PPOCR-3.5M超轻量中英文OCR模型详解-(一) 简介、方案概览和数据

PP-OCR: A Practical Ultra Lightweight OCR System论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.09941代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR一、简介PP-OCR是一个实用的超轻量中英文OCR系统，是针对中英文OCR问题，对最新的文本检测算法 Differentiable Bin

littletomatodonkey

10341人浏览 · 2020-09-25 23:07:51

littletomatodonkey · 2020-09-25 23:07:51 发布

PP-OCR: A Practical Ultra Lightweight OCR System
论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.09941
代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

一、简介

PP-OCR是一个实用的超轻量中英文OCR系统，是针对中英文OCR问题，对最新的文本检测算法 Differentiable Binarization (DB) 和经典的文本识别算法CRNN的能力充分挖掘，虽然没有理论创新，但是从骨干网络选择和调整、预测头部的设计、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型自动裁剪量化8个方面，采用19个有效策略，对各个模块的模型进行效果调优和瘦身，最终得到整体大小为3.5M的超轻量中英文OCR和2.8M的英文数字OCR，下面是一些识别效果图。
在这里插入图片描述

二、PP-OCR概览

下图是PP-OCR的流程图，主要由DB文本检测、检测框矫正和CRNN文本识别三部分组成。

在这里插入图片描述

1.文本检测

文本检测的目标是定位出图像中的文字区域，一般希望检测结果是分字段的。PP-OCR采用的是基于分割的DB文本检测算法。使用该方法的出发点是基于分割的文本检测方法，可以得到文本的紧致包围盒。此外，DB的后处理比较简单，方便实际应用。为了进一步提升文本检测器的效果和效率，PP-OCR采用以下6个策略，超轻量骨干网络选择、头部轻量化、SE模块的舍弃、余弦学习率、预热学习率以及使用FPGM模型裁剪器，最终，PP-OCR里面文本检测模型的大小只有1.4M。

2.检测框校准

为了提升检测框中的文字识别效果，保持文字的一致性，一般都希望待识别的文本框是正的水平方向。由于DB的文本检测结果是多边形4点表示，所以很容易将检测结果经过仿射变换，变成水平方向。如果变换后的图像是竖直方向，则旋转90度后，变为水平方向。但是变为水平方向后，文本可能是颠倒的。所以需要一个文本方向分类器判断文本是不是颠倒的。如果实颠倒的文本，转正再识别就可以了。训练一个文本方向分类器是一个基本的图像分类任务。为了进一步提升文本方向分类器的效果和效率，PP-OCR采用以下4个策略，超轻量骨干网络选择，数据增强，增大输入分辨率和PACT int8量化，最终，PP-OCR里面文本分类器模型的大小只有500KB。

3.文本识别

文本识别的目标是将文本行图像转换为文本。PP-OCR采用的是文本识别常用的方法CRNN。虽然CRNN文本识别方法是2016年提出的，有一些历史，但是对于中文识别，是使用最普遍也最有效的文本识别方法。CRNN主要是融合了卷积特征和序列特征，采用CTC损失函数来解决预测标签和真值标签不一致的问题。为了进一步提升文本识别的效果和效率，PP-OCR采用以下9个策略，超轻量骨干网络选择，数据增强，余弦学习率，增大特征图分辨率，正则化参数，预热学习率，头部轻量化，预训练大模型和PACT int8量化，最终，PP-OCR里面中英文文本识别模型的大小只有1.5M。纯英文数字文本识别模型的大小只有900KB。

三、数据

为了实现一个实用的超轻量中英文OCR系统，文中构造了一个大规模的数据集进行模型训练，各个任务的数据统计信息如下表所示。其中合成数据使用的是text_render ( https://github.com/Sanster/text_renderer )

在这里插入图片描述

1.文本检测数据

对于文本检测模型的训练，PP-OCR总共使用了9.7万张图像作为训练集，500张图像作为校验集。训练集中的数据，有6.8万张图像来源于真实场景，2.9万张图像来源于合成数据。上述真实场景中的数据，大部分来源于OCR相关的公开数据集，包括LSVT, RCTW-17 , MTWI 2018 , CASIA-10K, SROIE, MLT 2019, BDI, MSRA-TD500 和 CCPD 2019. 还有一部分数据来源于百度图像搜索，通过关键字搜索，获取文档相关的图像。合成图像主要关注的场景有长文本文字的图像，多方向文本的图像和表格图像。

2.方向分类器数据

对于文本方向分类器模型的训练，PP-OCR总共使用了60万张图像作为训练集，31万张图像作为校验集。训练集中的数据，有10万张图像来源于真实场景，其余50万张图像是利用竖直字体合成，并且旋转成水平得到。真实场景数据主要来源于公开数据集 LSVT, RCTW-17 , MTWI 2018。所有校验集图像来源于真实场景。

3.文本识别数据

对于文本识别模型的训练，PP-OCR总共使用了2千万左右的训练数据和1.87万的校验数据。训练集中的数据，有200万张图像来源于真实场景，其余图像都是合成数据。真实场景，部分数据来源于OCR相关的公开数据集，包括LSVT, RCTW-17 , MTWI 2018和CCPD 2019，其余真实图像来源于百度图像搜索。主要是对检测的真值框或者检测结果的图像进行旋转矫正裁剪得到。合成数据主要关注的场景有背景嘈杂，平移，旋转，透视变换，直线扰动，噪声，竖直文字等等。合成数据的语料来源于真实场景图像的语料。所有校验集图像来源于真实场景。