读光文字检测

News

2023年10月：
- 新增DBNet通用场景模型和轻量化端侧模型转onnx和onnx推理功能
2023年6月：
- 新增轻量化端侧行检测模型和行识别模型
2023年3月：
- 新增DBNet训练/微调流程，支持自定义参数及数据集，详见代码示例。
2023年2月：
- 新增业界主流DBNet-通用场景模型。

传送门

各场景文本检测模型：

SegLink++-通用场景行检测
SegLink++-通用场景单词检测
DBNet-通用场景行检测
轻量化端侧通用场景行检测

各场景文本识别模型：

ConvNextViT-手写场景
ConvNextViT-手写场景
ConvNextViT-文档印刷场景
ConvNextViT-自然场景
ConvNextViT-车牌场景
CRNN-通用场景
轻量化端侧通用场景行识别

整图OCR能力：

整图OCR-多场景

轻量化模型DEMO：

IOS推理demo

欢迎使用！

模型描述

本模型是基于分割的文字检测方法，把文字行的区域分割文字中心区域和文字边界区域，通过处理得到文字完整区域，最后得到文字区域的外接框。详见：DBNet(Paper)

期望模型使用方式以及适用范围

本模型主要用于给输入图片输出图中文字外接框坐标，具体地，模型输出的框的坐标为文字框四边形的四个角点的坐标，左上角为第一个点，按照顺时针的顺序依次输出各个点的坐标，分别为(x1,y1)(x2,y2)(x3,y3)(x4,y4)。用户可以自行尝试各种输入图片。具体调用方式请参考代码示例。

如何使用

在安装完成ModelScope之后即可使用ocr-detection的能力。

预处理和后处理

测试时的主要预处理和后处理如下：

Resize Pad（预处理）: 输入图片短边resize到736，短边等比例缩放，并且补pad到长短边相等
threshold后处理）: thresh和box_thresh采用0.2和0.3值

代码范例

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
ocr_detection = pipeline(Tasks.ocr_detection, model='damo/cv_resnet18_ocr-detection-db-line-level_damo')
result = ocr_detection('https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/images/ocr_detection.jpg')
print(result)

完整OCR能力体验

如果想体验完整的OCR能力，对整图中的文字进行检测识别，可以体验创空间应用。对于文字检测模型和文字识别模型的串联，可以参考说明文档。

模型局限性以及可能的偏差

模型是在特定中英文数据集上训练的，在其他场景和语言的数据上有可能产生一定偏差，请用户自行评测后决定如何使用。
当前版本在python3.7环境CPU和单GPU环境测试通过，其他环境下可用性待测试

模型训练

训练数据和训练流程简介

本模型行检测模型训练数据集是MTWI/ReCTS/SROIE/LSVT，训练数据数量约53K。本模型利用imagenet预训练参数进行初始化，然后在训练数据集上进行训练，先利用640x640尺度训练200epoch。

模型微调训练示例

支持使用自定义数据对DBNet行检测模型进行微调训练。

训练数据准备

准备训练数据和测试数据(比如发票数据集SROIE)，数据目录结构如下

├── custom_data
│   ├── train_list.txt
│   ├── train_images
│   │   └── 1.jpg
│   ├── train_gts
│   │   └── 1.txt
│   ├── test_list.txt
│   ├── test_images
│   │   └── 2.jpg
│   ├── test_gts
│   │   └── 2.txt

其中，trainlist.txt（以及testlist.txt）每行为图片文件名，如下所示：

1.jpg

标注格式采用ICDAR2015的格式，即标注文件1.txt每行为‘文字框坐标+识别标签’的格式，如下所示：

482.0,524.0,529.0,524.0,529.0,545.0,482.0,545.0,8.70
556.0,525.0,585.0,525.0,585.0,546.0,556.0,546.0,SR

设定训练参数配置，进行微调训练

设定相关配置参数，运行代码进行微调训练，训练结果保存在'./workdirs'目录下。

### 请确认您当前的modelscope版本，训练/微调流程在modelscope==1.4.0及以上版本中 
### 建议使用GPU环境
import os
from modelscope.metainfo import Trainers
from modelscope.trainers import build_trainer
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download

model_id = 'damo/cv_resnet18_ocr-detection-db-line-level_damo'
cache_path = snapshot_download(model_id) # 模型下载保存目录
config_file = os.path.join(cache_path, 'configuration.json') # 模型参数配置文件，可以自定义
pretrained_model = os.path.join(cache_path, 'db_resnet18_public_line_640x640.pt') # 预训练模型
saved_dir = './workdirs' # 训练结果保存目录
saved_finetune_model = os.path.join(saved_dir, 'final.pt') # 训练保存的模型路径
saved_infer_model = os.path.join(saved_dir, 'pytorch_model.pt') # 训练模型转换成推理模型的路径

kwargs = dict(
    cfg_file=config_file,
    gpu_ids=[
        0,
    ],
    batch_size=8,
    max_epochs=5,
    base_lr=0.007,
    load_pretrain=True,
    pretrain_model=pretrained_model,
    cache_path=cache_path,
    train_data_dir=['./custom_data/'],
    train_data_list=[
        './custom_data/train_list.txt'
    ],
    val_data_dir=['./custom_data/'],
    val_data_list=['./custom_data/test_list.txt'])
trainer = build_trainer(
    name=Trainers.ocr_detection_db, default_args=kwargs)
trainer.train()

模型评测和优化模型推理

完成微调训练后，对测试集进行评测，支持ICDAR15评测标准。

# 接上代码
trainer.evaluate(checkpoint_path=saved_finetune_model)

也可以使用微调训练后的模型对单张图片进行推理测试。

# 接上代码
cmd = 'cp {} {}'.format(config_file, saved_dir)
os.system(cmd)
ocr_detection = pipeline(Tasks.ocr_detection, model=saved_dir)
result = ocr_detection('https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/images/ocr_detection.jpg')
print(result)

转onnx和onnx推理

# 导出模型
import os
import shutil
import tempfile
from modelscope.models import Model
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.exporters import Exporter
tmp_dir = tempfile.TemporaryDirectory().name
os.makedirs(tmp_dir, exist_ok=True)
model_id = 'damo/cv_resnet18_ocr-detection-db-line-level_damo'
model = Model.from_pretrained(model_id)
Exporter.from_model(model).export_onnx(
    input_shape=(1,3,800,800), output_dir=tmp_dir)

# 使用模型
import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort
from modelscope.models.cv.ocr_detection.utils import boxes_from_bitmap
## 预处理
image = cv2.imread(image_path)
height, width, _ = image.shape
image_resize = cv2.resize(image, (800,800))        
image_resize = image_resize - np.array([123.68, 116.78, 103.94], dtype=np.float32)
image_resize /= 255.
image_resize = np.expand_dims(image_resize.transpose(2, 0, 1), axis=0)
## onnx推理
ort_session = ort.InferenceSession(self.tmp_dir+'/model.onnx')
outputs = ort_session.run(['pred'], {'images': image_resize})
## 后处理
thresh = 0.2
pred = outputs[0]
segmentation = pred > thresh
boxes, scores = boxes_from_bitmap(pred, segmentation, width,
                                      height, is_numpy=True)

引用

 @inproceedings{liao2020real,
  author={Liao, Minghui and Wan, Zhaoyi and Yao, Cong and Chen, Kai and Bai, Xiang},
  title={Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization},
  booktitle={Proc. AAAI},
  year={2020}
}

读光-文字检测-DBNet行检测模型-中英-通用领域

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