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CT

• 1. 算法简介
• 2. 环境配置
• 3. 模型训练、评估、预测
  • 3.1 训练
  • 3.2 评估
  • 3.3 预测
• 4. 推理部署
  • 4.1 Python推理
  • 4.2 C++推理
  • 4.3 Serving服务化部署
  • 4.4 更多推理部署
• 5. FAQ

1. 算法简介

论文信息：

CentripetalText: An Efficient Text Instance Representation for Scene Text Detection Tao Sheng, Jie Chen, Zhouhui Lian NeurIPS, 2021

在Total-Text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
CT	ResNet18_vd	configs/det/det_r18_vd_ct.yml	88.68%	81.70%	85.05%	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

CT模型使用Total-Text文本检测公开数据集训练得到，数据集下载可参考 Total-Text-Dataset, 我们将标签文件转成了paddleocr格式，转换好的标签文件下载参考train.txt, text.txt。

请参考文本检测训练教程。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CT文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet18_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：

python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r18_vd_ct.yml -o Global.pretrained_model=./det_r18_ct_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/det_ct

CT文本检测模型推理，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_ct/" --det_algorithm="CT"

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：

4.2 C++推理

暂不支持

4.3 Serving服务化部署

暂不支持

4.4 更多推理部署

暂不支持

5. FAQ

引用

@inproceedings{sheng2021centripetaltext,
    title={CentripetalText: An Efficient Text Instance Representation for Scene Text Detection},
    author={Tao Sheng and Jie Chen and Zhouhui Lian},
    booktitle={Thirty-Fifth Conference on Neural Information Processing Systems},
    year={2021}
}