魚羊 發自 凹非寺量子位 報導 | 公眾號 QbitAI
要說生活裡最常見、最便民的AI應用技術，OCR（光學字符識別）當屬其中之一。
尋常到日常辦理各種業務時的身份證識別，前沿到自動駕駛車輛的路牌識別，都少不了它的加持。
作為一名開發者，各種OCR相關的需求自然也少不了：卡證識別、票據識別、汽車場景、教育場景文字識別……
那麼，這個模型大小僅8.6M，沒有GPU也能跑得動，還提供自定義訓練到多硬體部署的全套開發套件的開源通用OCR項目，了解一下？
話不多說，先來看效果。
可以看到，無論文字是橫排、還是豎排，這個超輕量模型都有不錯的識別效果。
難度略高，且實際生活當中經常遇到的場景也不在話下：
那麼，如果情況更複雜一點，這麼小的模型能hold住嗎？
畢竟，在實際應用場景中，圖像中的文字難免存在字符彎曲、模糊等諸多問題。
比如，並不高清的路牌：
主體部分基本都識別無誤，只有英文小字部分因為確實比較模糊，識別效果不太理想。
再看一張文字背景複雜的圖像識別效果：
出現一個錯別字，扣一分。滿分10分的話，可以打個9分了。
其實，在實際OCR項目落地過程中，開發者往往面臨兩個痛點：
1. 無論是移動端和伺服器端，待識別的圖像數目往往非常多，都希望模型更小，精度更高，預測速度更快。GPU太貴，最好使用CPU跑起來更經濟。在滿足業務需求的前提下，模型越輕量佔用的資源越少。2. 實際業務場景中，OCR面臨的問題多種多樣，業務場景個性化往往需要自定義數據集重新訓練，硬體環境多樣化就需要支持豐富的部署方式。再加上收集數據之類的dirty work，往往一個項目落地中的大部分時間都用在算法研發以外的環節中，迫切需要一套完整全流程的解決方案，來加快研發進度，節約寶貴的研發時間。
也就是說，超輕量模型及其全流程解決方案，尤其對於算力、存儲空間有限的移動端、嵌入式設備而言，可以說是剛需。
而在這個開源項目中，開發者也貼心提供了直接可供測試的Demo。
在量子位的實際上手測試中，在移動端Demo上這樣一個不到10M的模型，基本上可以做到秒出效果。
在中文公開數據集ICDAR2017-RCTW上，限定圖片長邊尺寸960px，測試數據與測試條件相同的前提下，將該項目與之前一度登上GitHub熱榜的Chineseocr_Lite（5.1k stars）最新發布的10M模型進行測試對比。在模型大小、精度和預測速度方面，結果如下：
該8.6M超輕量模型，V100 GPU單卡平均預測耗時57ms，CPU平均預測耗時319ms。
而Chineseocr_Lite的10M模型，V100單卡預測速度230ms，CPU平均預測耗時739ms。
當然，這裡面模型預測速度的提升不僅是因為模型大小更小了，也離不開算法與框架深度適配優化。
項目中給出的Benchmark如下：
作為一名面向GitHub編程的程式設計師，頓時感到老闆再來各種OCR需求都不方了。（手動狗頭）
而且這個8.6M超輕量開源模型，背後還有大廠背書。
因為出品方不是別人，是國產AI開發一哥百度，他們把這個最新開源的OCR工具庫取名：PaddleOCR。
GitHub 地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
8.6M的通用OCR模型如何煉成
PaddleOCR發布的超輕量模型，主要由4.1M的檢測模型和4.5M的識別模型組成。
其中，檢測模型的Base模型採用DB算法，文本模型的Base模型採用經典的CRNN算法。
鑑於MobileNetV3在端側系列模型中的優越表現，兩個模型均選擇使用MobileNetV3作為骨幹網絡，可將模型大小初步減少90%以上。
除此之外，開發人員還採用減小特徵通道數等策略，進一步對模型大小進行了壓縮。
模型雖小，但是訓練用到的數據集卻一點也不少，根據項目方給出的數據，模型用到的數據量（包括合成數據）大約在百萬到千萬量級。
但是也有開發者可能會問，在某些垂類場景，通用OCR模型的精度可能不能滿足需求，而且算法模型在實際項目部署也會遇到各種問題，應該怎麼辦呢？
PaddleOCR從訓練到部署，提供了非常全面的一條龍指引，堪稱「最全OCR開發者大禮包」。
「最全OCR開發者大禮包」
△禮包目錄，堪稱業界最全
支持自定義訓練
OCR業務其實有特殊性，用戶的需求很難通過一個通用模型來滿足，之前開源的Chineseocr_Lite也是不支持用戶訓練的。
為了方便開發者使用自己的數據自定義超輕量模型，除了8.6M超輕量模型外，PaddleOCR同時提供了2種文本檢測算法（EAST、DB）、4種文本識別算法（CRNN、Rosseta、STAR-Net、RARE），基本可以覆蓋常見OCR任務的需求，並且算法還在持續豐富中。
特別是「模型訓練/評估」中的「中文OCR訓練預測技巧」，更是讓人眼前一亮，點進去可以看到「中文長文本識別的特殊處理、如何更換不同的backbone等業務實戰技巧」，相當符合開發者項目實戰中的煉丹需求。
打通預測部署全流程
對開發者更友好的是，PaddleOCR提供了手機端（含iOS、Android Demo）、嵌入式端、大規模數據離線預測、在線服務化預測等多種預測工具組件的支持，能夠滿足多樣化的工業級應用場景。
數據集匯總
項目幫開發者整理了常用的中文數據集、標註和合成工具，並在持續更新中。
目前包含的數據集包括：
5個大規模通用數據集（ICDAR2019-LSVT，ICDAR2017-RCTW-17，中文街景文字識別，中文文檔文字識別，ICDAR2019-ArT）大規模手寫中文數據集（中科院自動化研究所-手寫中文數據集）垂類多語言OCR數據集（中國城市車牌數據集、銀行信用卡數據集、驗證碼數據集-Captcha、多語言數據集）還整理了常用數據標註工具（labelImg、roLabelImg、labelme）、常用數據合成工具（text_renderer、SynthText、SynthText_Chinese_version、TextRecognitionDataGenerator、SynthText3D、UnrealText）
並且開源以來，受到開發者的廣泛關注，已經有大量開發者投入到項目的建設中並且貢獻內容。
真·乾貨滿滿。
體驗一下？
看到這裡，你心動了嗎？如果還想眼見為實，PaddleOCR已經提供了在線Demo，網頁版、手機端均可嘗試。
感興趣的話收好下面的傳送門，親自體驗起來吧~
傳送門：
項目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
網頁版Demo：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr
移動端Demo：
https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource?from=paddlelite
— 完 —