基于PP-OCRv3的手写文字识别

1. 项目背景及意义

目前光学字符识别(OCR)技术在我们的生活当中被广泛使用，但是大多数模型在通用场景下的准确性还有待提高。针对于此我们借助飞桨提供的PaddleOCR套件较容易的实现了在垂类场景下的应用。手写体在日常生活中较为常见，然而手写体的识别却存在着很大的挑战，因为每个人的手写字体风格不一样，这对于视觉模型来说还是相当有挑战的。因此训练一个手写体识别模型具有很好的现实意义。下面给出一些手写体的示例图：

2. 项目内容

本项目基于PaddleOCR套件，以PP-OCRv3识别模型为基础，针对手写文字识别场景进行优化。

Aistudio项目链接：OCR手写文字识别

3. PP-OCRv3识别算法介绍

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。如下图所示，PP-OCRv3采用了6个优化策略。

优化策略汇总如下：

• 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

详细优化策略描述请参考PP-OCRv3优化策略

4. 安装环境

# 首先git官方的PaddleOCR项目，安装需要的依赖
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
cd PaddleOCR
pip install -r requirements.txt

5. 数据准备

本项目使用公开的手写文本识别数据集，包含Chinese OCR, 中科院自动化研究所-手写中文数据集CASIA-HWDB2.x，以及由中科院手写数据和网上开源数据合并组合的数据集等，该项目已经挂载处理好的数据集，可直接下载使用进行训练。

下载并解压数据
tar -xf hw_data.tar

6. 模型训练

6.1 下载预训练模型

首先需要下载我们需要的PP-OCRv3识别预训练模型，更多选择请自行选择其他的文字识别模型

# 使用该指令下载需要的预训练模型
wget -P ./pretrained_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar
# 解压预训练模型文件
tar -xf ./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar -C pretrained_models

6.2 修改配置文件

我们使用configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml，主要修改训练轮数和学习率参相关参数，设置预训练模型路径，设置数据集路径。 另外，batch_size可根据自己机器显存大小进行调整。 具体修改如下几个地方：

  epoch_num: 100 # 训练epoch数
  save_model_dir: ./output/ch_PP-OCR_v3_rec
  save_epoch_step: 10
  eval_batch_step: [0, 100] # 评估间隔，每隔100step评估一次
  pretrained_model: ./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy  # 预训练模型路径


  lr:
    name: Cosine # 修改学习率衰减策略为Cosine
    learning_rate: 0.0001 # 修改fine-tune的学习率
    warmup_epoch: 2 # 修改warmup轮数

Train:
  dataset:
    name: SimpleDataSet
    data_dir: ./train_data # 训练集图片路径
    ext_op_transform_idx: 1
    label_file_list:
    - ./train_data/chineseocr-data/rec_hand_line_all_label_train.txt # 训练集标签
    - ./train_data/handwrite/HWDB2.0Train_label.txt
    - ./train_data/handwrite/HWDB2.1Train_label.txt
    - ./train_data/handwrite/HWDB2.2Train_label.txt
    - ./train_data/handwrite/hwdb_ic13/handwriting_hwdb_train_labels.txt
    - ./train_data/handwrite/HW_Chinese/train_hw.txt
    ratio_list:
    - 0.1
    - 1.0
    - 1.0
    - 1.0
    - 0.02
    - 1.0
  loader:
    shuffle: true
    batch_size_per_card: 64
    drop_last: true
    num_workers: 4
Eval:
  dataset:
    name: SimpleDataSet
    data_dir: ./train_data # 测试集图片路径
    label_file_list:
    - ./train_data/chineseocr-data/rec_hand_line_all_label_val.txt # 测试集标签
    - ./train_data/handwrite/HWDB2.0Test_label.txt
    - ./train_data/handwrite/HWDB2.1Test_label.txt
    - ./train_data/handwrite/HWDB2.2Test_label.txt
    - ./train_data/handwrite/hwdb_ic13/handwriting_hwdb_val_labels.txt
    - ./train_data/handwrite/HW_Chinese/test_hw.txt
  loader:
    shuffle: false
    drop_last: false
    batch_size_per_card: 64
    num_workers: 4

由于数据集大多是长文本，因此需要注释掉下面的数据增广策略，以便训练出更好的模型。

- RecConAug:
    prob: 0.5
    ext_data_num: 2
    image_shape: [48, 320, 3]

6.3 开始训练

我们使用上面修改好的配置文件configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml，预训练模型，数据集路径，学习率，训练轮数等都已经设置完毕后，可以使用下面命令开始训练。

# 开始训练识别模型
python tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml

7. 模型评估

在训练之前，我们可以直接使用下面命令来评估预训练模型的效果:

# 评估预训练模型
python tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model="./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy"

[2022/07/14 10:46:22] ppocr INFO: load pretrain successful from ./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy
eval model:: 100%|████████████████████████████| 687/687 [03:29<00:00,  3.27it/s]
[2022/07/14 10:49:52] ppocr INFO: metric eval ***************
[2022/07/14 10:49:52] ppocr INFO: acc:0.03724954461811258
[2022/07/14 10:49:52] ppocr INFO: norm_edit_dis:0.4859541065843199
[2022/07/14 10:49:52] ppocr INFO: Teacher_acc:0.0371584699368947
[2022/07/14 10:49:52] ppocr INFO: Teacher_norm_edit_dis:0.48718814890536477
[2022/07/14 10:49:52] ppocr INFO: fps:947.8562684823883

可以看出，直接加载预训练模型进行评估，效果较差，因为预训练模型并不是基于手写文字进行单独训练的，所以我们需要基于预训练模型进行finetune。 训练完成后，可以进行测试评估，评估命令如下：

# 评估finetune效果
python tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model="./output/ch_PP-OCR_v3_rec/best_accuracy"

评估结果如下，可以看出识别准确率为54.3%。

[2022/07/14 10:54:06] ppocr INFO: metric eval ***************
[2022/07/14 10:54:06] ppocr INFO: acc:0.5430100180913
[2022/07/14 10:54:06] ppocr INFO: norm_edit_dis:0.9203322593158589
[2022/07/14 10:54:06] ppocr INFO: Teacher_acc:0.5401183969626324
[2022/07/14 10:54:06] ppocr INFO: Teacher_norm_edit_dis:0.919827504507755
[2022/07/14 10:54:06] ppocr INFO: fps:928.948733797251

将训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型推理

8. 模型导出推理

训练完成后，可以将训练模型转换成inference模型。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。

8.1 模型导出

导出命令如下：

# 转化为推理模型
python tools/export_model.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model="./output/ch_PP-OCR_v3_rec/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/rec_ppocrv3/"

8.2 模型推理

导出模型后，可以使用如下命令进行推理预测:

# 推理预测
python tools/infer/predict_rec.py --image_dir="train_data/handwrite/HWDB2.0Test_images/104-P16_4.jpg" --rec_model_dir="./inference/rec_ppocrv3/Student"

[2022/07/14 10:55:56] ppocr INFO: In PP-OCRv3, rec_image_shape parameter defaults to '3, 48, 320', if you are using recognition model with PP-OCRv2 or an older version, please set --rec_image_shape='3,32,320
[2022/07/14 10:55:58] ppocr INFO: Predicts of train_data/handwrite/HWDB2.0Test_images/104-P16_4.jpg:('品结构,差异化的多品牌渗透使欧莱雅确立了其在中国化妆', 0.9904912114143372)

# 可视化文字识别图片
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os


img_path = 'train_data/handwrite/HWDB2.0Test_images/104-P16_4.jpg'

def vis(img_path):
    plt.figure()
    image = Image.open(img_path)
    plt.imshow(image)
    plt.show()
    # image = image.resize([208, 208])


vis(img_path)

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