PaddleOCR/doc/doc_ch/algorithm_rec_latex_ocr.md

印刷数学公式识别算法-LaTeX-OCR

• 1. 算法简介
• 2. 环境配置
• 3. 模型训练、评估、预测
  • 3.1 pickle 标签文件生成
  • 3.2 训练
  • 3.3 评估
  • 3.4 预测
• 4. 推理部署
  • 4.1 Python推理
  • 4.2 C++推理
  • 4.3 Serving服务化部署
  • 4.4 更多推理部署
• 5. FAQ

1. 算法简介

原始项目：

https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR

LaTeX-OCR使用LaTeX-OCR印刷公式数据集进行训练，在对应测试集上的精度如下：

模型	骨干网络	配置文件	BLEU score	normed edit distance	ExpRate	下载链接
LaTeX-OCR	Hybrid ViT	rec_latex_ocr.yml	0.8821	0.0823	40.01%	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

3.1 pickle 标签文件生成

从谷歌云盘中下载 formulae.zip 和 math.txt，之后，使用如下命令，生成 pickle 标签文件。

# 创建 LaTeX-OCR 数据集目录
mkdir -p train_data/LaTeXOCR
# 解压formulae.zip ，并拷贝math.txt
unzip -d train_data/LaTeXOCR path/formulae.zip
cp path/math.txt train_data/LaTeXOCR
# 将原始的 .txt 文件转换为 .pkl 文件，从而对不同尺度的图像进行分组
# 训练集转换
python ppocr/utils/formula_utils/math_txt2pkl.py --image_dir=train_data/LaTeXOCR/train --mathtxt_path=train_data/LaTeXOCR/math.txt --output_dir=train_data/LaTeXOCR/
# 验证集转换
python ppocr/utils/formula_utils/math_txt2pkl.py --image_dir=train_data/LaTeXOCR/val --mathtxt_path=train_data/LaTeXOCR/math.txt --output_dir=train_data/LaTeXOCR/
# 测试集转换
python ppocr/utils/formula_utils/math_txt2pkl.py --image_dir=train_data/LaTeXOCR/test --mathtxt_path=train_data/LaTeXOCR/math.txt --output_dir=train_data/LaTeXOCR/

3.2 模型训练

请参考文本识别训练教程。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练LaTeX-OCR识别模型时需要更换配置文件为LaTeX-OCR的配置文件。

启动训练

具体地，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 (默认训练方式)
python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_latex_ocr.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 configs/rec/rec_latex_ocr.yml

注意：

• 默认每训练22个epoch（60000次iteration）进行1次评估，若您更改训练的batch_size，或更换数据集，请在训练时作出如下修改

python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_latex_ocr.yml -o Global.eval_batch_step=[0,{length_of_dataset//batch_size*22}]

3.3 评估

可下载已训练完成的模型文件，使用如下命令进行评估：

# 注意将pretrained_model的路径设置为本地路径。若使用自行训练保存的模型，请注意修改路径和文件名为{path/to/weights}/{model_name}。
# 验证集评估
python3 tools/eval.py -c configs/rec/rec_latex_ocr.yml -o Global.pretrained_model=./rec_latex_ocr_train/best_accuracy.pdparams Metric.cal_blue_score=True
# 测试集评估
python3 tools/eval.py -c configs/rec/rec_latex_ocr.yml -o Global.pretrained_model=./rec_latex_ocr_train/best_accuracy.pdparams Metric.cal_blue_score=True Eval.dataset.data=./train_data/LaTeXOCR/latexocr_test.pkl

3.4 预测

使用如下命令进行单张图片预测：

# 注意将pretrained_model的路径设置为本地路径。
python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_latex_ocr.yml  -o  Architecture.Backbone.is_predict=True Architecture.Backbone.is_export=True Architecture.Head.is_export=True Global.infer_img='./doc/datasets/pme_demo/0000013.png' Global.pretrained_model=./rec_latex_ocr_train/best_accuracy.pdparams
# 预测文件夹下所有图像时，可修改infer_img为文件夹，如 Global.infer_img='./doc/datasets/pme_demo/'。

4. 推理部署

4.1 Python推理

首先将训练得到best模型，转换成inference model。这里以训练完成的模型为例（模型下载地址 )，可以使用如下命令进行转换：

# 注意将pretrained_model的路径设置为本地路径。
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_latex_ocr.yml -o Global.pretrained_model=./rec_latex_ocr_train/best_accuracy.pdparams Global.save_inference_dir=./inference/rec_latex_ocr_infer/ Architecture.Backbone.is_predict=True Architecture.Backbone.is_export=True Architecture.Head.is_export=True

# 目前的静态图模型支持的最大输出长度为512

注意：

• 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，请检查配置文件中的rec_char_dict_path是否为所需要的字典文件。
• 转换后模型下载地址

转换成功后，在目录下有三个文件：

/inference/rec_latex_ocr_infer/
    ├── inference.pdiparams         # 识别inference模型的参数文件
    ├── inference.pdiparams.info    # 识别inference模型的参数信息，可忽略
    └── inference.pdmodel           # 识别inference模型的program文件

执行如下命令进行模型推理：

python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir='./doc/datasets/pme_demo/0000295.png' --rec_algorithm="LaTeXOCR" --rec_batch_num=1 --rec_model_dir="./inference/rec_latex_ocr_infer/"  --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/dict/latex_ocr_tokenizer.json"

# 预测文件夹下所有图像时，可修改image_dir为文件夹，如 --image_dir='./doc/datasets/pme_demo/'。

 

执行命令后，上面图像的预测结果（识别的文本）会打印到屏幕上，示例如下：

Predicts of ./doc/datasets/pme_demo/0000295.png:\zeta_{0}(\nu)=-{\frac{\nu\varrho^{-2\nu}}{\pi}}\int_{\mu}^{\infty}d\omega\int_{C_{+}}d z{\frac{2z^{2}}{(z^{2}+\omega^{2})^{\nu+1}}}{\tilde{\Psi}}(\omega;z)e^{i\epsilon z}~~~,

注意：

• 需要注意预测图像为白底黑字，即手写公式部分为黑色，背景为白色的图片。
• 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。
• 如果您修改了预处理方法，需修改tools/infer/predict_rec.py中 LaTeX-OCR 的预处理为您的预处理方法。

4.2 C++推理部署

由于C++预处理后处理还未支持 LaTeX-OCR，所以暂未支持

4.3 Serving服务化部署

暂不支持

4.4 更多推理部署

暂不支持

5. FAQ

1. LaTeX-OCR 数据集来自于LaTeXOCR源repo 。