Architecture.Backbone.checkpoints=pretrain/ser_LayoutXLM_xfun_zh/ Global.infer_img=doc/vqa/input/zh_val_42.jpg

最终会在config.Global.save_res_path字段所配置的目录下保存预测结果可视化图像以及预测结果文本文件，预测结果文本文件名为infer_results.txt。

对OCR + SER预测系统进行端到端评估

首先使用 tools/infer_vqa_token_ser.py 脚本完成数据集的预测，然后使用下面的命令进行评估。

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python3 tools/eval_with_label_end2end.py --gt_json_path XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json  --pred_json_path output_res/infer_results.txt

模型导出

使用如下命令即可完成SER模型的模型导出, 以基于LayoutXLM的SER模型为例:

python3.7 tools/export_model.py -c configs/vqa/ser/layoutxlm.yml -o Architecture.Backbone.checkpoints=pretrain/ser_LayoutXLM_xfun_zh/ Global.save_inference_dir=output/ser/infer

转换后的模型会存放在Global.save_inference_dir字段指定的目录下。

基于预测引擎的OCR + SER串联预测

使用如下命令即可完成基于预测引擎的OCR + SER的串联预测, 以基于LayoutXLM的SER模型为例:

cd ppstructure
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3.7 vqa/predict_vqa_token_ser.py --vqa_algorithm=LayoutXLM --ser_model_dir=../output/ser/infer --ser_dict_path=../train_data/XFUND/class_list_xfun.txt --vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf --image_dir=docs/vqa/input/zh_val_42.jpg --output=output

预测成功后，可视化图片和结果会保存在output字段指定的目录下

5.3 RE

启动训练