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# 添加新算法
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PaddleOCR将一个算法分解为以下几个部分，并对各部分进行模块化处理，方便快速组合出新的算法。
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* 数据加载和处理
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* 网络
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* 后处理
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* 损失函数
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* 指标评估
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* 优化器
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下面将分别对每个部分进行介绍，并介绍如何在该部分里添加新算法所需模块。
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## 数据加载和处理
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数据加载和处理由不同的模块(module)组成，其完成了图片的读取、数据增强和label的制作。这一部分在[ppocr/data](../../ppocr/data)下。 各个文件及文件夹作用说明如下:
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```bash
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ppocr/data/
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├── imaug # 图片的读取、数据增强和label制作相关的文件
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│ ├── label_ops.py # 对label进行变换的modules
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│ ├── operators.py # 对image进行变换的modules
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│ ├──.....
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├── __init__.py
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├── lmdb_dataset.py # 读取lmdb的数据集的dataset
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└── simple_dataset.py # 读取以`image_path\tgt`形式保存的数据集的dataset
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```
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PaddleOCR内置了大量图像操作相关模块，对于没有没有内置的模块可通过如下步骤添加:
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1. 在 [ppocr/data/imaug](../../ppocr/data/imaug) 文件夹下新建文件，如my_module.py。
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2. 在 my_module.py 文件内添加相关代码，示例代码如下:
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```python
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class MyModule:
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def __init__(self, *args, **kwargs):
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# your init code
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pass
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def __call__(self, data):
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img = data['image']
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label = data['label']
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# your process code
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data['image'] = img
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data['label'] = label
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return data
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```
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3. 在 [ppocr/data/imaug/\__init\__.py](../../ppocr/data/imaug/__init__.py) 文件内导入添加的模块。
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数据处理的所有处理步骤由不同的模块顺序执行而成，在config文件中按照列表的形式组合并执行。如:
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```yaml
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# angle class data process
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transforms:
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- DecodeImage: # load image
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img_mode: BGR
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channel_first: False
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- MyModule:
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args1: args1
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args2: args2
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- KeepKeys:
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keep_keys: [ 'image', 'label' ] # dataloader will return list in this order
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```
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## 网络
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网络部分完成了网络的组网操作，PaddleOCR将网络划分为四部分，这一部分在[ppocr/modeling](../../ppocr/modeling)下。 进入网络的数据将按照顺序(transforms->backbones->
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necks->heads)依次通过这四个部分。
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```bash
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├── architectures # 网络的组网代码
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├── transforms # 网络的图像变换模块
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├── backbones # 网络的特征提取模块
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├── necks # 网络的特征增强模块
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└── heads # 网络的输出模块
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```
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PaddleOCR内置了DB,EAST,SAST,CRNN和Attention等算法相关的常用模块，对于没有内置的模块可通过如下步骤添加，四个部分添加步骤一致，以backbones为例:
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1. 在 [ppocr/modeling/backbones](../../ppocr/modeling/backbones) 文件夹下新建文件，如my_backbone.py。
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2. 在 my_backbone.py 文件内添加相关代码，示例代码如下:
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```python
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import paddle
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import paddle.nn as nn
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import paddle.nn.functional as F
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class MyBackbone(nn.Layer):
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def __init__(self, *args, **kwargs):
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super(MyBackbone, self).__init__()
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# your init code
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self.conv = nn.xxxx
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def forward(self, inputs):
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# your necwork forward
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y = self.conv(inputs)
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return y
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```
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3. 在 [ppocr/modeling/backbones/\__init\__.py](../../ppocr/modeling/backbones/__init__.py)文件内导入添加的模块。
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在完成网络的四部分模块添加之后，只需要配置文件中进行配置即可使用，如:
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```yaml
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Architecture:
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model_type: rec
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algorithm: CRNN
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Transform:
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name: MyTransform
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|
args1: args1
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|
args2: args2
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Backbone:
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|
name: MyBackbone
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|
args1: args1
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|
Neck:
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|
|
name: MyNeck
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|
|
args1: args1
|
|
|
Head:
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|
|
name: MyHead
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|
|
args1: args1
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|
```
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## 后处理
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后处理实现解码网络输出获得文本框或者识别到的文字。这一部分在[ppocr/postprocess](../../ppocr/postprocess)下。
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PaddleOCR内置了DB,EAST,SAST,CRNN和Attention等算法相关的后处理模块，对于没有内置的组件可通过如下步骤添加:
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1. 在 [ppocr/postprocess](../../ppocr/postprocess) 文件夹下新建文件，如 my_postprocess.py。
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2. 在 my_postprocess.py 文件内添加相关代码，示例代码如下:
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```python
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import paddle
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class MyPostProcess:
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def __init__(self, *args, **kwargs):
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# your init code
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pass
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def __call__(self, preds, label=None, *args, **kwargs):
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if isinstance(preds, paddle.Tensor):
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preds = preds.numpy()
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# you preds decode code
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preds = self.decode_preds(preds)
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if label is None:
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return preds
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# you label decode code
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label = self.decode_label(label)
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return preds, label
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def decode_preds(self, preds):
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# you preds decode code
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|
pass
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|
def decode_label(self, preds):
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# you label decode code
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|
pass
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|
```
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3. 在 [ppocr/postprocess/\__init\__.py](../../ppocr/postprocess/__init__.py)文件内导入添加的模块。
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在后处理模块添加之后，只需要配置文件中进行配置即可使用，如:
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```yaml
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|
PostProcess:
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|
name: MyPostProcess
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|
args1: args1
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|
args2: args2
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```
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## 损失函数
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损失函数用于计算网络输出和label之间的距离。这一部分在[ppocr/losses](../../ppocr/losses)下。
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PaddleOCR内置了DB,EAST,SAST,CRNN和Attention等算法相关的损失函数模块，对于没有内置的模块可通过如下步骤添加:
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1. 在 [ppocr/losses](../../ppocr/losses) 文件夹下新建文件，如 my_loss.py。
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2. 在 my_loss.py 文件内添加相关代码，示例代码如下:
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|
```python
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|
import paddle
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|
from paddle import nn
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|
|
class MyLoss(nn.Layer):
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|
def __init__(self, **kwargs):
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|
super(MyLoss, self).__init__()
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# you init code
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|
pass
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def __call__(self, predicts, batch):
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|
label = batch[1]
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# your loss code
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loss = self.loss(input=predicts, label=label)
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|
return {'loss': loss}
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```
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3. 在 [ppocr/losses/\__init\__.py](../../ppocr/losses/__init__.py)文件内导入添加的模块。
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在损失函数添加之后，只需要配置文件中进行配置即可使用，如:
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```yaml
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|
Loss:
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|
name: MyLoss
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|
|
args1: args1
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|
args2: args2
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|
```
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## 指标评估
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指标评估用于计算网络在当前batch上的性能。这一部分在[ppocr/metrics](../../ppocr/metrics)下。 PaddleOCR内置了检测，分类和识别等算法相关的指标评估模块，对于没有内置的模块可通过如下步骤添加:
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1. 在 [ppocr/metrics](../../ppocr/metrics) 文件夹下新建文件，如my_metric.py。
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2. 在 my_metric.py 文件内添加相关代码，示例代码如下:
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```python
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|
class MyMetric(object):
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def __init__(self, main_indicator='acc', **kwargs):
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# main_indicator is used for select best model
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self.main_indicator = main_indicator
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self.reset()
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|
def __call__(self, preds, batch, *args, **kwargs):
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# preds is out of postprocess
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# batch is out of dataloader
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labels = batch[1]
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cur_correct_num = 0
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cur_all_num = 0
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# you metric code
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self.correct_num += cur_correct_num
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self.all_num += cur_all_num
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return {'acc': cur_correct_num / cur_all_num, }
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def get_metric(self):
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|
"""
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|
return metircs {
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|
'acc': 0,
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|
'norm_edit_dis': 0,
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|
|
}
|
|
|
"""
|
|
|
acc = self.correct_num / self.all_num
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|
|
self.reset()
|
|
|
return {'acc': acc}
|
|
|
|
|
|
def reset(self):
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|
# reset metric
|
|
|
self.correct_num = 0
|
|
|
self.all_num = 0
|
|
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|
```
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|
3. 在 [ppocr/metrics/\__init\__.py](../../ppocr/metrics/__init__.py)文件内导入添加的模块。
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在指标评估模块添加之后，只需要配置文件中进行配置即可使用，如:
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|
```yaml
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|
|
Metric:
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|
|
name: MyMetric
|
|
|
main_indicator: acc
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|
```
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## 优化器
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优化器用于训练网络。优化器内部还包含了网络正则化和学习率衰减模块。 这一部分在[ppocr/optimizer](../../ppocr/optimizer)下。 PaddleOCR内置了`Momentum`,`Adam`
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和`RMSProp`等常用的优化器模块，`Linear`,`Cosine`,`Step`和`Piecewise`等常用的正则化模块与`L1Decay`和`L2Decay`等常用的学习率衰减模块。
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对于没有内置的模块可通过如下步骤添加，以`optimizer`为例:
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1. 在 [ppocr/optimizer/optimizer.py](../../ppocr/optimizer/optimizer.py) 文件内创建自己的优化器，示例代码如下:
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```python
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from paddle import optimizer as optim
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class MyOptim(object):
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|
def __init__(self, learning_rate=0.001, *args, **kwargs):
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|
self.learning_rate = learning_rate
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def __call__(self, parameters):
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# It is recommended to wrap the built-in optimizer of paddle
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opt = optim.XXX(
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learning_rate=self.learning_rate,
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|
parameters=parameters)
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|
return opt
|
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|
```
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|
|
|
|
|
在优化器模块添加之后，只需要配置文件中进行配置即可使用，如:
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|
|
|
|
|
```yaml
|
|
|
Optimizer:
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|
|
name: MyOptim
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|
|
args1: args1
|
|
|
args2: args2
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lr:
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|
name: Cosine
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|
|
learning_rate: 0.001
|
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regularizer:
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name: 'L2'
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|
factor: 0
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``` |
