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22ac6bc529
commit
e27c136a49
@ -66,7 +66,7 @@ python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml
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python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_images/2.jpg --text_corpus PaddleOCR --language en
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```
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* 注意:语言选项和语料相对应,目前我们支持英文、简体中文和韩语。
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3. 在`tools/synth_image.py`中,我们还提供了一个`batch_synth_images`方法,可以两两组合语料和图片,批量生成一批数据。
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### 高级使用
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@ -81,12 +81,15 @@ python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_
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* `image_home`:风格图片目录;
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* `label_file`:风格图片路径列表文件,如果所用数据集有label,则label_file为label文件路径;
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* `with_label`:标志`label_file`是否为label文件。
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我们提供了一批[样例图](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/style_text/chkoen_5w.tar)供您试用。
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* `CorpusGenerator`:
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* `method`:语料生成方法,目前有`FileCorpus`和`EnNumCorpus`可选。如果使用`EnNumCorpus`,则不需要填写其他配置,否则需要修改`corpus_file`和`language`;
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* `language`:语料的语种;
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* `corpus_file`: 语料文件路径。
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我们提供了一批[样例图](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/style_text/chkoen_5w.tar)供您试用,下面给出了一些示例:
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<div align="center">
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<img src="doc/images/5.png" width="800">
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</div>
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2. 运行`tools/synth_dataset`合成数据:
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``` bash
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@ -104,8 +107,17 @@ python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_
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### 应用示例
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在完成上述操作后,即可得到用于OCR识别的合成数据集,下面给出了一些数据集生成的示例:
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<div align="center">
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<img src="doc/images/6.png" width="800">
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</div>
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请您参考[OCR识别文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/recognition.md#%E5%90%AF%E5%8A%A8%E8%AE%AD%E7%BB%83),完成训练。
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接下来请参考[OCR识别文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/recognition.md#%E5%90%AF%E5%8A%A8%E8%AE%AD%E7%BB%83),完成训练。
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下面展示了一些使用合成数据训练的效果:
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| 场景 | 字符 | 原始数据 | 测试数据 | 只使用原始数据的识别准确率 | 新增合成数据 | 使用合成数据识别准确率 | 指标提升 |
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| -------- | ---------- | -------- | -------- | -------------------------- | ------------ | ---------------------- | -------- |
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| 金属表面 | 英文和数字 | 2203 | 650 | 0.5938 | 20000 | 0.7546 | 16% |
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| 随机背景 | 韩语 | 5631 | 1230 | 0.3012 | 100000 | 0.5057 | 20% |
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### 项目结构
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```
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BIN
StyleTextRec/doc/images/6.png
Normal file
BIN
StyleTextRec/doc/images/6.png
Normal file
Binary file not shown.
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