读光文字识别

News

• 2023年6月：
  • 新增轻量化端侧识别LightweightEdge-通用场景模型和轻量化端侧行检测模型。
• 2023年4月：
  • 新增训练/微调时读取本地数据集的lmdb，用训练/微调后的模型继续识别，详见代码示例。
• 2023年3月：
  • 新增训练/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CRNN-通用场景模型。

传送门

各场景文本识别模型：

• ConvNextViT-通用场景
• ConvNextViT-手写场景
• ConvNextViT-自然场景
• ConvNextViT-车牌场景
• ConvNextViT-文档印刷场景
• LightweightEdge-通用场景

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

整图OCR能力：

• 整图OCR-多场景

欢迎使用！

模型描述

• 文字识别，即给定一张文本图片，识别出图中所含文字并输出对应字符串。
• 本模型主要包括三个主要部分，CNN模块提取高维图像特征，BLSTM模块建模序列特征，最后连接CTC loss进行识别解码以及网络梯度优化，详见CRNN论文。

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内容，具体地，模型输出内容以字符串形式输出。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。

• 注：输入图片应为包含文字的单行文本图片。其它如多行文本图片、非文本图片等可能没有返回结果，此时表示模型的识别结果为空。

模型推理

在安装完成ModelScope之后即可使用ocr-recognition的能力。(在notebook的CPU环境或GPU环境均可使用)

• 使用图像的url，或准备图像文件上传至notebook（可拖拽）。
• 输入下列代码。

代码范例

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
import cv2

ocr_recognition = pipeline(Tasks.ocr_recognition, model='damo/cv_crnn_ocr-recognition-general_damo')

### 使用url
img_url = 'http://duguang-labelling.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/mass_img_tmp_20220922/ocr_recognition.jpg'
result = ocr_recognition(img_url)
print(result)

### 使用图像文件
### 请准备好名为'ocr_recognition.jpg'的图像文件
# img_path = 'ocr_recognition.jpg'
# img = cv2.imread(img_path)
# result = ocr_recognition(img)
# print(result)

模型可视化效果

以下为模型的可视化文字识别效果。

模型局限性以及可能的偏差

• 模型是在中英文数据集上训练的，在其他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的CPU环境和单GPU环境测试通过，其他环境下可用性待测试。

模型微调/训练

训练数据及流程介绍

• 本文字识别模型训练数据集是MTWI以及部分收集数据，训练数据数量约6M。
• 本模型参数随机初始化，然后在训练数据集上进行训练，在32x640尺度下训练20个epoch。

模型微调/训练示例

训练数据集准备

示例采用ICDAR13手写数据集，已制作成lmdb，数据格式如下

'num-samples': number,
'image-000000001': imagedata,
'label-000000001': string,
...

详情可下载解析了解。

配置训练参数并进行微调/训练

参考代码及详细说明如下

import os
import tempfile

from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
from modelscope.metainfo import Trainers
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.trainers import build_trainer
from modelscope.utils.config import Config, ConfigDict
from modelscope.utils.constant import ModelFile, DownloadMode

### 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 
### 当前notebook中版本为1.3.2，请手动更新，建议使用GPU环境

model_id = 'damo/cv_crnn_ocr-recognition-general_damo'
cache_path = snapshot_download(model_id) # 模型下载保存目录
config_path = os.path.join(cache_path, ModelFile.CONFIGURATION) # 模型参数配置文件，支持自定义
cfg = Config.from_file(config_path)

# 构建数据集，支持自定义
train_data_cfg = ConfigDict(
    name='ICDAR13_HCTR_Dataset', 
    split='test',
    namespace='damo',
    test_mode=False)

train_dataset = MsDataset.load( 
    dataset_name=train_data_cfg.name,
    split=train_data_cfg.split,
    namespace=train_data_cfg.namespace,
    download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS)

test_data_cfg = ConfigDict(
    name='ICDAR13_HCTR_Dataset',
    split='test',
    namespace='damo',
    test_mode=True)

test_dataset = MsDataset.load(
    dataset_name=test_data_cfg.name,
    split=test_data_cfg.split,
    namespace=train_data_cfg.namespace,
    download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS)

tmp_dir = tempfile.TemporaryDirectory().name # 模型文件和log保存位置，默认为"work_dir/"

# 自定义参数，例如这里将max_epochs设置为15，所有参数请参考configuration.json
def _cfg_modify_fn(cfg):
    cfg.train.max_epochs = 15
    return cfg

####################################################################################

'''
使用本地文件
    lmdb: 
        构建包含下列信息的lmdb文件 (key: value)
        'num-samples': 总样本数,
        'image-000000001': 图像的二进制编码,
        'label-000000001': 标签序列的二进制编码,
        ...
        image和label后的index为9位并从1开始
下面为示例 (local_lmdb为本地的lmdb文件)
'''

# train_dataset = MsDataset.load( 
#     dataset_name=train_data_cfg.name,
#     split=train_data_cfg.split,
#     namespace=train_data_cfg.namespace,
#     download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS,
#     local_file='./local_lmdb')

# test_dataset = MsDataset.load(
#     dataset_name=test_data_cfg.name,
#     split=test_data_cfg.split,
#     namespace=train_data_cfg.namespace,
#     download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS,
#     local_file='./local_lmdb')

####################################################################################

kwargs = dict(
    model=model_id,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=test_dataset,
    work_dir=tmp_dir,
    cfg_modify_fn=_cfg_modify_fn)

# 模型训练
trainer = build_trainer(name=Trainers.ocr_recognition, default_args=kwargs)
trainer.train()

用训练/微调后的模型进行识别

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
import os

ep_num = 3  # 选择模型checkpoint
cmd = 'cp {} {}'.format('./work_dir/epoch_%d.pth' % ep_num, './work_dir/output/pytorch_model.pt')  # 'work_dir'为configuration中设置的路径，'output'为输出默认路径
os.system(cmd)
ocr_recognition = pipeline(Tasks.ocr_recognition, model='./work_dir/output' )
result = ocr_recognition('http://duguang-labelling.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/mass_img_tmp_20220922/ocr_recognition_icdar13.jpg')
print(result)

参考文献

@article{ShiBY17,
  author    = {Baoguang Shi and
               Xiang Bai and
               Cong Yao},
  title     = {An End-to-End Trainable Neural Network for Image-Based Sequence Recognition
               and Its Application to Scene Text Recognition},
  journal   = {{IEEE} Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.},
  volume    = {39},
  number    = {11},
  pages     = {2298--2304},
  year      = {2017}
}