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PP-OCRv3

1. 简介

PP-OCRv3在PP-OCRv2的基础上进一步升级。整体的框架图保持了与PP-OCRv2相同的pipeline,针对检测模型和识别模型进行了优化。其中,检测模块仍基于DB算法优化,而识别模块不再采用CRNN,换成了IJCAI 2022最新收录的文本识别算法SVTR,并对其进行产业适配。PP-OCRv3系统框图如下所示(粉色框中为PP-OCRv3新增策略):

从算法改进思路上看,分别针对检测和识别模型,进行了共9个方面的改进:

  • 检测模块:

    • LK-PAN:大感受野的PAN结构;
    • DML:教师模型互学习策略;
    • RSE-FPN:残差注意力机制的FPN结构;
  • 识别模块:

    • SVTR_LCNet:轻量级文本识别网络;
    • GTC:Attention指导CTC训练策略;
    • TextConAug:挖掘文字上下文信息的数据增广策略;
    • TextRotNet:自监督的预训练模型;
    • UDML:联合互学习策略;
    • UIM:无标注数据挖掘方案。

从效果上看,速度可比情况下,多种场景精度均有大幅提升:

  • 中文场景,相对于PP-OCRv2中文模型提升超5%;
  • 英文数字场景,相比于PP-OCRv2英文模型提升11%;
  • 多语言场景,优化80+语种识别效果,平均准确率提升超5%。

2. 检测优化

PP-OCRv3检测模型是对PP-OCRv2中的CML(Collaborative Mutual Learning) 协同互学习文本检测蒸馏策略进行了升级。如下图所示,CML的核心思想结合了①传统的Teacher指导Student的标准蒸馏与 ②Students网络之间的DML互学习,可以让Students网络互学习的同时,Teacher网络予以指导。PP-OCRv3分别针对教师模型和学生模型进行进一步效果优化。其中,在对教师模型优化时,提出了大感受野的PAN结构LK-PAN和引入了DML(Deep Mutual Learning)蒸馏策略;在对学生模型优化时,提出了残差注意力机制的FPN结构RSE-FPN。

消融实验如下:

|序号|策略|模型大小|hmean|速度(cpu + mkldnn)| |-|-|-|-|-| |baseline teacher|PP-OCR server|49.0M|83.20%|171ms| |teacher1|DB-R50-LK-PAN|124.0M|85.00%|396ms| |teacher2|DB-R50-LK-PAN-DML|124.0M|86.00%|396ms| |baseline student|PP-OCRv2|3.0M|83.20%|117ms| |student0|DB-MV3-RSE-FPN|3.6M|84.50%|124ms| |student1|DB-MV3-CML(teacher2)|3.0M|84.30%|117ms| |student2|DB-MV3-RSE-FPN-CML(teacher2)|3.60M|85.40%|124ms|

测试环境: Intel Gold 6148 CPU,预测时开启MKLDNN加速。

PP-OCRv3检测模型训练步骤参考文档

(1)LK-PAN:大感受野的PAN结构

LK-PAN (Large Kernel PAN) 是一个具有更大感受野的轻量级PAN结构,核心是将PAN结构的path augmentation中卷积核从3*3改为9*9。通过增大卷积核,提升特征图每个位置覆盖的感受野,更容易检测大字体的文字以及极端长宽比的文字。使用LK-PAN结构,可以将教师模型的hmean从83.2%提升到85.0%。

(2)DML:教师模型互学习策略

DML (Deep Mutual Learning)互学习蒸馏方法,如下图所示,通过两个结构相同的模型互相学习,可以有效提升文本检测模型的精度。教师模型采用DML策略,hmean从85%提升到86%。将PP-OCRv2中CML的教师模型更新为上述更高精度的教师模型,学生模型的hmean可以进一步从83.2%提升到84.3%。

(3)RSE-FPN:残差注意力机制的FPN结构

RSE-FPN(Residual Squeeze-and-Excitation FPN)如下图所示,引入残差结构和通道注意力结构,将FPN中的卷积层更换为通道注意力结构的RSEConv层,进一步提升特征图的表征能力。考虑到PP-OCRv2的检测模型中FPN通道数非常小,仅为96,如果直接用SEblock代替FPN中卷积会导致某些通道的特征被抑制,精度会下降。RSEConv引入残差结构会缓解上述问题,提升文本检测效果。进一步将PP-OCRv2中CML的学生模型的FPN结构更新为RSE-FPN,学生模型的hmean可以进一步从84.3%提升到85.4%。

3. 识别优化

PP-OCRv3的识别模块是基于文本识别算法SVTR优化。SVTR不再采用RNN结构,通过引入Transformers结构更加有效地挖掘文本行图像的上下文信息,从而提升文本识别能力。直接将PP-OCRv2的识别模型,替换成SVTR_Tiny,识别准确率从74.8%提升到80.1%(+5.3%),但是预测速度慢了将近11倍,CPU上预测一条文本行,将近100ms。因此,如下图所示,PP-OCRv3采用如下6个优化策略进行识别模型加速。

基于上述策略,PP-OCRv3识别模型相比PP-OCRv2,在速度可比的情况下,精度进一步提升4.6%。 具体消融实验如下所示:

ID 策略 模型大小 精度 预测耗时(CPU + MKLDNN)
01 PP-OCRv2 8.0M 74.80% 8.54ms
02 SVTR_Tiny 21.0M 80.10% 97.00ms
03 SVTR_LCNet(h32) 12.0M 71.90% 6.60ms
04 SVTR_LCNet(h48) 12.0M 73.98% 7.60ms
05 + GTC 12.0M 75.80% 7.60ms
06 + TextConAug 12.0M 76.30% 7.60ms
07 + TextRotNet 12.0M 76.90% 7.60ms
08 + UDML 12.0M 78.40% 7.60ms
09 + UIM 12.0M 79.40% 7.60ms

注: 测试速度时,实验01-03输入图片尺寸均为(3,32,320),04-08输入图片尺寸均为(3,48,320)。在实际预测时,图像为变长输入,速度会有所变化。测试环境: Intel Gold 6148 CPU,预测时开启MKLDNN加速。

(1)SVTR_LCNet:轻量级文本识别网络

SVTR_LCNet是针对文本识别任务,将基于Transformer的SVTR网络和轻量级CNN网络PP-LCNet 融合的一种轻量级文本识别网络。使用该网络,预测速度优于PP-OCRv2的识别模型20%,但是由于没有采用蒸馏策略,该识别模型效果略差。此外,进一步将输入图片规范化高度从32提升到48,预测速度稍微变慢,但是模型效果大幅提升,识别准确率达到73.98%(+2.08%),接近PP-OCRv2采用蒸馏策略的识别模型效果。

SVTR_Tiny 网络结构如下所示:

由于 MKLDNN 加速库支持的模型结构有限,SVTR 在 CPU+MKLDNN 上相比 PP-OCRv2 慢了10倍。PP-OCRv3 期望在提升模型精度的同时,不带来额外的推理耗时。通过分析发现,SVTR_Tiny 结构的主要耗时模块为 Mixing Block,因此我们对 SVTR_Tiny 的结构进行了一系列优化(详细速度数据请参考下方消融实验表格):

  1. 将 SVTR 网络前半部分替换为 PP-LCNet 的前三个stage,保留4个 Global Mixing Block ,精度为76%,加速69%,网络结构如下所示:
  2. 将4个 Global Mixing Block 减小到2个,精度为72.9%,加速69%,网络结构如下所示:
  3. 实验发现 Global Mixing Block 的预测速度与输入其特征的shape有关,因此后移 Global Mixing Block 的位置到池化层之后,精度下降为71.9%,速度超越基于CNN结构的PP-OCRv2-baseline 22%,网络结构如下所示:

具体消融实验如下所示:

ID 策略 模型大小 精度 速度(CPU + MKLDNN)
01 PP-OCRv2-baseline 8.0M 69.30% 8.54ms
02 SVTR_Tiny 21.0M 80.10% 97.00ms
03 SVTR_LCNet(G4) 9.2M 76.00% 30.00ms
04 SVTR_LCNet(G2) 13.0M 72.98% 9.37ms
05 SVTR_LCNet(h32) 12.0M 71.90% 6.60ms
06 SVTR_LCNet(h48) 12.0M 73.98% 7.60ms

注: 测试速度时,01-05输入图片尺寸均为(3,32,320); PP-OCRv2-baseline 代表没有借助蒸馏方法训练得到的模型

(2)GTC:Attention指导CTC训练策略

GTC(Guided Training of CTC),利用Attention模块CTC训练,融合多种文本特征的表达,是一种有效的提升文本识别的策略。使用该策略,预测时完全去除 Attention 模块,在推理阶段不增加任何耗时,识别模型的准确率进一步提升到75.8%(+1.82%)。训练流程如下所示:

<img src="../ppocr_v3/GTC.png" width=800>

(3)TextConAug:挖掘文字上下文信息的数据增广策略

TextConAug是一种挖掘文字上下文信息的数据增广策略,主要思想来源于论文ConCLR,作者提出ConAug数据增广,在一个batch内对2张不同的图像进行联结,组成新的图像并进行自监督对比学习。PP-OCRv3将此方法应用到有监督的学习任务中,设计了TextConAug数据增强方法,可以丰富训练数据上下文信息,提升训练数据多样性。使用该策略,识别模型的准确率进一步提升到76.3%(+0.5%)。TextConAug示意图如下所示:

(4)TextRotNet:自监督的预训练模型

TextRotNet是使用大量无标注的文本行数据,通过自监督方式训练的预训练模型,参考于论文STR-Fewer-Labels。该模型可以初始化SVTR_LCNet的初始权重,从而帮助文本识别模型收敛到更佳位置。使用该策略,识别模型的准确率进一步提升到76.9%(+0.6%)。TextRotNet训练流程如下图所示:

(5)UDML:联合互学习策略

UDML(Unified-Deep Mutual Learning)联合互学习是PP-OCRv2中就采用的对于文本识别非常有效的提升模型效果的策略。在PP-OCRv3中,针对两个不同的SVTR_LCNet和Attention结构,对他们之间的PP-LCNet的特征图、SVTR模块的输出和Attention模块的输出同时进行监督训练。使用该策略,识别模型的准确率进一步提升到78.4%(+1.5%)。

(6)UIM:无标注数据挖掘方案

UIM(Unlabeled Images Mining)是一种非常简单的无标注数据挖掘方案。核心思想是利用高精度的文本识别大模型对无标注数据进行预测,获取伪标签,并且选择预测置信度高的样本作为训练数据,用于训练小模型。使用该策略,识别模型的准确率进一步提升到79.4%(+1%)。实际操作中,我们使用全量数据集训练高精度SVTR-Tiny模型(acc=82.5%)进行数据挖掘,点击获取模型下载地址和使用教程

4. 端到端评估

经过以上优化,最终PP-OCRv3在速度可比情况下,中文场景端到端Hmean指标相比于PP-OCRv2提升5%,效果大幅提升。具体指标如下表所示:

Model Hmean Model Size (M) Time Cost (CPU, ms) Time Cost (T4 GPU, ms)
PP-OCR mobile 50.30% 8.1 356.00 116.00
PP-OCR server 57.00% 155.1 1056.00 200.00
PP-OCRv2 57.60% 11.6 330.00 111.00
PP-OCRv3 62.90% 15.6 331.00 86.64

测试环境:CPU型号为Intel Gold 6148,CPU预测时开启MKLDNN加速。

除了更新中文模型,本次升级也同步优化了英文数字模型,端到端效果提升11%,如下表所示:

Model Recall Precision Hmean
PP-OCR_en 38.99% 45.91% 42.17%
PP-OCRv3_en 50.95% 55.53% 53.14%

同时,也对已支持的80余种语言识别模型进行了升级更新,在有评估集的四种语系识别准确率平均提升5%以上,如下表所示:

Model 拉丁语系 阿拉伯语系 日语 韩语
PP-OCR_mul 69.60% 40.50% 38.50% 55.40%
PP-OCRv3_mul 75.20% 45.37% 45.80% 60.10%