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Raw Blame History

CRNN

1. 算法简介
2. 环境配置
3. 模型训练、评估、预测
4. 推理部署
5. FAQ

1. 算法简介

论文信息：

An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition

Baoguang Shi, Xiang Bai, Cong Yao

IEEE, 2015

参考DTRB 文字识别训练和评估流程，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，算法效果如下：

模型	骨干网络	Avg Accuracy	配置文件	下载链接
CRNN	Resnet34_vd	81.04%	configs/rec/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml	训练模型
CRNN	MobileNetV3	77.95%	configs/rec/rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml	训练模型

2. 环境配置

请先参考《运行环境准备》配置PaddleOCR运行环境，参考《项目克隆》克隆项目代码。

3. 模型训练、评估、预测

请参考文本识别训练教程。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的识别模型只需要更换配置文件即可。

训练

在完成数据准备后，便可以启动训练，训练命令如下：

#单卡训练（训练周期长，不建议）
python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml

#多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3'  tools/train.py -c rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml

评估

# GPU 评估， Global.pretrained_model 为待测权重
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy

预测：

# 预测使用的配置文件必须与训练一致
python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.infer_img=doc/imgs_words/en/word_1.png

4. 推理部署

4.1 Python推理

首先将 CRNN 文本识别训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet34_vd骨干网络，使用MJSynth和SynthText两个英文文本识别合成数据集训练的模型为例，可以使用如下命令进行转换：

python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml -o Global.pretrained_model=./rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn

CRNN 文本识别模型推理，可以执行如下命令：

python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ic15_dict.txt"

执行命令后，上面图像的识别结果如下：

Predicts of ./doc/imgs_words_en/word_336.png:('super', 0.9999073)

注意：由于上述模型是参考DTRB文本识别训练和评估流程，与超轻量级中文识别模型训练有两方面不同：

训练时采用的图像分辨率不同，训练上述模型采用的图像分辨率是[3，32，100]，而中文模型训练时，为了保证长文本的识别效果，训练时采用的图像分辨率是[3, 32, 320]。预测推理程序默认的形状参数是训练中文采用的图像分辨率，即[3, 32, 320]。因此，这里推理上述英文模型时，需要通过参数rec_image_shape设置识别图像的形状。
字符列表，DTRB论文中实验只是针对26个小写英文本母和10个数字进行实验，总共36个字符。所有大小字符都转成了小写字符，不在上面列表的字符都忽略，认为是空格。因此这里没有输入字符字典，而是通过如下命令生成字典.因此在推理时需要设置参数rec_char_dict_path，指定为英文字典"./ppocr/utils/ic15_dict.txt"。

self.character_str = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
dict_character = list(self.character_str)

4.2 C++推理

准备好推理模型后，参考cpp infer教程进行操作即可。

4.3 Serving服务化部署

准备好推理模型后，参考pdserving教程进行Serving服务化部署，包括Python Serving和C++ Serving两种模式。

4.4 更多推理部署

CRNN模型还支持以下推理部署方式：

Paddle2ONNX推理：准备好推理模型后，参考paddle2onnx教程操作。

5. FAQ

引用

@ARTICLE{7801919,
  author={Shi, Baoguang and Bai, Xiang and Yao, Cong},
  journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
  title={An End-to-End Trainable Neural Network for Image-Based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition},
  year={2017},
  volume={39},
  number={11},
  pages={2298-2304},
  doi={10.1109/TPAMI.2016.2646371}}

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