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文字识别

本文提供了PaddleOCR文本识别任务的全流程指南,包括数据准备、模型训练、调优、评估、预测,各个阶段的详细说明:

1. 数据准备

1.1. 准备数据集

PaddleOCR 支持两种数据格式:

  • lmdb 用于训练以lmdb格式存储的数据集(LMDBDataSet);
  • 通用数据 用于训练以文本文件存储的数据集(SimpleDataSet);

训练数据的默认存储路径是 PaddleOCR/train_data,如果您的磁盘上已有数据集,只需创建软链接至数据集目录:

# linux and mac os
ln -sf <path/to/dataset> <path/to/paddle_ocr>/train_data/dataset
# windows
mklink /d <path/to/paddle_ocr>/train_data/dataset <path/to/dataset>

1.2. 自定义数据集

下面以通用数据集为例, 介绍如何准备数据集:

  • 训练集

建议将训练图片放入同一个文件夹,并用一个txt文件(rec_gt_train.txt)记录图片路径和标签,txt文件里的内容如下:

注意: txt文件中默认请将图片路径和图片标签用 \t 分割,如用其他方式分割将造成训练报错。

" 图像文件名                 图像标注信息 "

train_data/rec/train/word_001.jpg   简单可依赖
train_data/rec/train/word_002.jpg   用科技让复杂的世界更简单
...

最终训练集应有如下文件结构:

|-train_data
  |-rec
    |- rec_gt_train.txt
    |- train
        |- word_001.png
        |- word_002.jpg
        |- word_003.jpg
        | ...

除上述单张图像为一行格式之外,PaddleOCR也支持对离线增广后的数据进行训练,为了防止相同样本在同一个batch中被多次采样,我们可以将相同标签对应的图片路径写在一行中,以列表的形式给出,在训练中,PaddleOCR会随机选择列表中的一张图片进行训练。对应地,标注文件的格式如下。

["11.jpg", "12.jpg"]   简单可依赖
["21.jpg", "22.jpg", "23.jpg"]   用科技让复杂的世界更简单
3.jpg   ocr

上述示例标注文件中,"11.jpg"和"12.jpg"的标签相同,都是简单可依赖,在训练的时候,对于该行标注,会随机选择其中的一张图片进行训练。

  • 验证集

同训练集类似,验证集也需要提供一个包含所有图片的文件夹(test)和一个rec_gt_test.txt,验证集的结构如下所示:

|-train_data
  |-rec
    |- rec_gt_test.txt
    |- test
        |- word_001.jpg
        |- word_002.jpg
        |- word_003.jpg
        | ...

1.3. 数据下载

  • ICDAR2015

若您本地没有数据集,可以在官网下载 ICDAR2015 数据,用于快速验证。也可以参考DTRB ,下载 benchmark 所需的lmdb格式数据集。

如果你使用的是icdar2015的公开数据集,PaddleOCR 提供了一份用于训练 ICDAR2015 数据集的标签文件,通过以下方式下载:

# 训练集标签
wget -P ./train_data/ic15_data  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_train.txt
# 测试集标签
wget -P ./train_data/ic15_data  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_test.txt

PaddleOCR 也提供了数据格式转换脚本,可以将ICDAR官网 label 转换为PaddleOCR支持的数据格式。 数据转换工具在 ppocr/utils/gen_label.py, 这里以训练集为例:

# 将官网下载的标签文件转换为 rec_gt_label.txt
python gen_label.py --mode="rec" --input_path="{path/of/origin/label}" --output_label="rec_gt_label.txt"

数据样式格式如下,(a)为原始图片,(b)为每张图片对应的 Ground Truth 文本文件:

  • 多语言数据集

多语言模型的训练数据集均为100w的合成数据,使用了开源合成工具 text_renderer ,少量的字体可以通过下面两种方式下载。

1.4. 字典

最后需要提供一个字典({word_dict_name}.txt),使模型在训练时,可以将所有出现的字符映射为字典的索引。

因此字典需要包含所有希望被正确识别的字符,{word_dict_name}.txt需要写成如下格式,并以 utf-8 编码格式保存:

l
d
a
d
r
n

word_dict.txt 每行有一个单字,将字符与数字索引映射在一起,“and” 将被映射成 [2 5 1]

  • 内置字典

PaddleOCR内置了一部分字典,可以按需使用。

ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt 是一个包含6623个字符的中文字典

ppocr/utils/ic15_dict.txt 是一个包含36个字符的英文字典

ppocr/utils/dict/french_dict.txt 是一个包含118个字符的法文字典

ppocr/utils/dict/japan_dict.txt 是一个包含4399个字符的日文字典

ppocr/utils/dict/korean_dict.txt 是一个包含3636个字符的韩文字典

ppocr/utils/dict/german_dict.txt 是一个包含131个字符的德文字典

ppocr/utils/en_dict.txt 是一个包含96个字符的英文字典

目前的多语言模型仍处在demo阶段,会持续优化模型并补充语种,非常欢迎您为我们提供其他语言的字典和字体, 如您愿意可将字典文件提交至 dict,我们会在Repo中感谢您。

  • 自定义字典

如需自定义dic文件,请在 configs/rec/PP-OCRv3/en_PP-OCRv3_rec.yml 中添加 character_dict_path 字段, 指向您的字典路径。

1.5. 添加空格类别

如果希望支持识别"空格"类别, 请将yml文件中的 use_space_char 字段设置为 True

1.6. 数据增强

PaddleOCR提供了多种数据增强方式,默认配置文件中已经添加了数据增广。

默认的扰动方式有:颜色空间转换(cvtColor)、模糊(blur)、抖动(jitter)、噪声(Gasuss noise)、随机切割(random crop)、透视(perspective)、颜色反转(reverse)、TIA数据增广。

训练过程中每种扰动方式以40%的概率被选择,具体代码实现请参考:rec_img_aug.py

由于OpenCV的兼容性问题,扰动操作暂时只支持Linux

2. 开始训练

PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本,本节将以 PP-OCRv3 英文识别模型为例:

2.1. 启动训练

首先下载pretrain model,您可以下载训练好的模型在 icdar2015 数据上进行finetune

cd PaddleOCR/
# 下载英文PP-OCRv3的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_rec_train.tar
# 解压模型参数
cd pretrain_models
tar -xf en_PP-OCRv3_rec_train.tar && rm -rf en_PP-OCRv3_rec_train.tar

开始训练:

如果您安装的是cpu版本,请将配置文件中的 use_gpu 字段修改为false

# GPU训练 支持单卡,多卡训练
# 训练icdar15英文数据 训练日志会自动保存为 "{save_model_dir}" 下的train.log

#单卡训练(训练周期长,不建议)
python3 tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/en_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/en_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy

#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/PP-OCRv3/en_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/en_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy

正常启动训练后,会看到以下log输出:

[2022/02/22 07:58:05] root INFO: epoch: [1/800], iter: 10, lr: 0.000000, loss: 0.754281, acc: 0.000000, norm_edit_dis: 0.000008, reader_cost: 0.55541 s, batch_cost: 0.91654 s, samples: 1408, ips: 153.62133
[2022/02/22 07:58:13] root INFO: epoch: [1/800], iter: 20, lr: 0.000001, loss: 0.924677, acc: 0.000000, norm_edit_dis: 0.000008, reader_cost: 0.00236 s, batch_cost: 0.28528 s, samples: 1280, ips: 448.68599
[2022/02/22 07:58:23] root INFO: epoch: [1/800], iter: 30, lr: 0.000002, loss: 0.967231, acc: 0.000000, norm_edit_dis: 0.000008, reader_cost: 0.14527 s, batch_cost: 0.42714 s, samples: 1280, ips: 299.66507
[2022/02/22 07:58:31] root INFO: epoch: [1/800], iter: 40, lr: 0.000003, loss: 0.895318, acc: 0.000000, norm_edit_dis: 0.000008, reader_cost: 0.00173 s, batch_cost: 0.27719 s, samples: 1280, ips: 461.77252

log 中自动打印如下信息:

字段 含义
epoch 当前迭代轮次
iter 当前迭代次数
lr 当前学习率
loss 当前损失函数
acc 当前batch的准确率
norm_edit_dis 当前 batch 的编辑距离
reader_cost 当前 batch 数据处理耗时
batch_cost 当前 batch 总耗时
samples 当前 batch 内的样本数
ips 每秒处理图片的数量

PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 configs/rec/PP-OCRv3/en_PP-OCRv3_rec.yml 中修改 eval_batch_step 设置评估频率,默认每500个iter评估一次。评估过程中默认将最佳acc模型,保存为 output/en_PP-OCRv3_rec/best_accuracy

如果验证集很大,测试将会比较耗时,建议减少评估次数,或训练完再进行评估。

提示: 可通过 -c 参数选择 configs/rec/ 路径下的多种模型配置进行训练,PaddleOCR支持的识别算法可以参考前沿算法列表

训练中文数据,推荐使用ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml,如您希望尝试其他算法在中文数据集上的效果,请参考下列说明修改配置文件:

ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml 为例:

Global:
  ...
  # 添加自定义字典,如修改字典请将路径指向新字典
  character_dict_path: ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
  ...
  # 识别空格
  use_space_char: True


Optimizer:
  ...
  # 添加学习率衰减策略
  lr:
    name: Cosine
    learning_rate: 0.001
  ...

...

Train:
  dataset:
    # 数据集格式,支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
    name: SimpleDataSet
    # 数据集路径
    data_dir: ./train_data/
    # 训练集标签文件
    label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"]
    transforms:
      ...
      - RecResizeImg:
          # 修改 image_shape 以适应长文本
          image_shape: [3, 48, 320]
      ...
  loader:
    ...
    # 单卡训练的batch_size
    batch_size_per_card: 256
    ...

Eval:
  dataset:
    # 数据集格式,支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
    name: SimpleDataSet
    # 数据集路径
    data_dir: ./train_data
    # 验证集标签文件
    label_file_list: ["./train_data/val_list.txt"]
    transforms:
      ...
      - RecResizeImg:
          # 修改 image_shape 以适应长文本
          image_shape: [3, 48, 320]
      ...
  loader:
    # 单卡验证的batch_size
    batch_size_per_card: 256
    ...

注意,预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。

2.2. 断点训练

如果训练程序中断,如果希望加载训练中断的模型从而恢复训练,可以通过指定Global.checkpoints指定要加载的模型路径:

python3 tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/en_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.checkpoints=./your/trained/model

注意Global.checkpoints的优先级高于Global.pretrained_model的优先级,即同时指定两个参数时,优先加载Global.checkpoints指定的模型,如果Global.checkpoints指定的模型路径有误,会加载Global.pretrained_model指定的模型。

2.3. 更换Backbone 训练

PaddleOCR将网络划分为四部分,分别在ppocr/modeling下。 进入网络的数据将按照顺序(transforms->backbones->necks->heads)依次通过这四个部分。

├── architectures # 网络的组网代码
├── transforms    # 网络的图像变换模块
├── backbones     # 网络的特征提取模块
├── necks         # 网络的特征增强模块
└── heads         # 网络的输出模块

如果要更换的Backbone 在PaddleOCR中有对应实现,直接修改配置yml文件中Backbone部分的参数即可。

如果要使用新的Backbone,更换backbones的例子如下:

  1. ppocr/modeling/backbones 文件夹下新建文件,如my_backbone.py。
  2. 在 my_backbone.py 文件内添加相关代码,示例代码如下:
import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.nn.functional as F


class MyBackbone(nn.Layer):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(MyBackbone, self).__init__()
        # your init code
        self.conv = nn.xxxx

    def forward(self, inputs):
        # your network forward
        y = self.conv(inputs)
        return y
  1. ppocr/modeling/backbones/_init_.py文件内导入添加的MyBackbone模块,然后修改配置文件中Backbone进行配置即可使用,格式如下:
Backbone:
name: MyBackbone
args1: args1

注意:如果要更换网络的其他模块,可以参考文档

2.4. 混合精度训练

如果您想进一步加快训练速度,可以使用自动混合精度训练, 以单机单卡为例,命令如下:

python3 tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/en_PP-OCRv3_rec.yml \
     -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/en_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy \
     Global.use_amp=True Global.scale_loss=1024.0 Global.use_dynamic_loss_scaling=True

2.5. 分布式训练

多机多卡训练时,通过 --ips 参数设置使用的机器IP地址,通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID:

python3 -m paddle.distributed.launch --ips="xx.xx.xx.xx,xx.xx.xx.xx" --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/en_PP-OCRv3_rec.yml \
     -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/en_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy

注意: (1)采用多机多卡训练时,需要替换上面命令中的ips值为您机器的地址,机器之间需要能够相互ping通;(2)训练时需要在多个机器上分别启动命令。查看机器ip地址的命令为ifconfig;(3)更多关于分布式训练的性能优势等信息,请参考:分布式训练教程

2.6. 知识蒸馏训练

PaddleOCR支持了基于知识蒸馏的文本识别模型训练过程,更多内容可以参考知识蒸馏说明文档

2.7. 多语言模型训练

PaddleOCR目前已支持80种(除中文外)语种识别,configs/rec/multi_languages 路径下提供了一个多语言的配置文件模版: rec_multi_language_lite_train.yml

按语系划分,目前PaddleOCR支持的语种有:

配置文件 算法名称 backbone trans seq pred language
rec_chinese_cht_lite_train.yml CRNN Mobilenet_v3 small 0.5 None BiLSTM ctc 中文繁体
rec_en_lite_train.yml CRNN Mobilenet_v3 small 0.5 None BiLSTM ctc 英语(区分大小写)
rec_french_lite_train.yml CRNN Mobilenet_v3 small 0.5 None BiLSTM ctc 法语
rec_ger_lite_train.yml CRNN Mobilenet_v3 small 0.5 None BiLSTM ctc 德语
rec_japan_lite_train.yml CRNN Mobilenet_v3 small 0.5 None BiLSTM ctc 日语
rec_korean_lite_train.yml CRNN Mobilenet_v3 small 0.5 None BiLSTM ctc 韩语
rec_latin_lite_train.yml CRNN Mobilenet_v3 small 0.5 None BiLSTM ctc 拉丁字母
rec_arabic_lite_train.yml CRNN Mobilenet_v3 small 0.5 None BiLSTM ctc 阿拉伯字母
rec_cyrillic_lite_train.yml CRNN Mobilenet_v3 small 0.5 None BiLSTM ctc 斯拉夫字母
rec_devanagari_lite_train.yml CRNN Mobilenet_v3 small 0.5 None BiLSTM ctc 梵文字母

更多支持语种请参考: 多语言模型

如您希望在现有模型效果的基础上调优,请参考下列说明修改配置文件:

rec_french_lite_train 为例:

Global:
  ...
  # 添加自定义字典,如修改字典请将路径指向新字典
  character_dict_path: ./ppocr/utils/dict/french_dict.txt
  ...
  # 识别空格
  use_space_char: True

...

Train:
  dataset:
    # 数据集格式,支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
    name: SimpleDataSet
    # 数据集路径
    data_dir: ./train_data/
    # 训练集标签文件
    label_file_list: ["./train_data/french_train.txt"]
    ...

Eval:
  dataset:
    # 数据集格式,支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
    name: SimpleDataSet
    # 数据集路径
    data_dir: ./train_data
    # 验证集标签文件
    label_file_list: ["./train_data/french_val.txt"]
    ...

2.8. 其他训练环境

  • Windows GPU/CPU 在Windows平台上与Linux平台略有不同: Windows平台只支持单卡的训练与预测,指定GPU进行训练set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 在Windows平台,DataLoader只支持单进程模式,因此需要设置 num_workers 为0;

  • macOS 不支持GPU模式,需要在配置文件中设置use_gpu为False,其余训练评估预测命令与Linux GPU完全相同。

  • Linux DCU DCU设备上运行需要设置环境变量 export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,其余训练评估预测命令与Linux GPU完全相同。

2.9 模型微调

实际使用过程中,建议加载官方提供的预训练模型,在自己的数据集中进行微调,关于识别模型的微调方法,请参考:模型微调教程

3. 模型评估与预测

3.1. 指标评估

训练中模型参数默认保存在Global.save_model_dir目录下。在评估指标时,需要设置Global.checkpoints指向保存的参数文件。评估数据集可以通过 configs/rec/PP-OCRv3/en_PP-OCRv3_rec.yml 修改Eval中的 label_file_path 设置。

# GPU 评估, Global.checkpoints 为待测权重
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv3/en_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy

3.2. 测试识别效果

使用 PaddleOCR 训练好的模型,可以通过以下脚本进行快速预测。

默认预测图片存储在 infer_img 里,通过 -o Global.checkpoints 加载训练好的参数文件:

根据配置文件中设置的 save_model_dirsave_epoch_step 字段,会有以下几种参数被保存下来:

output/rec/
├── best_accuracy.pdopt  
├── best_accuracy.pdparams  
├── best_accuracy.states  
├── config.yml  
├── iter_epoch_3.pdopt  
├── iter_epoch_3.pdparams  
├── iter_epoch_3.states  
├── latest.pdopt  
├── latest.pdparams  
├── latest.states  
└── train.log

其中 best_accuracy.* 是评估集上的最优模型;iter_epoch_x.* 是以 save_epoch_step 为间隔保存下来的模型;latest.* 是最后一个epoch的模型。

# 预测英文结果
python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/PP-OCRv3/en_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy  Global.infer_img=doc/imgs_words/en/word_1.png

预测图片:

得到输入图像的预测结果:

infer_img: doc/imgs_words/en/word_1.png
        result: ('joint', 0.9998967)

预测使用的配置文件必须与训练一致,如您通过 python3 tools/train.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml 完成了中文模型的训练, 您可以使用如下命令进行中文模型预测。

# 预测中文结果
python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.infer_img=doc/imgs_words/ch/word_1.jpg

预测图片:

得到输入图像的预测结果:

infer_img: doc/imgs_words/ch/word_1.jpg
        result: ('韩国小馆', 0.997218)

4. 模型导出与预测

inference 模型(paddle.jit.save保存的模型) 一般是模型训练,把模型结构和模型参数保存在文件中的固化模型,多用于预测部署场景。 训练过程中保存的模型是checkpoints模型,保存的只有模型的参数,多用于恢复训练等。 与checkpoints模型相比,inference 模型会额外保存模型的结构信息,在预测部署、加速推理上性能优越,灵活方便,适合于实际系统集成。

识别模型转inference模型与检测的方式相同,如下:

# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
# -o 配置可选参数
# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址,不用添加文件后缀 .pdmodel,.pdopt或.pdparams。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。

python3 tools/export_model.py -c configs/rec/PP-OCRv3/en_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/en_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/en_PP-OCRv3_rec/

**注意:**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为自定义字典文件。

转换成功后,在目录下有三个文件:

inference/en_PP-OCRv3_rec/
    ├── 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
  • 自定义模型推理

    如果训练时修改了文本的字典,在使用inference模型预测时,需要通过--rec_char_dict_path指定使用的字典路径,更多关于推理超参数的配置与解释,请参考:模型推理超参数解释教程

    python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_image_shape="3, 48, 320" --rec_char_dict_path="your text dict path"
    

5. FAQ

Q1: 训练模型转inference 模型之后预测效果不一致?

A:此类问题出现较多,问题多是trained model预测时候的预处理、后处理参数和inference model预测的时候的预处理、后处理参数不一致导致的。可以对比训练使用的配置文件中的预处理、后处理和预测时是否存在差异。