基于Python预测引擎推理

inference 模型（fluid.io.save_inference_model保存的模型） 一般是模型训练完成后保存的固化模型，多用于预测部署。训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的是模型的参数，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，适合与实际系统集成。更详细的介绍请参考文档分类预测框架.

接下来首先介绍如何将训练的模型转换成inference模型，然后将依次介绍文本检测、文本识别以及两者串联基于预测引擎推理。

一、训练模型转inference模型

检测模型转inference模型

下载超轻量级中文检测模型：

  1. wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar && tar xf ./ch_lite/ch_det_mv3_db.tar -C ./ch_lite/

上述模型是以MobileNetV3为backbone训练的DB算法，将训练好的模型转换成inference模型只需要运行如下命令：

  1. # -c后面设置训练算法的yml配置文件
  2. # -o配置可选参数
  3. # Global.checkpoints参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
  4. # Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
  6. python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/det_mv3_db/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_db/

转inference模型时，使用的配置文件和训练时使用的配置文件相同。另外，还需要设置配置文件中的Global.checkpoints、Global.save_inference_dir参数。 其中Global.checkpoints指向训练中保存的模型参数文件，Global.save_inference_dir是生成的inference模型要保存的目录。 转换成功后，在save_inference_dir目录下有两个文件：

  1. inference/det_db/
  2.   └─  model     检测inference模型的program文件
  3.   └─  params    检测inference模型的参数文件

识别模型转inference模型

下载超轻量中文识别模型：

  1. wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar && tar xf ./ch_lite/ch_rec_mv3_crnn.tar -C ./ch_lite/

识别模型转inference模型与检测的方式相同，如下：

  1. # -c后面设置训练算法的yml配置文件
  2. # -o配置可选参数
  3. # Global.checkpoints参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
  4. # Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
  6. python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/rec_mv3_crnn/best_accuracy \
  7.         Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn/

注意：如果您是在自己的数据集上训练的模型，并且调整了中文字符的字典文件，请注意修改配置文件中的character_dict_path是否是所需要的字典文件。

转换成功后，在目录下有两个文件：

  1. /inference/rec_crnn/
  2.   └─  model     识别inference模型的program文件
  3.   └─  params    识别inference模型的参数文件

二、文本检测模型推理

文本检测模型推理，默认使用DB模型的配置参数。当不使用DB模型时，在推理时，需要通过传入相应的参数进行算法适配，细节参考下文。

1. 超轻量中文检测模型推理

超轻量中文检测模型推理，可以执行如下命令：

  1. python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/"

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：

基于Python预测引擎推理 - 图1

通过设置参数det_max_side_len的大小，改变检测算法中图片规范化的最大值。当图片的长宽都小于det_max_side_len，则使用原图预测，否则将图片等比例缩放到最大值，进行预测。该参数默认设置为det_max_side_len=960。 如果输入图片的分辨率比较大，而且想使用更大的分辨率预测，可以执行如下命令：

  1. python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --det_max_side_len=1200

如果想使用CPU进行预测，执行命令如下

  1. python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --use_gpu=False

2. DB文本检测模型推理

首先将DB文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例（模型下载地址)，可以使用如下命令进行转换：

  1. # -c后面设置训练算法的yml配置文件
  2. # Global.checkpoints参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
  3. # Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
  5. python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_db.yml -o Global.checkpoints="./models/det_r50_vd_db/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/det_db"

DB文本检测模型推理，可以执行如下命令：

  1. python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/"

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：

基于Python预测引擎推理 - 图2

注意：由于ICDAR2015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。

3. EAST文本检测模型推理

首先将EAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例（模型下载地址)，可以使用如下命令进行转换：

  1. # -c后面设置训练算法的yml配置文件
  2. # Global.checkpoints参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
  3. # Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
  5. python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_east.yml -o Global.checkpoints="./models/det_r50_vd_east/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/det_east"

EAST文本检测模型推理，需要设置参数--det_algorithm="EAST"，可以执行如下命令：

  1. python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="EAST" --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/"

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：

基于Python预测引擎推理 - 图3

注意：本代码库中，EAST后处理Locality-Aware NMS有python和c++两种版本，c++版速度明显快于python版。由于c++版本nms编译版本问题，只有python3.5环境下会调用c++版nms，其他情况将调用python版nms。

4. SAST文本检测模型推理

(1). 四边形文本检测模型（ICDAR2015）

首先将SAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例(模型下载地址)，可以使用如下命令进行转换：

  1. python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_icdar15.yml -o Global.checkpoints="./models/sast_r50_vd_icdar2015/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/det_sast_ic15"

SAST文本检测模型推理，需要设置参数--det_algorithm="SAST"，可以执行如下命令：

  1. python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="SAST" --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_sast_ic15/"

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：

基于Python预测引擎推理 - 图4

(2). 弯曲文本检测模型（Total-Text）

首先将SAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在Total-Text英文数据集训练的模型为例（模型下载地址)，可以使用如下命令进行转换：

  1. python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_totaltext.yml -o Global.checkpoints="./models/sast_r50_vd_total_text/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/det_sast_tt"

SAST文本检测模型推理，需要设置参数--det_algorithm="SAST"，同时，还需要增加参数--det_sast_polygon=True，可以执行如下命令：

  1. python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="SAST" --image_dir="./doc/imgs_en/img623.jpg" --det_model_dir="./inference/det_sast_tt/" --det_sast_polygon=True

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：

基于Python预测引擎推理 - 图5

注意：本代码库中，SAST后处理Locality-Aware NMS有python和c++两种版本，c++版速度明显快于python版。由于c++版本nms编译版本问题，只有python3.5环境下会调用c++版nms，其他情况将调用python版nms。

三、文本识别模型推理

下面将介绍超轻量中文识别模型推理、基于CTC损失的识别模型推理和基于Attention损失的识别模型推理。对于中文文本识别，建议优先选择基于CTC损失的识别模型，实践中也发现基于Attention损失的效果不如基于CTC损失的识别模型。此外，如果训练时修改了文本的字典，请参考下面的自定义文本识别字典的推理。

1. 超轻量中文识别模型推理

超轻量中文识别模型推理，可以执行如下命令：

  1. python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/"

基于Python预测引擎推理 - 图6

执行命令后，上面图像的预测结果（识别的文本和得分）会打印到屏幕上，示例如下：

Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:[‘实力活力’, 0.89552695]

2. 基于CTC损失的识别模型推理

我们以STAR-Net为例，介绍基于CTC损失的识别模型推理。 CRNN和Rosetta使用方式类似，不用设置识别算法参数rec_algorithm。

首先将STAR-Net文本识别训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet34_vd骨干网络，使用MJSynth和SynthText两个英文文本识别合成数据集训练 的模型为例（模型下载地址)，可以使用如下命令进行转换：

  1. # -c后面设置训练算法的yml配置文件
  2. # Global.checkpoints参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。
  3. # Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
  5. python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc.yml -o Global.checkpoints="./models/rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/starnet"

STAR-Net文本识别模型推理，可以执行如下命令：

  1. python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"

3. 基于Attention损失的识别模型推理

基于Attention损失的识别模型与ctc不同，需要额外设置识别算法参数 —rec_algorithm=”RARE”

RARE 文本识别模型推理，可以执行如下命令：

  1. python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/rare/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en" --rec_algorithm="RARE"

基于Python预测引擎推理 - 图7

执行命令后，上面图像的识别结果如下：

Predicts of ./doc/imgs_words_en/word_336.png:[‘super’, 0.9999555]

注意：由于上述模型是参考DTRB文本识别训练和评估流程，与超轻量级中文识别模型训练有两方面不同：

  • 训练时采用的图像分辨率不同，训练上述模型采用的图像分辨率是[3，32，100]，而中文模型训练时，为了保证长文本的识别效果，训练时采用的图像分辨率是[3, 32, 320]。预测推理程序默认的的形状参数是训练中文采用的图像分辨率，即[3, 32, 320]。因此，这里推理上述英文模型时，需要通过参数rec_image_shape设置识别图像的形状。

  • 字符列表，DTRB论文中实验只是针对26个小写英文本母和10个数字进行实验，总共36个字符。所有大小字符都转成了小写字符，不在上面列表的字符都忽略，认为是空格。因此这里没有输入字符字典，而是通过如下命令生成字典.因此在推理时需要设置参数rec_char_type，指定为英文”en”。

  1. self.character_str = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
  2. dict_character = list(self.character_str)

4. 自定义文本识别字典的推理

如果训练时修改了文本的字典，在使用inference模型预测时，需要通过--rec_char_dict_path指定使用的字典路径

  1. python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en" --rec_char_dict_path="your text dict path"

四、文本检测、识别串联推理

1. 超轻量中文OCR模型推理

在执行预测时，需要通过参数image_dir指定单张图像或者图像集合的路径、参数det_model_dir指定检测inference模型的路径和参数rec_model_dir指定识别inference模型的路径。可视化识别结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面。

  1. python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/"  --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/"

执行命令后，识别结果图像如下：

基于Python预测引擎推理 - 图8

2. 其他模型推理

如果想尝试使用其他检测算法或者识别算法，请参考上述文本检测模型推理和文本识别模型推理，更新相应配置和模型。

注意：由于检测框矫正逻辑的局限性，暂不支持使用SAST弯曲文本检测模型（即，使用参数--det_sast_polygon=True时）进行模型串联。

下面给出基于EAST文本检测和STAR-Net文本识别执行命令：

  1. python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/" --det_algorithm="EAST" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"

执行命令后，识别结果图像如下：

基于Python预测引擎推理 - 图9