简介

OCR解决方案推理部分，通过配置Config.yaml文件选择Pipline中嵌入的算法模块。

启动

onnx_inference/base_onnx_inference.py

配置

• use_layout：是否启用版面分析
• use_angle_cls：是否启用角度纠正
• input_size：设置输入图片大小
• crnn_chars：文字识别字符集
• model_path：各算法模型路径（绝对路径）
• visual_flag：是否保存中间可视结果
• visual_path：可是结果存放位置
• crnn.inference_batch：文字识别batch
• angle_cls.input_size：角度分类图片大小

结构

• config：配置文件及字符集
• convert_tools：onnx转tensorrt脚本以及tensorrt的python预测代码示例
• correction：纠错模块（暂无）
• formula：公式识别训练代码
• layout：版面分析模块
• ocr_angle_cls：角度分类模块
• ocr_det：文件检测模块
• ocr_rec：文字识别模块
• onnx_infernece：推理入口
• table_rec：表格重建模块（暂无）
• trt_inference：tensorrt推理入口（暂无）

模型效果说明

• 公式识别模型在10W自动生成的数据训练完成，在1W数据上验证准确率为80+%
• 版面分析模型在7500张图训练完成，在300张数据map为86