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README.md
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@ -9,6 +9,14 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
- 多种文本检测训练算法，EAST、DB
- 多种文本识别训练算法，Rosetta、CRNN、STAR-Net、RARE
### 已发布的中文模型:
|模型|检测|识别|
|-|-|-|
|8.6M中文模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar)|
|中文大模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models%2Fch_rec_r34_vd_crnn_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models%2Fch_rec_r34_vd_crnn.tar)|
## **超轻量级中文OCR体验**
![](doc/imgs_results/11.jpg)
@ -22,10 +30,12 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
#### 2.模型下载
```
# 下载inference模型文件包
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/inference.tar
mkdir inference && cd inference
# 下载8.6M中文模型的检测模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar && tar xf ch_det_mv3_db_infer.tar
# 下载8.6M中文模型的识别模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar && tar xf ch_rec_mv3_crnn_infer.tar
# inference模型文件包解压
tar -xf inference.tar
```
#### 3.单张图像或者图像集合预测
@ -37,14 +47,15 @@ tar -xf inference.tar
export PYTHONPATH=.
# 预测image_dir指定的单张图像
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/"
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn_infer/"
# 预测image_dir指定的图像集合
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/"
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn_infer/"
# 如果想使用CPU进行预测，执行命令如下
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/" --use_gpu=False
# 如果想使用CPU进行预测，需设置use_gpu参数为False
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn_infer/" --use_gpu=False
```
更多的文本检测、识别串联推理使用方式请参考文档教程中[基于预测引擎推理](./doc/inference.md)。
@ -172,6 +183,7 @@ PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[文本识
本项目的发布受<a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/master/LICENSE">Apache 2.0 license</a>许可认证。
## 版本更新
- 2020.5.29 发布中文检测、识别的大模型
## 如何贡献代码
我们非常欢迎你为PaddleOCR贡献代码，也十分感谢你的反馈。

25
doc/inference.md
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@ -13,17 +13,17 @@ inference 模型（fluid.io.save_inference_model保存的模型）
下载超轻量级中文检测模型：
```
wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/det_mv3_db.tar && tar xf ch_lite/det_mv3_db.tar -C ch_lite
wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar && tar xf ch_lite/ch_det_mv3_db.tar -C .ch_lite/
```
上述模型是以MobileNetV3为backbone训练的DB算法，将训练好的模型转换成inference模型只需要运行如下命令：
```
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/det_mv3_db/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference_model/det_db/
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/ch_det_mv3_db/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_db/
```
转inference模型时，使用的配置文件和训练时使用的配置文件相同。另外，还需要设置配置文件中的Global.checkpoints、Global.save_inference_dir参数。
其中Global.checkpoints指向训练中保存的模型参数文件，Global.save_inference_dir是生成的inference模型要保存的目录。
转换成功后，在save_inference_dir 目录下有两个文件：
```
inference_model/det_db/
inference/det_db/
└─ model 检测inference模型的program文件
└─ params 检测inference模型的参数文件
```
@ -32,19 +32,20 @@ inference_model/det_db/
下载超轻量中文识别模型：
```
wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/rec_crnn.tar && tar xf ch_lite/rec_crnn.tar -C .ch_lite/
wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/rec_mv3_crnn.tar && tar xf ch_lite/rec_mv3_crnn.tar -C .ch_lite/
```
识别模型转inference模型与检测的方式相同，如下：
```
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/rec_crnn/best_accuracy \
Global.save_inference_dir=./inference_model/rec_crnn/
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/rec_mv3_crnn/best_accuracy \
Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn/
```
如果您是在自己的数据集上训练的模型，并且调整了中文字符的字典文件，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。
转换成功后，在目录下有两个文件：
```
/inference_model/rec_crnn/
/inference/rec_crnn/
└─ model 识别inference模型的program文件
└─ params 识别inference模型的参数文件
```
@ -58,7 +59,7 @@ python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Globa
超轻量中文检测模型推理，可以执行如下命令：
```
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det/"
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/"
```
可视化文本检测结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面，结果文件的名称前缀为'det_res'。结果示例如下：
@ -68,12 +69,12 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_di
通过设置参数det_max_side_len的大小，改变检测算法中图片规范化的最大值。当图片的长宽都小于det_max_side_len，则使用原图预测，否则将图片等比例缩放到最大值，进行预测。该参数默认设置为det_max_side_len=960. 如果输入图片的分辨率比较大，而且想使用更大的分辨率预测，可以执行如下命令：
```
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det/" --det_max_side_len=1200
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --det_max_side_len=1200
```
如果想使用CPU进行预测，执行命令如下
```
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det/" --use_gpu=False
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --use_gpu=False
```
### 2.DB文本检测模型推理
@ -134,7 +135,7 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_
超轻量中文识别模型推理，可以执行如下命令：
```
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="./inference/rec/"
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/"
```
![](imgs_words/ch/word_4.jpg)
@ -188,7 +189,7 @@ dict_character = list(self.character_str)
在执行预测时，需要通过参数image_dir指定单张图像或者图像集合的路径、参数det_model_dir指定检测inference模型的路径和参数rec_model_dir指定识别inference模型的路径。可视化识别结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面。
```
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/"
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/"
```
执行命令后，识别结果图像如下：

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