Text Telescope

1. 算法简介

论文信息：

Scene Text Telescope: Text-Focused Scene Image Super-Resolution Chen, Jingye, Bin Li, and Xiangyang Xue CVPR, 2021

参考FudanOCR 数据下载说明，在TextZoom测试集合上超分算法效果如下：

模型	骨干网络	PSNR_Avg	SSIM_Avg	配置文件	下载链接
Text Telescope	tbsrn	21.56	0.7411	configs/sr/sr_telescope.yml	训练模型

TextZoom数据集 来自两个超分数据集RealSR和SR-RAW，两个数据集都包含LR-HR对，TextZoom有17367对训数据和4373对测试数据。

2. 环境配置

请先参考《运行环境准备》配置PaddleOCR运行环境，参考《项目克隆》克隆项目代码。

3. 模型训练、评估、预测

请参考文本识别训练教程。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的识别模型只需要更换配置文件即可。

训练

在完成数据准备后，便可以启动训练，训练命令如下：

#单卡训练（训练周期长，不建议）
python3 tools/train.py -c configs/sr/sr_telescope.yml

# 多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3'  tools/train.py -c configs/sr/sr_telescope.yml

评估

# GPU 评估， Global.pretrained_model 为待测权重
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/sr/sr_telescope.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy

预测

# 预测使用的配置文件必须与训练一致
python3 tools/infer_sr.py -c configs/sr/sr_telescope.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.infer_img=doc/imgs_words_en/word_52.png

执行命令后，上面图像的超分结果如下：

4. 推理部署

4.1 Python推理

首先将文本超分训练过程中保存的模型，转换成inference model。以 Text-Telescope 训练的模型 为例，可以使用如下命令进行转换：

python3 tools/export_model.py -c configs/sr/sr_telescope.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/sr_out

Text-Telescope 文本超分模型推理，可以执行如下命令：

python3 tools/infer/predict_sr.py --sr_model_dir=./inference/sr_out --image_dir=doc/imgs_words_en/word_52.png --sr_image_shape=3,32,128

执行命令后，图像的超分结果如下：

4.2 C++推理

暂未支持

4.3 Serving服务化部署

暂未支持

4.4 更多推理部署

暂未支持

5. FAQ

引用

@INPROCEEDINGS{9578891,
  author={Chen, Jingye and Li, Bin and Xue, Xiangyang},
  booktitle={2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  title={Scene Text Telescope: Text-Focused Scene Image Super-Resolution},
  year={2021},
  volume={},
  number={},
  pages={12021-12030},
  doi={10.1109/CVPR46437.2021.01185}}

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