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FCENet

1. 算法简介

论文信息:

Fourier Contour Embedding for Arbitrary-Shaped Text Detection Yiqin Zhu and Jianyong Chen and Lingyu Liang and Zhanghui Kuang and Lianwen Jin and Wayne Zhang CVPR, 2021

在CTW1500文本检测公开数据集上,算法复现效果如下:

模型 骨干网络 配置文件 precision recall Hmean 下载链接
FCE ResNet50_dcn configs/det/det_r50_vd_dcn_fce_ctw.yml 88.39% 82.18% 85.27% 训练模型

2. 环境配置

请先参考《运行环境准备》配置PaddleOCR运行环境,参考《项目克隆》克隆项目代码。

3. 模型训练、评估、预测

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

数据下载完成后,请参考文本检测训练教程进行训练。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。

4. 推理部署

4.1 Python推理

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 ),可以使用如下命令进行转换:

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

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:

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

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:

如果想执行弯曲文本检测,可以执行如下命令:

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

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:

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。

4.2 C++推理

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。

4.3 Serving服务化部署

暂未支持

4.4 更多推理部署

暂未支持

5. FAQ

引用

@InProceedings{zhu2021fourier,
  title={Fourier Contour Embedding for Arbitrary-Shaped Text Detection},
  author={Yiqin Zhu and Jianyong Chen and Lingyu Liang and Zhanghui Kuang and Lianwen Jin and Wayne Zhang},
  year={2021},
  booktitle = {CVPR}
}