高精度中文场景文本识别模型SVTR
1. 简介
PP-OCRv3是百度开源的超轻量级场景文本检测识别模型库，其中超轻量的场景中文识别模型SVTR_LCNet使用了SVTR算法结构。为了保证速度，SVTR_LCNet将SVTR模型的Local Blocks替换为LCNet，使用两层Global Blocks。在中文场景中，PP-OCRv3识别主要使用如下优化策略（ 详细技术报告 ）：
其中 UIM：无标注数据挖掘方案 使用了高精度的SVTR中文模型进行无标注文件的刷库，该模型在PP-OCRv3识别的数据集上训练，精度对比如下表。
中文识别算法git clone -b dygraph https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
安装依赖库
pip install -r PaddleOCR/requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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# 解压模型文件
tar xf svtr_ch_high_accuracy.tar
预测中文文本，以下图为例：
预测命令：
# CPU预测
python tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_svtrnet_ch.yml -o Global.pretrained_model=./svtr_ch_high_accuracy/best_accuracy Global.infer_img=./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg Global.use_gpu=False
# GPU预测
#python tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_svtrnet_ch.yml -o Global.pretrained_model=./svtr_ch_high_accuracy/best_accuracy Global.infer_img=./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg Global.use_gpu=True
可以看到最后打印结果为
0.9853458404541016为预测置信度。
推理模型导出与预测
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。
运行识别模型转inference模型命令，如下：
python tools/export_model.py -c configs/rec/rec_svtrnet_ch.yml -o Global.pretrained_model=./svtr_ch_high_accuracy/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/svtr_ch
转换成功后，在目录下有三个文件：
inference/svtr_ch/
├── 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
inference模型预测，命令如下：
# CPU预测
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg" --rec_algorithm='SVTR' --rec_model_dir=./inference/svtr_ch/ --rec_image_shape='3, 32, 320' --rec_char_dict_path=ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt --use_gpu=False
# GPU预测
#python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg" --rec_algorithm='SVTR' --rec_model_dir=./inference/svtr_ch/ --rec_image_shape='3, 32, 320' --rec_char_dict_path=ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt --use_gpu=True