MMOCR 项目使用指南

MMOCR 项目使用指南

mmocrOpenMMLab Text Detection, Recognition and Understanding Toolbox项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmocr

1. 项目的目录结构及介绍

MMOCR 是一个基于 PyTorch 和 mmdetection 的开源工具箱，用于文本检测、文本识别及其下游任务，如关键信息提取。以下是 MMOCR 项目的主要目录结构及其介绍：

mmocr/
├── configs/                # 配置文件目录
├── demo/                   # 演示脚本目录
├── docs/                   # 文档目录
├── mmocr/                  # 核心代码目录
│   ├── apis/               # API 接口
│   ├── datasets/           # 数据集处理
│   ├── models/             # 模型定义
│   ├── utils/              # 工具函数
│   └── ...                 # 其他相关模块
├── tools/                  # 工具脚本目录
├── README.md               # 项目介绍
└── setup.py                # 安装脚本

主要目录介绍

• configs/: 包含项目的所有配置文件，用于定义模型、数据集和训练参数。
• demo/: 包含一些演示脚本，用于快速展示项目功能。
• docs/: 包含项目的详细文档，包括用户指南、API 参考等。
• mmocr/: 核心代码目录，包含项目的所有源代码。
  • apis/: 提供高级 API 接口，方便用户调用。
  • datasets/: 数据集处理相关代码，包括数据加载、预处理等。
  • models/: 模型定义，包括文本检测、文本识别和关键信息提取模型。
  • utils/: 包含各种工具函数，辅助开发和调试。
• tools/: 包含一些实用工具脚本，如训练、测试脚本等。
• README.md: 项目介绍文件，提供项目的基本信息和使用指南。
• setup.py: 安装脚本，用于安装项目依赖。

2. 项目的启动文件介绍

MMOCR 项目的启动文件主要位于 tools/ 目录下，用于执行训练、测试和推理等任务。以下是一些常用的启动文件：

• train.py: 用于训练模型。
• test.py: 用于测试模型性能。
• demo.py: 用于运行演示脚本，展示模型效果。

启动文件示例

# 训练模型
python tools/train.py configs/textdet/dbnet/dbnet_r18_fpnc_1200e_icdar2015.py

# 测试模型
python tools/test.py configs/textdet/dbnet/dbnet_r18_fpnc_1200e_icdar2015.py work_dirs/dbnet_r18_fpnc_1200e_icdar2015/latest.pth

# 运行演示脚本
python demo/image_demo.py demo/demo_text_det.jpg configs/textdet/dbnet/dbnet_r18_fpnc_1200e_icdar2015.py work_dirs/dbnet_r18_fpnc_1200e_icdar2015/latest.pth

3. 项目的配置文件介绍

MMOCR 项目的配置文件位于 configs/ 目录下，用于定义模型、数据集和训练参数。配置文件通常采用 .py 格式，包含以下主要部分：

• 模型配置: 定义模型的结构和参数。
• 数据集配置: 定义数据集的路径、预处理和数据增强方法。
• 训练配置: 定义训练的超参数，如学习率、批次大小、训练轮数等。

配置文件示例

# 模型配置
model = dict(
    type='DBNet',
    backbone=dict(
        type='ResNet',
        depth=18,
        num_stages=4,
        out_indices=(0, 1, 2, 3),
        frozen_stages=1,
        norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True),
        norm_eval=True,
        style='pytorch'),
    neck=dict(
        type='FPNC',
        in_channels=[64, 128, 256, 512],

mmocrOpenMMLab Text Detection, Recognition and Understanding Toolbox项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmocr