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Text Gestalt

1. 算法简介

论文信息：

Text Gestalt: Stroke-Aware Scene Text Image Super-Resolution Chen, Jingye and Yu, Haiyang and Ma, Jianqi and Li, Bin and Xue, Xiangyang AAAI, 2022

参考FudanOCR 数据下载说明，在TextZoom测试集合上超分算法效果如下：

模型 骨干网络 PSNR_Avg SSIM_Avg 配置文件 下载链接
Text Gestalt tsrn 19.28 0.6560 configs/sr/sr_tsrn_transformer_strock.yml 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

请参考文本识别训练教程。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的识别模型只需要更换配置文件即可。

训练

在完成数据准备后，便可以启动训练，训练命令如下：

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#单卡训练（训练周期长，不建议）
python3 tools/train.py -c configs/sr/sr_tsrn_transformer_strock.yml

# 多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3'  tools/train.py -c configs/sr/sr_tsrn_transformer_strock.yml

评估

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# GPU 评估， Global.pretrained_model 为待测权重
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/sr/sr_tsrn_transformer_strock.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy

预测

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# 预测使用的配置文件必须与训练一致
python3 tools/infer_sr.py -c configs/sr/sr_tsrn_transformer_strock.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.infer_img=doc/imgs_words_en/word_52.png

img

执行命令后，上面图像的超分结果如下：

img

4. 推理部署

4.1 Python推理

首先将文本超分训练过程中保存的模型，转换成inference model。以 Text-Gestalt 训练的模型 为例，可以使用如下命令进行转换：

1
python3 tools/export_model.py -c configs/sr/sr_tsrn_transformer_strock.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/sr_out

Text-Gestalt 文本超分模型推理，可以执行如下命令：

1
python3 tools/infer/predict_sr.py --sr_model_dir=./inference/sr_out --image_dir=doc/imgs_words_en/word_52.png --sr_image_shape=3,32,128

执行命令后，图像的超分结果如下：

img

4.2 C++推理

暂未支持

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{chen2022text,
  title={Text gestalt: Stroke-aware scene text image super-resolution},
  author={Chen, Jingye and Yu, Haiyang and Ma, Jianqi and Li, Bin and Xue, Xiangyang},
  booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence},
  volume={36},
  number={1},
  pages={285--293},
  year={2022}
}

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