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# FCENet
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- [1. 算法简介](#1-算法简介)
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- [2. 环境配置](#2-环境配置)
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- [3. 模型训练、评估、预测](#3-模型训练评估预测)
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- [4. 推理部署](#4-推理部署)
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- [4.1 Python推理](#41-python推理)
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- [4.2 C++推理](#42-c推理)
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- [4.3 Serving服务化部署](#43-serving服务化部署)
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- [4.4 更多推理部署](#44-更多推理部署)
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- [5. FAQ](#5-faq)
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- [引用](#引用)
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<a name="1"></a>
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## 1. 算法简介
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论文信息：
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> [Fourier Contour Embedding for Arbitrary-Shaped Text Detection](https://arxiv.org/abs/2104.10442)
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> Yiqin Zhu and Jianyong Chen and Lingyu Liang and Zhanghui Kuang and Lianwen Jin and Wayne Zhang
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> CVPR, 2021
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在CTW1500文本检测公开数据集上，算法复现效果如下：
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| 模型 |骨干网络|配置文件|precision|recall|Hmean|下载链接|
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|-----| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
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| FCE | ResNet50_dcn | [configs/det/det_r50_vd_dcn_fce_ctw.yml](../../configs/det/det_r50_vd_dcn_fce_ctw.yml)| 88.39%|82.18%|85.27%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/contribution/det_r50_dcn_fce_ctw_v2.0_train.tar)|
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<a name="2"></a>
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## 2. 环境配置
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请先参考[《运行环境准备》](./environment.md)配置PaddleOCR运行环境，参考[《项目克隆》](./clone.md)克隆项目代码。
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<a name="3"></a>
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## 3. 模型训练、评估、预测
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上述FCE模型使用CTW1500文本检测公开数据集训练得到，数据集下载可参考 [ocr_datasets](./dataset/ocr_datasets.md)。
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数据下载完成后，请参考[文本检测训练教程](./detection.md)进行训练。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的检测模型只需要**更换配置文件**即可。
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<a name="4"></a>
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## 4. 推理部署
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<a name="4-1"></a>
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### 4.1 Python推理
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首先将FCE文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd_dcn骨干网络，在CTW1500英文数据集训练的模型为例（ [模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/contribution/det_r50_dcn_fce_ctw_v2.0_train.tar) )，可以使用如下命令进行转换：
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```shell
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python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_dcn_fce_ctw.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_dcn_fce_ctw_v2.0_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_fce
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```
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FCE文本检测模型推理，执行非弯曲文本检测，可以执行如下命令：
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```shell
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python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_fce/" --det_algorithm="FCE" --det_fce_box_type=quad
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```
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可视化文本检测结果默认保存到`./inference_results`文件夹里面，结果文件的名称前缀为'det_res'。结果示例如下：
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如果想执行弯曲文本检测，可以执行如下命令：
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```shell
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python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img623.jpg" --det_model_dir="./inference/det_fce/" --det_algorithm="FCE" --det_fce_box_type=poly
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```
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可视化文本检测结果默认保存到`./inference_results`文件夹里面，结果文件的名称前缀为'det_res'。结果示例如下：
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**注意**：由于CTW1500数据集只有1000张训练图像，且主要针对英文场景，所以上述模型对中文文本图像检测效果会比较差。
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<a name="4-2"></a>
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### 4.2 C++推理
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由于后处理暂未使用CPP编写，FCE文本检测模型暂不支持CPP推理。
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<a name="4-3"></a>
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### 4.3 Serving服务化部署
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暂未支持
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<a name="4-4"></a>
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### 4.4 更多推理部署
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暂未支持
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<a name="5"></a>
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## 5. FAQ
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## 引用
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```bibtex
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@InProceedings{zhu2021fourier,
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title={Fourier Contour Embedding for Arbitrary-Shaped Text Detection},
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author={Yiqin Zhu and Jianyong Chen and Lingyu Liang and Zhanghui Kuang and Lianwen Jin and Wayne Zhang},
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year={2021},
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booktitle = {CVPR}
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}
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```
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