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中文OCR训练预测技巧

这里整理了一些中文OCR训练预测技巧，持续更新中，欢迎各位小伙伴贡献OCR炼丹秘籍～

1、更换骨干网络

  • 问题描述

    目前PaddleOCR中使用的骨干网络有ResNet_vd系列和MobileNetV3系列，更换骨干网络是否有助于效果提升？更换时需要注意什么？

  • 炼丹建议

    • 无论是文字检测，还是文字识别，骨干网络的选择是预测效果和预测效率的权衡。一般，选择更大规模的骨干网络，例如ResNet101_vd，则检测或识别更准确，但预测耗时相应也会增加。而选择更小规模的骨干网络，例如MobileNetV3_small_x0_35，则预测更快，但检测或识别的准确率会大打折扣。幸运的是不同骨干网络的检测或识别效果与在ImageNet数据集图像1000分类任务效果正相关。飞桨图像分类套件PaddleClas汇总了ResNet_vd、Res2Net、HRNet、MobileNetV3、GhostNet等23种系列的分类网络结构，在上述图像分类任务的top1识别准确率，GPU(V100和T4)和CPU(骁龙855)的预测耗时以及相应的117个预训练模型下载地址。
    • 文字检测骨干网络的替换，主要是确定类似与ResNet的4个stages，以方便集成后续的类似FPN的检测头。此外，对于文字检测问题，使用ImageNet训练的分类预训练模型，可以加速收敛和效果提升。
    • 文字识别的骨干网络的替换，需要注意网络宽高stride的下降位置。由于文本识别一般宽高比例很大，因此高度下降频率少一些，宽度下降频率多一些。可以参考PaddleOCR中MobileNetV3骨干网络的改动。

2、中文长文本识别

  • 问题描述

    中文识别模型训练时分辨率最大是[3,32,320]，如果待识别的文本图像太长，如下图所示，该如何适配？

  • 炼丹建议

    在中文识别模型训练时，并不是采用直接将训练样本缩放到[3,32,320]进行训练，而是先等比例缩放图像，保证图像高度为32，宽度不足320的部分补0，宽高比大于10的样本直接丢弃。预测时，如果是单张图像预测，则按上述操作直接对图像缩放，不做宽度320的限制。如果是多张图预测，则采用batch方式预测，每个batch的宽度动态变换，采用这个batch中最长宽度。参考代码如下：

      def resize_norm_img(self, img, max_wh_ratio):
      imgC, imgH, imgW = self.rec_image_shape
      assert imgC == img.shape[2]
      if self.character_type == "ch":
          imgW = int((32 * max_wh_ratio))
      h, w = img.shape[:2]
      ratio = w / float(h)
      if math.ceil(imgH * ratio) > imgW:
          resized_w = imgW
      else:
          resized_w = int(math.ceil(imgH * ratio))
      resized_image = cv2.resize(img, (resized_w, imgH))
      resized_image = resized_image.astype('float32')
      resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255
      resized_image -= 0.5
      resized_image /= 0.5
      padding_im = np.zeros((imgC, imgH, imgW), dtype=np.float32)
      padding_im[:, :, 0:resized_w] = resized_image
      return padding_im

3、空格识别

  • 问题描述

    如下图所示，对于中英文混合场景，为了便于阅读和使用识别结果，往往需要将单词之间的空格识别出来，这种情况如何适配？

  • 炼丹建议

    空格识别可以考虑以下两种方案:(1)优化文本检测算法。检测结果在空格处将文本断开。这种方案在检测数据标注时，需要将含有空格的文本行分成好多段。(2)优化文本识别算法。在识别字典里面引入空格字符，然后在识别的训练数据中，如果用空行，进行标注。此外，合成数据时，通过拼接训练数据，生成含有空格的文本。PaddleOCR目前采用的是第二种方案。