字符级OCR功能

[geqiang996]

需要如何修改，让PaddleOCR支持字符级OCR输出功能

[GreatV]

在 PaddleOCR 中支持字符级 OCR 输出功能需要对现有的模型和代码进行一定的修改。以下是实现字符级 OCR 的详细步骤和思路：

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1. 修改检测模型：支持直接检测单个字符

• 默认情况下，PaddleOCR 的文本检测模型（如 DB）用于检测完整的文本行。如果需要字符级别的检测，需要将检测模型的目标从文本行改为单个字符。
• 需要修改的内容：
  1. 数据标注：重新标注数据，将原本的文本行标注改为字符级标注。每个字符用单独的边界框表示，标注格式也需相应调整。
  2. 训练数据格式：确保训练时的数据加载逻辑支持字符级标注。
  3. 后处理参数（PostProcess）：调整 det_db_box_thresh 和 det_db_unclip_ratio 参数的值，使得检测框更加紧贴单个字符。

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2. 修改识别模型：从文本行识别改为字符级识别

• PaddleOCR 的识别模型默认是基于整行文本的识别（例如 CRNN 模型）。
• 如果需要直接输出单个字符，可以保留现有的识别架构，但需要确保每次输入的是单个字符区域的图像。
• 调整识别流程：
  1. 数据预处理：将检测的字符框裁剪出来，作为单独的输入传递给识别模型。
  2. 识别结果拼接：将字符识别的结果拼接成完整的文本输出。
  3. 训练数据：如果需要更鲁棒的字符识别性能，可以在训练时使用字符级标注数据。

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3. 修改推理流程：支持字符级输出

• 当前的 PaddleOCR 是一个检测和识别的联动流程。为了支持字符级 OCR，需要在检测阶段直接输出字符框，并在识别阶段逐个识别字符。
• 代码修改：
  1. 修改 tools/infer/predict_system.py 中的检测结果处理逻辑，使其支持字符级别的检测框。
  2. 修改识别部分的输入，确保逐个处理检测到的字符框。

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4. 模型微调

• 使用带有字符级标注的数据对修改后的模型进行微调。微调可以在官方提供的预训练模型的基础上进行。
• 需要注意：
  • 字符级标注的数据集需要覆盖足够多的字符样本。
  • 确保数据集中每个字符的样本数目足够（一般每个字符至少 300 个样本）。

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5. 评估与优化

• 在字符级 OCR 输出的场景下，评估指标需要单独计算字符级别的准确率。
• 如果检测框过大或过小，可以调整 det_db_box_thresh 和 det_db_unclip_ratio 等参数。
• 如果字符识别效果不佳，可以尝试使用更高分辨率的图像输入，或尝试数据增强（如旋转、模糊、噪声等）。

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6. 参考功能

在 PaddleOCR 文档中的相关问题中提到了一些字符级别识别的建议：

• 单字识别优化：如果需要提高单个字符的识别效果，可以在数据集中增加单字符样本，并调整检测和识别的模型参数。
• 长文本行分割：对于较长的文本行，可以先通过检测模型分割成字符级框，再按顺序进行识别。

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7. 参考链接

• PaddleOCR 文档 - 检测和识别模型
• PaddleOCR Issues - 字符级识别

通过以上步骤和调整，PaddleOCR 可以支持字符级 OCR 输出功能，并且适用于需要更精细字符检测与识别的场景。

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[zzk2021]

这个要看ctc loss，有个项目可以参考，不过是用crnn做的文字识别

[SWHL]

PaddleOCR现在就支持单字符输出呀，参考文档：docs

最近，我在RapidOCR项目也实现了这个功能，可以一起参考：docs