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GitHub Star 20000+,程序员圈里都炸锅了!

2022-05-13 10:50 浏览: 846 次 我要评论(0 条) 字号:


导 读

OCR方向的工程师,之前一定听说过PaddleOCR这个项目,

累计Star数量已超过20000+

频频登上GitHub Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一,

在Medium与Papers with Code 联合评选的《Top Trending Libraries of 2021》,从百万量级项目中脱颖而出,荣登Top10!

在《2021中国开源年度报告》中被评为活跃度Top5!

称它为 OCR方向目前最火的repo绝对不为过。






PaddleOCR影响力


PP-OCRv3效果






本次PaddleOCR最新发版,带来四大重磅升级,包括

一、发布超轻量OCR系统PP-OCRv3:中英文、纯英文以及多语言场景精度再提升5% - 11%!

二、发布半自动标注工具PPOCRLabelv2:新增表格文字图像、图像关键信息抽取任务和不规则文字图像的标注功能。

三、发布OCR产业落地工具集:打通22种训练部署软硬件环境与方式,覆盖企业90%的训练部署环境需求。

四、发布业界首个交互式OCR开源电子书《动手学OCR》,覆盖OCR全栈技术的前沿理论与代码实践,并配套教学视频。

传送门:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR







下面我们就对上述升级依次进行说明:


01
PP-OCRv3优化策略详细解读

PP-OCR是PaddleOCR团队自研的超轻量OCR系统,面向OCR产业应用,权衡精度与速度近期,PaddleOCR团队针对PP-OCRv2的检测模块和识别模块,进行共计9个方面的升级,打造出一款全新的、效果更优的超轻量OCR系统:PP-OCRv3。

从效果上看,速度可比情况下,多种场景精度均有大幅提升:

1.中文场景,相比于PP-OCRv2中文模型提升超5%;

2.英文数字场景,相比于PP-OCRv2英文数字模型提升11%;

3.多语言场景,优化80+语种识别效果,平均准确率提升超5%。



全新升级的PP-OCRv3的整体框架图(粉色框中为PP-OCRv3新增策略)如下图。检测模块仍基于DB算法优化,而识别模块不再采用CRNN,更新为IJCAI 2022最新收录的文本识别算法SVTR (论文名称:SVTR: Scene Text Recognition with a Single Visual Model),并对其进行产业适配。

具体的优化策略包括:


1.检测模块

●LK-PAN:大感受野的PAN结构

●DML:教师模型互学习策略

●RSE-FPN:残差注意力机制的FPN结构


2.识别模块

●SVTR_LCNet:轻量级文本识别网络

●GTC:Attention指导CTC训练策略

●TextConAug:挖掘文字上下文信息的数据增广策略

●TextRotNet:自监督的预训练模型

●UDML:联合互学习策略

●UIM:无标注数据挖掘方案

优化策略解读详见第六节。








02
PPOCRLabelv2多项重磅更新


PPOCRLabel是首款开源的OCR半自动数据标注工具,大幅减少开发者标注OCR数据的时间。2021年,项目获得Wave Summit 2021优秀开源项目奖、启智社区优秀项目奖。经过一年的更新迭代,PPOCRLabel结合产业实际落地需求,正式发布PPOCRLabelv2,更新内容如下:

新增标注类型:表格标注、关键信息标注、不规则文字图像的标注(印章、弯曲文本等)

新增功能锁定框、图像旋转、数据集划分、批量处理等

易用性提升新增whl包安装、以及优化多处标注体验

表格标注动图、KIE标注动图(横向拉动)







03
OCR产业落地工具集


考虑到真实产业应用面对的各种软硬件环境和不同的场景需求,基于飞桨训推一体的功能完备,本次升级发布OCR产业落地工具集,打通22种训练部署软硬件环境与方式,包括3种训练方式、6种训练环境、3种模型压缩策略、和10种推理部署方式,如下表所示:



其中特色能力如下:

1.分布式训练:飞桨分布式训练架构具备4D混合并行、端到端自适应分布式训练等多项特色技术。在PP-OCRv3识别模型训练中,4机加速比达到3.52倍,精度几乎无损。


2.模型压缩:飞桨模型压缩工具PaddleSlim功能完备,覆盖模型裁剪、量化、蒸馏和NAS。PP-OCR模型经过裁剪量化后,模型大小从8.1M压缩至3.5M,移动端平均预测耗时减少36%。


3.服务化部署:飞桨服务化部署引擎Paddle Serving,提供性能优越、功能可靠的模型即服务能力。针对PP-OCR模型的服务化部署,采用全异步的Pipeline Serving,可将吞吐量提升2倍以上。


4.移动端/边缘端部署:飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite适配了20+ AI 加速芯片,可以快速实现OCR模型在移动设备、嵌入式设备和IOT设备等高效设备的部署。


5.云上飞桨:面向飞桨框架及其模型套件的部署工具箱,支持 Docker 化部署和 Kubernetes 集群部署两种方式,满足不同场景与环境下OCR模型的训练部署需求。








04
《动手学OCR》电子书

《动手学OCR》是PaddleOCR团队携手华中科技大学博导/教授,IAPR Fellow 白翔、复旦大学青年研究员陈智能、中国移动研究院视觉领域资深专家黄文辉等产学研同仁,以及OCR开发者共同打造的结合OCR前沿理论与代码实践的教材。主要特色如下:

●覆盖从文本检测识别到文档分析的OCR全栈技术

●紧密结合理论实践,跨越代码实现鸿沟,并配套教学视频

●Notebook交互式学习,灵活修改代码,即刻获得结果







(可竖向拉动多图)







05

加入PaddleOCR技术交流群 

获取精品直播课/学习大礼包等福利!


入群福利:

1. 获取5月11-13日每晚20:30《OCR超强技术详解与产业应用实战》的直播课链接

2. 获取10G重磅OCR学习大礼包,包括:

●《动手学OCR》电子书,配套讲解视频和notebook项目

●66篇OCR相关顶会前沿论文打包放送,包括CVPR、AAAI、IJCAI、ICCV等

●PaddleOCR历次发版直播课视频

●OCR社区优秀开发者项目分享视频

报名方式:微信扫描二维码并填写问卷之后,加入交流群领取以上福利。




大家如果觉得不错,建议访问GitHub点个star关注收藏哈。

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

官网地址:https://www.paddlepaddle.org.cn

PaddleOCR项目地址:

GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR

注:[1] 测试样例图片源于网络







06
PP-OCRv3优化策略详解

1.检测模块优化策略

PP-OCRv3检测模块对PP-OCRv2中的CML(Collaborative Mutual Learning) 协同互学习文本检测蒸馏策略进行了升级。如下图所示,CML的核心思想结合了①传统的Teacher指导Student的标准蒸馏与 ②Students网络之间的DML互学习,可以让Students网络互学习的同时,Teacher网络予以指导。PP-OCRv3分别针对教师模型和学生模型进行进一步效果优化。其中,在对教师模型优化时,提出了大感受野的PAN结构LK-PAN和引入了DML(Deep Mutual Learning)蒸馏策略;在对学生模型优化时,提出了残差注意力机制的FPN结构RSE-FPN。消融实验如下表所示。

测试环境:Intel Gold 6148 CPU,预测时开启MKLDNN加速。


01

LK-PAN:大感受野的PAN结构


LK-PAN (Large Kernel PAN) 是一个具有更大感受野的轻量级PAN结构,核心是将PAN结构的path augmentation中卷积核从3*3改为9*9。通过增大卷积核,提升特征图每个位置覆盖的感受野,更容易检测大字体的文字以及极端长宽比的文字。使用LK-PAN结构,可以将教师模型的hmean从83.2%提升到85.0%。


02

DML:教师模型互学习策略


DML 互学习蒸馏方法,通过两个结构相同的模型互相学习,可以有效提升文本检测模型的精度。教师模型采用DML策略, hmean从85%提升到86%。将PP-OCRv2中CML的教师模型更新为上述更高精度的教师模型,学生模型的hmean可以进一步从83.2%提升到84.3%。


03

RSE-FPN:残差注意力机制的FPN结构


RSE-FPN(Residual Squeeze-and-Excitation FPN)引入残差结构和通道注意力结构,将FPN中的卷积层更换为带有残差结构的通道注意力结构的RSEConv层,进一步提升特征图的表征能力。进一步将PP-OCRv2中CML的学生模型的FPN结构更新为RSE-FPN,学生模型的hmean可以进一步从84.3%提升到85.4%。



2.识别模块优化策略

PP-OCRv3的识别模块是基于文本识别算法SVTR优化。SVTR不再采用RNN结构,通过引入Transformers结构更加有效地挖掘文本行图像的上下文信息,从而提升文本识别能力。直接将PP-OCRv2的识别模型,替换成SVTR_Tiny,识别准确率从74.8%提升到80.1%(+5.3%),但是预测速度慢了将近11倍,CPU上预测一条文本行,将近100ms。因此,如下图所示,PP-OCRv3采用如下6个优化策略进行识别模型加速,消融实验如下表所示。

注:测试速度时,实验01-03输入图片尺寸均为(3,32,320),04-08输入图片尺寸均为(3,48,320)。在实际预测时,图像为变长输入,速度会有所变化。测试环境:Intel Gold 6148 CPU,预测时开启MKLDNN加速。



01

SVTR_LCNet:轻量级文本识别网络


SVTR_LCNet是针对文本识别任务,将Transformer网络和轻量级CNN网络PP-LCNet 融合的一种轻量级文本识别网络。使用该网络,并且将输入图片规范化高度从32提升到48,预测速度可比情况下,识别准确率达到73.98%,接近PP-OCRv2采用蒸馏策略的识别模型效果。


02

GTC:Attention指导CTC训练策略


GTC(Guided Training of CTC),利用Attention指导CTC训练,融合多种文本特征的表达,是一种有效的提升文本识别的策略。使用该策略,识别模型的准确率进一步提升到75.8%(+1.82%)。


03

TextConAug:挖掘文字上下文信息的数据增广策略


TextConAug是一种挖掘文字上下文信息的数据增广策略,可以丰富训练数据上下文信息,提升训练数据多样性。使用该策略,识别模型的准确率进一步提升到76.3%(+0.5%)。


04

TextRotNet:自监督的预训练模型


TextRotNet是使用大量无标注的文本行数据,通过自监督方式训练的预训练模型。该模型可以初始化SVTR_LCNet的初始权重,从而帮助文本识别模型收敛到更佳位置。使用该策略,识别模型的准确率进一步提升到76.9%(+0.6%)。


05

联合互学习策略


UDML(Unified-Deep Mutual Learning)联合互学习是PP-OCRv2中就采用的对于文本识别非常有效的提升模型效果的策略。在PP-OCRv3中,针对两个不同的SVTR_LCNet和Attention结构,对他们之间的PP-LCNet的特征图、SVTR模块的输出和Attention模块的输出同时进行监督训练。使用该策略,识别模型的准确率进一步提升到78.4%(+1.5%)。


06

无标注数据挖掘方案


UIM(Unlabeled Images Mining)是一种非常简单的无标注数据挖掘方案。核心思想是利用高精度的文本识别大模型对无标注数据进行预测,获取伪标签,并且选择预测置信度高的样本作为训练数据,用于训练小模型。使用该策略,识别模型的准确率进一步提升到79.4%(+1%)。






经过上述文本检测和文本识别9个方面的优化,最终PP-OCRv3在速度可比情况下,在中文场景端到端Hmean指标相比于PP-OCRv2提升5%,效果大幅提升。具体指标如下表所示:



在英文数字场景,基于PP-OCRv3单独训练的英文数字模型,相比于PP-OCRv2的英文数字模型提升11%,如下表所示。


在多语言场景,基于PP-OCRv3训练的模型,在有评估集的四种语系,相比于PP-OCRv2,识别准确率平均提升5%以上,如下表所示。同时,PaddleOCR团队基于PP-OCRv3更新了已支持的80余种语言识别模型。


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