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基于PP-OCRv3的PCB字符识别

1. 项目介绍

印刷电路板(PCB)是电子产品中的核心器件，对于板件质量的测试与监控是生产中必不可少的环节。在一些场景中，通过PCB中信号灯颜色和文字组合可以定位PCB局部模块质量问题，PCB文字识别中存在如下难点：

  • 裁剪出的PCB图片宽高比例较小
  • 文字区域整体面积也较小
  • 包含垂直、水平多种方向文本

针对本场景，PaddleOCR基于全新的PP-OCRv3通过合成数据、微调以及其他场景适配方法完成小字符文本识别任务，满足企业上线要求。PCB检测、识别效果如 图1 所示：

注：欢迎在AIStudio领取免费算力体验线上实训，项目链接: 基于PP-OCRv3实现PCB字符识别

2. 安装说明

下载PaddleOCR源码，安装依赖环境。

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# 如仍需安装or安装更新，可以执行以下步骤
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
#  git clone https://gitee.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

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# 安装依赖包
pip install -r /home/aistudio/PaddleOCR/requirements.txt

3. 数据准备

我们通过图片合成工具生成 图2 所示的PCB图片，整图只有高25、宽150左右、文字区域高9、宽45左右，包含垂直和水平2种方向的文本：

暂时不开源生成的PCB数据集，但是通过更换背景，通过如下代码生成数据即可：

cd gen_data
python3 gen.py --num_img=10

生成图片参数解释：

num_img：生成图片数量
font_min_size、font_max_size：字体最大、最小尺寸
bg_path：文字区域背景存放路径
det_bg_path：整图背景存放路径
fonts_path：字体路径
corpus_path：语料路径
output_dir：生成图片存储路径

这里生成 100张 相同尺寸和文本的图片，如 图3 所示，方便大家跑通实验。通过如下代码解压数据集：

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tar xf ./data/data148165/dataset.tar -C ./

在生成数据集的时需要生成检测和识别训练需求的格式：

  • 文本检测

标注文件格式如下，中间用'\t'分隔：

" 图像文件名                    json.dumps编码的图像标注信息"
ch4_test_images/img_61.jpg    [{"transcription": "MASA", "points": [[310, 104], [416, 141], [418, 216], [312, 179]]}, {...}]

json.dumps编码前的图像标注信息是包含多个字典的list，字典中的 points 表示文本框的四个点的坐标(x, y)，从左上角的点开始顺时针排列。 transcription 表示当前文本框的文字，当其内容为“###”时，表示该文本框无效，在训练时会跳过。

  • 文本识别

标注文件的格式如下， txt文件中默认请将图片路径和图片标签用'\t'分割，如用其他方式分割将造成训练报错。

" 图像文件名                 图像标注信息 "

train_data/rec/train/word_001.jpg   简单可依赖
train_data/rec/train/word_002.jpg   用科技让复杂的世界更简单
...

4. 文本检测

选用飞桨OCR开发套件PaddleOCR中的PP-OCRv3模型进行文本检测和识别。针对检测模型和识别模型，进行了共计9个方面的升级：

  • PP-OCRv3检测模型对PP-OCRv2中的CML协同互学习文本检测蒸馏策略进行了升级，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。

  • 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。PP-OCRv3通过轻量级文本识别网络SVTR_LCNet、Attention损失指导CTC损失训练策略、挖掘文字上下文信息的数据增广策略TextConAug、TextRotNet自监督预训练模型、UDML联合互学习策略、UIM无标注数据挖掘方案，6个方面进行模型加速和效果提升。

更多细节请参考PP-OCRv3技术报告。

我们使用 3种方案 进行检测模型的训练、评估：

  • PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型直接评估
  • PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + 验证集padding直接评估
  • PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + fine-tune

4.1 预训练模型直接评估

我们首先通过PaddleOCR提供的预训练模型在验证集上进行评估，如果评估指标能满足效果，可以直接使用预训练模型，不再需要训练。

使用预训练模型直接评估步骤如下：

1）下载预训练模型

PaddleOCR已经提供了PP-OCR系列模型，部分模型展示如下表所示：

模型简介 模型名称 推荐场景 检测模型 方向分类器 识别模型
中英文超轻量PP-OCRv3模型（16.2M） ch_PP-OCRv3_xx 移动端&服务器端 推理模型 / 训练模型 推理模型 / 训练模型 推理模型 / 训练模型
英文超轻量PP-OCRv3模型（13.4M） en_PP-OCRv3_xx 移动端&服务器端 推理模型 / 训练模型 推理模型 / 训练模型 推理模型 / 训练模型
中英文超轻量PP-OCRv2模型（13.0M） ch_PP-OCRv2_xx 移动端&服务器端 推理模型 / 训练模型 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 训练模型
中英文超轻量PP-OCR mobile模型（9.4M） ch_ppocr_mobile_v2.0_xx 移动端&服务器端 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型
中英文通用PP-OCR server模型（143.4M） ch_ppocr_server_v2.0_xx 服务器端 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型

更多模型下载（包括多语言），可以参考PP-OCR系列模型下载

这里我们使用PP-OCRv3英文超轻量检测模型，下载并解压预训练模型：

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# 如果更换其他模型，更新下载链接和解压指令就可以
cd /home/aistudio/PaddleOCR
mkdir pretrain_models
cd pretrain_models
# 下载英文预训练模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_distill_train.tar
tar xf en_PP-OCRv3_det_distill_train.tar && rm -rf en_PP-OCRv3_det_distill_train.tar
%cd ..

模型评估

首先修改配置文件configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml中的以下字段：

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Eval.dataset.data_dir：指向验证集图片存放目录,'/home/aistudio/dataset'
Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件,'/home/aistudio/dataset/det_gt_val.txt'
Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest:  尺寸
        limit_side_len: 48
        limit_type: 'min'

然后在验证集上进行评估，具体代码如下：

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cd /home/aistudio/PaddleOCR
python tools/eval.py \
    -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml  \
    -o Global.checkpoints="./pretrain_models/en_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy"

4.2 预训练模型+验证集padding直接评估

考虑到PCB图片比较小，宽度只有25左右、高度只有140-170左右，我们在原图的基础上进行padding，再进行检测评估，padding前后效果对比如 图4 所示：

将图片都padding到300*300大小，因为坐标信息发生了变化，我们同时要修改标注文件，在/home/aistudio/dataset目录里也提供了padding之后的图片，大家也可以尝试训练和评估：

同上，我们需要修改配置文件configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml中的以下字段：

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Eval.dataset.data_dir：指向验证集图片存放目录,'/home/aistudio/dataset'
Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件,/home/aistudio/dataset/det_gt_padding_val.txt
Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest:  尺寸
        limit_side_len: 1100
        limit_type: 'min'

将训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型推理

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cd /home/aistudio/PaddleOCR
python tools/eval.py \
    -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml  \
    -o Global.checkpoints="./pretrain_models/en_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy"

4.3 预训练模型+fine-tune

基于预训练模型，在生成的1500图片上进行fine-tune训练和评估，其中train数据1200张，val数据300张，修改配置文件configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml中的以下字段：

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Global.epoch_num: 这里设置为1，方便快速跑通，实际中根据数据量调整该值
Global.save_model_dir：模型保存路径
Global.pretrained_model：指向预训练模型路径，'./pretrain_models/en_PP-OCRv3_det_distill_train/student.pdparams'
Optimizer.lr.learning_rate：调整学习率，本实验设置为0.0005
Train.dataset.data_dir：指向训练集图片存放目录,'/home/aistudio/dataset'
Train.dataset.label_file_list：指向训练集标注文件,'/home/aistudio/dataset/det_gt_train.txt'
Train.dataset.transforms.EastRandomCropData.size：训练尺寸改为[480,64]
Eval.dataset.data_dir：指向验证集图片存放目录,'/home/aistudio/dataset/'
Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件,'/home/aistudio/dataset/det_gt_val.txt'
Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest：评估尺寸，添加如下参数
    limit_side_len: 64
    limit_type:'min'

执行下面命令启动训练：

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cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python tools/train.py \
        -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml

模型评估

使用训练好的模型进行评估，更新模型路径Global.checkpoints:

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cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python3 tools/eval.py \
    -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml  \
    -o Global.checkpoints="./output/ch_PP-OCR_V3_det/latest"

使用训练好的模型进行评估，指标如下所示：

序号 方案 hmean 效果提升 实验分析
1 PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 64.64% - 提供的预训练模型具有泛化能力
2 PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + 验证集padding 72.13% +7.49% padding可以提升尺寸较小图片的检测效果
3 PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + fine-tune 100.00% +27.87% fine-tune会提升垂类场景效果

注：上述实验结果均是在1500张图片（1200张训练集，300张测试集）上训练、评估的得到，AIstudio只提供了100张数据，所以指标有所差异属于正常，只要策略有效、规律相同即可。

5. 文本识别

我们分别使用如下4种方案进行训练、评估：

  • 方案1：PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接评估
  • 方案2：PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 + fine-tune
  • 方案3：PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 + fine-tune + 公开通用识别数据集
  • 方案4：PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 + fine-tune + 增加PCB图像数量

5.1 预训练模型直接评估

同检测模型，我们首先使用PaddleOCR提供的识别预训练模型在PCB验证集上进行评估。

使用预训练模型直接评估步骤如下：

1）下载预训练模型

我们使用PP-OCRv3中英文超轻量文本识别模型，下载并解压预训练模型：

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# 如果更换其他模型，更新下载链接和解压指令就可以
cd /home/aistudio/PaddleOCR/pretrain_models/
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar
tar xf ch_PP-OCRv3_rec_train.tar && rm -rf ch_PP-OCRv3_rec_train.tar
cd ..

模型评估 首先修改配置文件configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml中的以下字段：

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Metric.ignore_space: True：忽略空格
Eval.dataset.data_dir：指向验证集图片存放目录,'/home/aistudio/dataset'
Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件,'/home/aistudio/dataset/rec_gt_val.txt'

我们使用下载的预训练模型进行评估：

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cd /home/aistudio/PaddleOCR
python3 tools/eval.py \
    -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml \
    -o Global.checkpoints=pretrain_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy

5.2 三种fine-tune方案

方案2、3、4训练和评估方式是相同的，因此在我们了解每个技术方案之后，再具体看修改哪些参数是相同，哪些是不同的。

方案介绍：

1） 方案2：预训练模型 + fine-tune

  • 在预训练模型的基础上进行fine-tune，使用1500张PCB进行训练和评估，其中训练集1200张，验证集300张。

2） 方案3：预训练模型 + fine-tune + 公开通用识别数据集

  • 当识别数据比较少的情况，可以考虑添加公开通用识别数据集。在方案2的基础上，添加公开通用识别数据集，如lsvt、rctw等。

3）方案4：预训练模型 + fine-tune + 增加PCB图像数量

  • 如果能够获取足够多真实场景，我们可以通过增加数据量提升模型效果。在方案2的基础上，增加PCB的数量到2W张左右。

参数修改：

接着我们看需要修改的参数，以上方案均需要修改配置文件configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml的参数，修改一次即可：

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Global.pretrained_model：指向预训练模型路径,'pretrain_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy'
Optimizer.lr.values：学习率，本实验设置为0.0005
Train.loader.batch_size_per_card: batch size,默认128，因为数据量小于128，因此我们设置为8，数据量大可以按默认的训练
Eval.loader.batch_size_per_card: batch size,默认128，设置为4
Metric.ignore_space: 忽略空格，本实验设置为True

更换不同的方案每次需要修改的参数：

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Global.epoch_num: 这里设置为1，方便快速跑通，实际中根据数据量调整该值
Global.save_model_dir：指向模型保存路径
Train.dataset.data_dir：指向训练集图片存放目录
Train.dataset.label_file_list：指向训练集标注文件
Eval.dataset.data_dir：指向验证集图片存放目录
Eval.dataset.label_file_list：指向验证集标注文件

同时方案3修改以下参数

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Eval.dataset.label_file_list：添加公开通用识别数据标注文件
Eval.dataset.ratio_list：数据和公开通用识别数据每次采样比例，按实际修改即可

如 图5 所示：

我们提取Student模型的参数，在PCB数据集上进行fine-tune，可以参考如下代码：

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import paddle
# 加载预训练模型
all_params = paddle.load("./pretrain_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy.pdparams")
# 查看权重参数的keys
print(all_params.keys())
# 学生模型的权重提取
s_params = {key[len("student_model."):]: all_params[key] for key in all_params if "student_model." in key}
# 查看学生模型权重参数的keys
print(s_params.keys())
# 保存
paddle.save(s_params, "./pretrain_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/student.pdparams")

修改参数后，每个方案都执行如下命令启动训练：

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cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python3 tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml

使用训练好的模型进行评估，更新模型路径Global.checkpoints：

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cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python3 tools/eval.py \
    -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml \
    -o Global.checkpoints=./output/rec_ppocr_v3/latest

所有方案评估指标如下：

序号 方案 acc 效果提升 实验分析
1 PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接评估 46.67% - 提供的预训练模型具有泛化能力
2 PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune 42.02% -4.65% 在数据量不足的情况，反而比预训练模型效果低(也可以通过调整超参数再试试)
3 PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 公开通用识别数据集 77.00% +30.33% 在数据量不足的情况下，可以考虑补充公开数据训练
4 PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 增加PCB图像数量 99.99% +22.99% 如果能获取更多数据量的情况，可以通过增加数据量提升效果

注：上述实验结果均是在1500张图片（1200张训练集，300张测试集）、2W张图片、添加公开通用识别数据集上训练、评估的得到，AIstudio只提供了100张数据，所以指标有所差异属于正常，只要策略有效、规律相同即可。

6. 模型导出

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。

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# 导出检测模型
python3 tools/export_model.py \
     -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml \
     -o Global.pretrained_model="./output/ch_PP-OCR_V3_det/latest" \
     Global.save_inference_dir="./inference_model/ch_PP-OCR_V3_det/"

因为上述模型只训练了1个epoch，因此我们使用训练最优的模型进行预测，存储在/home/aistudio/best_models/目录下，解压即可

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cd /home/aistudio/best_models/
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/fanliku/PCB/det_ppocr_v3_en_infer_PCB.tar
tar xf /home/aistudio/best_models/det_ppocr_v3_en_infer_PCB.tar -C /home/aistudio/PaddleOCR/pretrain_models/

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# 检测模型inference模型预测
cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python3 tools/infer/predict_det.py \
    --image_dir="/home/aistudio/dataset/imgs/0000.jpg" \
    --det_algorithm="DB" \
    --det_model_dir="./pretrain_models/det_ppocr_v3_en_infer_PCB/" \
    --det_limit_side_len=48 \
    --det_limit_type='min' \
    --det_db_unclip_ratio=2.5 \
    --use_gpu=True

结果存储在inference_results目录下，检测如下图所示：

同理，导出识别模型并进行推理。

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# 导出识别模型
python3 tools/export_model.py \
    -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml \
    -o Global.pretrained_model="./output/rec_ppocr_v3/latest" \
    Global.save_inference_dir="./inference_model/rec_ppocr_v3/"

同检测模型，识别模型也只训练了1个epoch，因此我们使用训练最优的模型进行预测，存储在/home/aistudio/best_models/目录下，解压即可

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cd /home/aistudio/best_models/
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/fanliku/PCB/rec_ppocr_v3_ch_infer_PCB.tar
tar xf /home/aistudio/best_models/rec_ppocr_v3_ch_infer_PCB.tar -C /home/aistudio/PaddleOCR/pretrain_models/

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# 识别模型inference模型预测
cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python3 tools/infer/predict_rec.py \
    --image_dir="../test_imgs/0000_rec.jpg" \
    --rec_model_dir="./pretrain_models/rec_ppocr_v3_ch_infer_PCB" \
    --rec_image_shape="3, 48, 320" \
    --use_space_char=False \
    --use_gpu=True

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# 检测+识别模型inference模型预测
cd /home/aistudio/PaddleOCR/
python3 tools/infer/predict_system.py  \
    --image_dir="../test_imgs/0000.jpg" \
    --det_model_dir="./pretrain_models/det_ppocr_v3_en_infer_PCB" \
    --det_limit_side_len=48 \
    --det_limit_type='min' \
    --det_db_unclip_ratio=2.5 \
    --rec_model_dir="./pretrain_models/rec_ppocr_v3_ch_infer_PCB"  \
    --rec_image_shape="3, 48, 320" \
    --draw_img_save_dir=./det_rec_infer/ \
    --use_space_char=False \
    --use_angle_cls=False \
    --use_gpu=True

端到端预测结果存储在det_res_infer文件夹内，结果如下图所示：

7. 端对端评测

接下来介绍文本检测+文本识别的端对端指标评估方式。主要分为三步：

1）首先运行tools/infer/predict_system.py，将image_dir改为需要评估的数据文件家，得到保存的结果:

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# 检测+识别模型inference模型预测
python3 tools/infer/predict_system.py  \
    --image_dir="../dataset/imgs/" \
    --det_model_dir="./pretrain_models/det_ppocr_v3_en_infer_PCB" \
    --det_limit_side_len=48 \
    --det_limit_type='min' \
    --det_db_unclip_ratio=2.5 \
    --rec_model_dir="./pretrain_models/rec_ppocr_v3_ch_infer_PCB"  \
    --rec_image_shape="3, 48, 320" \
    --draw_img_save_dir=./det_rec_infer/ \
    --use_space_char=False \
    --use_angle_cls=False \
    --use_gpu=True

得到保存结果，文本检测识别可视化图保存在det_rec_infer/目录下，预测结果保存在det_rec_infer/system_results.txt中，格式如下：0018.jpg [{"transcription": "E295", "points": [[88, 33], [137, 33], [137, 40], [88, 40]]}]

2）然后将步骤一保存的数据转换为端对端评测需要的数据格式： 修改 tools/end2end/convert_ppocr_label.py中的代码，convert_label函数中设置输入标签路径，Mode，保存标签路径等，对预测数据的GTlabel和预测结果的label格式进行转换。

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ppocr_label_gt =  "/home/aistudio/dataset/det_gt_val.txt"
convert_label(ppocr_label_gt, "gt", "./save_gt_label/")

ppocr_label_gt =  "/home/aistudio/PaddleOCR/PCB_result/det_rec_infer/system_results.txt"
convert_label(ppocr_label_gt, "pred", "./save_PPOCRV2_infer/")

运行convert_ppocr_label.py:

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python3 tools/end2end/convert_ppocr_label.py

得到如下结果：

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├── ./save_gt_label/
├── ./save_PPOCRV2_infer/

3） 最后，执行端对端评测，运行tools/end2end/eval_end2end.py计算端对端指标，运行方式如下：

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pip install editdistance
python3 tools/end2end/eval_end2end.py ./save_gt_label/ ./save_PPOCRV2_infer/

使用预训练模型+fine-tune'检测模型、预训练模型 + 2W张PCB图片funetune识别模型，在300张PCB图片上评估得到如下结果，fmeasure为主要关注的指标:

注: 使用上述命令不能跑出该结果，因为数据集不相同，可以更换为自己训练好的模型，按上述流程运行

8. Jetson部署

我们只需要以下步骤就可以完成Jetson nano部署模型，简单易操作：

1、在Jetson nano开发版上环境准备：

  • 安装PaddlePaddle

  • 下载PaddleOCR并安装依赖

2、执行预测

  • 将推理模型下载到jetson

  • 执行检测、识别、串联预测即可

详细参考流程。

9. 总结

检测实验分别使用PP-OCRv3预训练模型在PCB数据集上进行了直接评估、验证集padding、 fine-tune 3种方案，识别实验分别使用PP-OCRv3预训练模型在PCB数据集上进行了直接评估、 fine-tune、添加公开通用识别数据集、增加PCB图片数量4种方案，指标对比如下：

  • 检测
序号 方案 hmean 效果提升 实验分析
1 PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型直接评估 64.64% - 提供的预训练模型具有泛化能力
2 PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + 验证集padding直接评估 72.13% +7.49% padding可以提升尺寸较小图片的检测效果
3 PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + fine-tune 100.00% +27.87% fine-tune会提升垂类场景效果
  • 识别
序号 方案 acc 效果提升 实验分析
1 PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接评估 46.67% - 提供的预训练模型具有泛化能力
2 PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune 42.02% -4.65% 在数据量不足的情况，反而比预训练模型效果低(也可以通过调整超参数再试试)
3 PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 公开通用识别数据集 77.00% +30.33% 在数据量不足的情况下，可以考虑补充公开数据训练
4 PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 增加PCB图像数量 99.99% +22.99% 如果能获取更多数据量的情况，可以通过增加数据量提升效果
  • 端到端
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PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + fine-tune PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 增加PCB图像数量 93.30%

结论

PP-OCRv3的检测模型在未经过fine-tune的情况下，在PCB数据集上也有64.64%的精度，说明具有泛化能力。验证集padding之后，精度提升7.5%，在图片尺寸较小的情况，我们可以通过padding的方式提升检测效果。经过 fine-tune 后能够极大的提升检测效果，精度达到100%。

PP-OCRv3的识别模型方案1和方案2对比可以发现，当数据量不足的情况，预训练模型精度可能比fine-tune效果还要高，所以我们可以先尝试预训练模型直接评估。如果在数据量不足的情况下想进一步提升模型效果，可以通过添加公开通用识别数据集，识别效果提升30%，非常有效。最后如果我们能够采集足够多的真实场景数据集，可以通过增加数据量提升模型效果，精度达到99.99%。

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参考

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