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关键信息提取(Key Information Extraction)

本节介绍PaddleOCR中关键信息提取SDMGR方法的快速使用和训练方法。

SDMGR是一个关键信息提取算法，将每个检测到的文本区域分类为预定义的类别，如订单ID、发票号码，金额等。

1. 快速使用

训练和测试的数据采用wildreceipt数据集，通过如下指令下载数据集：

wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/kie/wildreceipt.tar && tar xf wildreceipt.tar

执行预测：

cd PaddleOCR/
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/kie/kie_vgg16.tar && tar xf kie_vgg16.tar
python3.7 tools/infer_kie.py -c configs/kie/kie_unet_sdmgr.yml -o Global.checkpoints=kie_vgg16/best_accuracy  Global.infer_img=../wildreceipt/1.txt

执行预测后的结果保存在./output/sdmgr_kie/predicts_kie.txt文件中，可视化结果保存在/output/sdmgr_kie/kie_results/目录下。

可视化结果如下图所示：

2. 执行训练

创建数据集软链到PaddleOCR/train_data目录下：

cd PaddleOCR/ && mkdir train_data && cd train_data

ln -s ../../wildreceipt ./

训练采用的配置文件是configs/kie/kie_unet_sdmgr.yml，配置文件中默认训练数据路径是train_data/wildreceipt，准备好数据后，可以通过如下指令执行训练：

python3.7 tools/train.py -c configs/kie/kie_unet_sdmgr.yml -o Global.save_model_dir=./output/kie/

3. 执行评估

python3.7 tools/eval.py -c configs/kie/kie_unet_sdmgr.yml -o Global.checkpoints=./output/kie/best_accuracy

4. 参考文献

@misc{sun2021spatial,
      title={Spatial Dual-Modality Graph Reasoning for Key Information Extraction},
      author={Hongbin Sun and Zhanghui Kuang and Xiaoyu Yue and Chenhao Lin and Wayne Zhang},
      year={2021},
      eprint={2103.14470},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}