1. Paddle框架
目前支持Window、Linux多平台，v2.0后，也已支持python3.8。MacOS似乎不支持GPU，具体请查看官网最新说明。
1.1. 基于pip安装
使用pip3的话，需要注意 pip3>20.2.2 :
pip3 install -U pip
-
CPU版本
pip3 install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple -
GPU版本
pip3 install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
测试安装是否成功：
python3 -c 'import paddle; paddle.utils.run_check()'
1.2. 编译安装
2. PP-OCR
2.1. 安装
安装paddlepaddle模块后，克隆PaddleOCR repo代码：
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR
安装第三方库
cd PaddleOCR
pip3 install -r requirements.txt
2.2. 下载推理模型
接下来配置模型：
-
推理模型用于python预测引擎推理，即实际部署是所使用的模型 -
训练模型是基于预训练模型在真实数据与竖排合成文本数据上finetune得到的模型，在真实应用场景中有着更好的表现 -
预训练模型则是直接基于全量真实数据与合成数据训练得到，更适合用于在自己的数据集上finetune
以超轻量级模型为例：
mkdir inference && cd inference
# 下载超轻量级中文OCR模型的检测模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
# 下载超轻量级中文OCR模型的识别模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
# 下载超轻量级中文OCR模型的文本方向分类器模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
解压完毕后应有如下文件结构：
├── ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer
│ ├── inference.pdiparams
│ ├── inference.pdiparams.info
│ └── inference.pdmodel
├── ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer
│ ├── inference.pdiparams
│ ├── inference.pdiparams.info
│ └── inference.pdmodel
├── ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer
├── inference.pdiparams
├── inference.pdiparams.info
└── inference.pdmodel
注意：PaddleOCR的优势在于中文识别，但其也提供了在无需单独的 (英文+数字) 的组合识别模型，地址如下：gitee_paddleocr_doc
说明：2.0版模型和1.1版模型的主要区别在于动态图训练vs.静态图训练，模型性能上无明显差距。而v1.1版本的模型分类各细致，并提供了slim高度裁剪的lite版本，地址如下gitee_paddle_doc_v1.1。
而v2.0版本的模型库中，多语言支持已经极大地丰富了！
2.3. 使用：图像预测
# 预测image_dir指定的单张图像
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True
# 预测image_dir指定的图像集合
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True
# 如果想使用CPU进行预测，需设置use_gpu参数为False
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True --use_gpu=False
注意：
- 如果希望使用不支持空格的识别模型，在预测的时候需要注意：请将代码更新到最新版本，并添加参数
--use_space_char=False。 - 如果不希望使用方向分类器，在预测的时候需要注意：请将代码更新到最新版本，并添加参数
--use_angle_cls=False。
2.4. 部署
PaddleOCR提供2种Server端部署服务的方式：
- 基于PaddleHub Serving的部署：代码路径为"./deploy/hubserving"，按照本教程使用；
(coming soon) - 基于PaddleServing的部署：代码路径为"./deploy/pdserving"，使用方法参考文档。
2.4.1. 启动服务
-
命令行启动（仅支持CPU）服务
$ hub serving start --modules [Module1==Version1, Module2==Version2, ...] \ --port XXXX \ --use_multiprocess \ --workers \ -
配置文件启动（支持CPU、GPU）
hub serving start -c config.json
2.4.2. 发送预测请求
配置好服务端，可使用以下命令发送预测请求，获取预测结果:
python tools/test_hubserving.py server_url image_path
需要给脚本传递2个参数：
- server_url：服务地址，例如
http://127.0.0.1:8868/predict/ocr_system - image_path：测试图像路径，可以是单张图片路径，也可以是图像集合目录路径
访问示例：
python3 tools/test_hubserving.py http://127.0.0.1:8868/predict/ocr_system ./doc/imgs/
2.5. 数据标注与合成
2.5.1. 半自动标注工具: PPOCRLabel
运行：
# Windows + Anaconda
pip install pyqt5
cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
python PPOCRLabel.py --lang ch
# Ubuntu Linux
pip3 install pyqt5 trash-cli
cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
python3 PPOCRLabel.py --lang ch
2.5.2. 数据合成工具: Style-Text
2.6. FAQ精选
对于中文行文本识别，CTC和Attention哪种更优？
A：（1）从效果上来看，通用OCR场景CTC的识别效果优于Attention，因为带识别的字典中的字符比较多，常用中文汉字三千字以上，如果训练样本不足的情况下，对于这些字符的序列关系挖掘比较困难。中文场景下Attention模型的优势无法体现。而且Attention适合短语句识别，对长句子识别比较差。
（2）从训练和预测速度上，Attention的串行解码结构限制了预测速度，而CTC网络结构更高效，预测速度上更有优势。
PaddleOCR项目中的中文超轻量和通用模型用了哪些数据集？训练多少样本，gpu什么配置，跑了多少个epoch，大概跑了多久？
A： （1）检测的话，LSVT街景数据集共3W张图像，超轻量模型，150epoch左右，2卡V100 跑了不到2天；通用模型：2卡V100 150epoch 不到4天。 （2） 识别的话，520W左右的数据集（真实数据26W+合成数据500W）训练，超轻量模型：4卡V100，总共训练了5天左右。通用模型：4卡V100，共训练6天。
超轻量模型训练分为2个阶段： (1)全量数据训练50epoch，耗时3天 (2)合成数据+真实数据按照1:1数据采样，进行finetune训练200epoch，耗时2天
通用模型训练： 真实数据+合成数据，动态采样(1：1)训练，200epoch，耗时 6天左右。
PaddleOCR中，对于模型预测加速，CPU加速的途径有哪些？基于TenorRT加速GPU对输入有什么要求？
A：（1）CPU可以使用mkldnn进行加速；对于python inference的话，可以把enable_mkldnn改为true，参考代码，对于cpp inference的话，在配置文件里面配置use_mkldnn 1即可，参考代码
（2）GPU需要注意变长输入问题等，TRT6 之后才支持变长输入
目前OCR普遍是二阶段，端到端的方案在业界落地情况如何？
A：端到端在文字分布密集的业务场景，效率会比较有保证，精度的话看自己业务数据积累情况，如果行级别的识别数据积累比较多的话two-stage会比较好。百度的落地场景，比如工业仪表识别、车牌识别都用到端到端解决方案。
如何更换文本检测/识别的backbone？
A：无论是文字检测，还是文字识别，骨干网络的选择是预测效果和预测效率的权衡。一般，选择更大规模的骨干网络，例如ResNet101_vd，则检测或识别更准确，但预测耗时相应也会增加。而选择更小规模的骨干网络，例如MobileNetV3_small_x0_35，则预测更快，但检测或识别的准确率会大打折扣。幸运的是不同骨干网络的检测或识别效果与在ImageNet数据集图像1000分类任务效果正相关。飞桨图像分类套件PaddleClas汇总了ResNet_vd、Res2Net、HRNet、MobileNetV3、GhostNet等23种系列的分类网络结构，在上述图像分类任务的top1识别准确率，GPU(V100和T4)和CPU(骁龙855)的预测耗时以及相应的117个预训练模型下载地址。
（1）文字检测骨干网络的替换，主要是确定类似与ResNet的4个stages，以方便集成后续的类似FPN的检测头。此外，对于文字检测问题，使用ImageNet训练的分类预训练模型，可以加速收敛和效果提升。
（2）文字识别的骨干网络的替换，需要注意网络宽高stride的下降位置。由于文本识别一般宽高比例很大，因此高度下降频率少一些，宽度下降频率多一些。可以参考PaddleOCR中MobileNetV3骨干网络的改动。
对于CRNN模型，backbone采用DenseNet和ResNet_vd，哪种网络结构更好？
A：Backbone的识别效果在CRNN模型上的效果，与Imagenet 1000 图像分类任务上识别效果和效率一致。在图像分类任务上ResnNet_vd（79%+）的识别精度明显优于DenseNet（77%+），此外对于GPU，Nvidia针对ResNet系列模型做了优化，预测效率更高，所以相对而言，resnet_vd是较好选择。如果是移动端，可以优先考虑MobileNetV3系列。
对于特定文字检测，例如身份证只检测姓名，检测指定区域文字更好，还是检测全部区域再筛选更好？
A：两个角度来说明一般检测全部区域再筛选更好。
（1）由于特定文字和非特定文字之间的视觉特征并没有很强的区分行，只检测指定区域，容易造成特定文字漏检。
（2）产品的需求可能是变化的，不排除后续对于模型需求变化的可能性（比如又需要增加一个字段），相比于训练模型，后处理的逻辑会更容易调整。