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提交两个模型

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images//344/274/201/344/270/232/345/276/256/344/277/241/346/210/252/345/233/276_16895911081073.png ADDED
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myself_train_model.py ADDED
@@ -0,0 +1,85 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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+ # !/usr/bin/env python
2
+ # -*-coding:utf-8 -*-
3
+
4
+ """
5
+ # File : myself_train_model.py
6
+ # Time :2023/8/21 9:25
7
+ # Author :小吕同学
8
+ """
9
+
10
+ from modelscope.pipelines import pipeline
11
+ from modelscope.utils.constant import Tasks
12
+ import gradio as gr
13
+ import os
14
+
15
+
16
+ class xiaolv_ocr_model():
17
+
18
+ def __init__(self):
19
+ model_small = r"./output_small"
20
+ model_big = r"./output_big"
21
+ self.ocr_recognition_small = pipeline(Tasks.ocr_recognition, model=model_small)
22
+ self.ocr_recognition1_big = pipeline(Tasks.ocr_recognition, model=model_big)
23
+
24
+
25
+ def run(self,pict_path,moshi = "small", context=[]):
26
+ pict_path = pict_path.name
27
+ context = [pict_path]
28
+
29
+ if moshi == "small":
30
+ result = self.ocr_recognition_small(pict_path)
31
+ else:
32
+ result = self.ocr_recognition1_big(pict_path)
33
+
34
+ context += [str(result['text'][0])]
35
+ responses = [(u, b) for u, b in zip(context[::2], context[1::2])]
36
+ print(f"识别的结果为:{result}")
37
+ os.remove(pict_path)
38
+ return responses,context
39
+
40
+
41
+
42
+
43
+ if __name__ == "__main__":
44
+ pict_path = r"C:\Users\admin\Desktop\图片识别测试\企业微信截图_16895911221007.png"
45
+ ocr_model = xiaolv_ocr_model()
46
+ # ocr_model.run(pict_path)
47
+
48
+
49
+
50
+ with gr.Blocks() as demo:
51
+ gr.HTML("""<h1 align="center">常见验证码识别——小吕</h1>""")
52
+ with gr.Tab("验证码模型"):
53
+ gr.Markdown("""
54
+ #### 专门识别常见验证码的模型,训练模型有2个:
55
+ * 1.**small**:训练数据大小为700MB,约8.4万张验证码图片,训练轮次27轮,最终的精度将近100%;
56
+ * 2.**big**:训练数据大小为11G,约135万个验证码图片,训练轮次1轮,最终的精度将近93.95%;
57
+ #### 训练验证码图片包括:
58
+ * 类型:1. 纯数字型;2. 数字+字母型;3.纯字母型(大小写)
59
+ * 长度:4位、5位、6位
60
+ """)
61
+ with gr.Row():
62
+ with gr.Column():
63
+ select_types = gr.Radio(label="模型类型选择", choices=["small", "big"], value="small")
64
+ img_input = gr.File(label='输入图像,目前支持图片格式(png\jpg等),建议使用png格式。',file_types=[".jpg",".jpeg",".png"])
65
+ with gr.Column():
66
+ chatbot = gr.Chatbot([])
67
+ with gr.Row():
68
+ btn_submit = gr.Button(value="一键识别")
69
+
70
+
71
+ state = gr.State([])
72
+
73
+ btn_submit.click(fn=ocr_model.run, inputs=[img_input, select_types], outputs=[chatbot, state])
74
+
75
+
76
+ gr.Markdown("""
77
+ #### 后续计划:
78
+ 1. 推出专门识别手机号码和邮箱的模型
79
+ """)
80
+
81
+
82
+
83
+ demo.launch(show_error=True,server_name='192.168.8.173')
84
+
85
+
output_big/README.md ADDED
@@ -0,0 +1,115 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ backbone:
3
+ - convNext-Tiny
4
+ integrating: True
5
+ domain:
6
+ - cv
7
+ frameworks:
8
+ - pytorch
9
+ language:
10
+ - en
11
+ - ch
12
+ license: Apache License 2.0
13
+ metrics:
14
+ - Line Accuracy
15
+ tags:
16
+ - OCR
17
+ - Alibaba
18
+ - 文字识别
19
+ - 读光
20
+ tasks:
21
+ - ocr-recognition
22
+
23
+ studios:
24
+ - damo/cv_ocr-text-spotting
25
+
26
+ datasets:
27
+ test:
28
+ - damo/WebText_Dataset
29
+
30
+ widgets:
31
+ - task: ocr-recognition
32
+ inputs:
33
+ - type: image
34
+ examples:
35
+ - name: 1
36
+ inputs:
37
+ - name: image
38
+ data: http://duguang-labelling.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/mass_img_tmp_20220922/ocr_recognition.jpg
39
+
40
+ ---
41
+
42
+
43
+ # 文字识别模型介绍
44
+ 文字识别,即给定一张文本图片,识别出图中所含文字并输出对应字符串。
45
+
46
+ 本模型用于通用场景的文字识别,我们还有下列用于其他场景的模型:
47
+ - [手写场景](https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-handwritten_damo/summary)
48
+ - [文档印刷场景](https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-document_damo/summary)
49
+ - [自然场景](https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-scene_damo/summary)
50
+ - [车牌场景](https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-licenseplate_damo/summary)
51
+
52
+ 文本检测模型:
53
+ - [通用场景行检测](https://modelscope.cn/models/damo/cv_resnet18_ocr-detection-line-level_damo/summary)
54
+ - [通用场景单词检测](https://modelscope.cn/models/damo/cv_resnet18_ocr-detection-word-level_damo/summary)
55
+
56
+ 以及对整图中文字进行检测识别的完整OCR能力:
57
+ - [通用场景整图检测识别](https://modelscope.cn/studios/damo/cv_ocr-text-spotting/summary)
58
+
59
+ 欢迎使用!
60
+
61
+ ## 模型描述
62
+ 本模型主要包括三个主要部分,Convolutional Backbone提取图像视觉特征,ConvTransformer Blocks用于对视觉特征进行上下文建模,最后连接CTC loss进行识别解码以及网络梯度优化。识别模型结构如下图:
63
+
64
+ <p align="center">
65
+ <img src="./resources/ConvTransformer-Pipeline.jpg"/>
66
+ </p>
67
+
68
+ ## 期望模型使用方式以及适用范围
69
+ 本模型主要用于给输入图片输出图中文字内容,具体地,模型输出内容以字符串形式输出。用户可以自行尝试各种输入图片。具体调用方式请参考代码示例。
70
+ - 注:输入图片应为包含文字的单行文本图片。其它如多行文本图片、非文本图片等可能没有返回结果,此时表示模型的识别结果为空。
71
+
72
+ ### 如何使用
73
+ 在安装完成ModelScope之后即可使用ocr-recognition的能力。(在notebook的CPU环境或GPU环境均可使用)
74
+ - 使用图像的url,或准备图像文件上传至notebook(可拖拽)。
75
+ - 输入下列代码。
76
+
77
+ #### 代码范例
78
+ ```python
79
+ from modelscope.pipelines import pipeline
80
+ from modelscope.utils.constant import Tasks
81
+ import cv2
82
+
83
+ ### ModelScope Library == 1.2.0
84
+ ### pip install modelscope==1.2.0
85
+ ocr_recognition = pipeline(Tasks.ocr_recognition, model='damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-general_damo')
86
+
87
+ ### 使用url
88
+ img_url = 'http://duguang-labelling.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/mass_img_tmp_20220922/ocr_recognition.jpg'
89
+ result = ocr_recognition(img_url)
90
+ print(result)
91
+
92
+ ### 使用图像文件
93
+ ### 请准备好名为'ocr_recognition.jpg'的图像文件
94
+ # img_path = 'ocr_recognition.jpg'
95
+ # img = cv2.imread(img_path)
96
+ # result = ocr_recognition(img)
97
+ # print(result)
98
+ ```
99
+
100
+ ### 模型可视化效果
101
+ 以下为模型的可视化文字识别效果。
102
+
103
+ <p align="center">
104
+ <img src="./resources/rec_result_visu.jpg" width="400" />
105
+ </p>
106
+
107
+ ### 模型局限性以及可能的偏差
108
+ - 模型是在中英文数据集上训练的,在其他语言的数据上有可能产生一定偏差,请用户自行评测后决定如何使用。
109
+ - 当前版本在python3.7的CPU环境和单GPU环境测试通过,其他环境下可用性待测试。
110
+
111
+ ## 训练数据介绍
112
+ 本文字识别模型训练数据集是MTWI以及部分收集数据,训练数据数量约6M。
113
+
114
+ ## 模型训练流程
115
+ 本模型参数随机初始化,然后在训练数据集上进行训练,在32x300尺度下训练20个epoch。
output_big/configuration.json ADDED
@@ -0,0 +1,71 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "framework": "pytorch",
3
+ "task": "ocr-recognition",
4
+ "pipeline": {
5
+ "type": "convnextTiny-ocr-recognition"
6
+ },
7
+ "model": {
8
+ "type": "OCRRecognition",
9
+ "recognizer": "ConvNextViT",
10
+ "inference_kwargs": {
11
+ "img_height": 32,
12
+ "img_width": 804,
13
+ "do_chunking": true
14
+ }
15
+ },
16
+ "preprocessor": {
17
+ "type": "ocr-recognition"
18
+ },
19
+ "train": {
20
+ "max_epochs": 30,
21
+ "work_dir": "./work_dir",
22
+ "dataloader": {
23
+ "batch_size_per_gpu": 64,
24
+ "workers_per_gpu": 0
25
+ },
26
+ "optimizer": {
27
+ "type": "AdamW",
28
+ "weight_decay": 0.01,
29
+ "lr": 0.001,
30
+ "options": {
31
+ "grad_clip": {
32
+ "max_norm": 20
33
+ }
34
+ }
35
+ },
36
+ "lr_scheduler": {
37
+ "type": "MultiStepLR",
38
+ "milestones": [
39
+ 10,
40
+ 20
41
+ ],
42
+ "gamma": 0.1
43
+ },
44
+ "hooks": [
45
+ {
46
+ "type": "IterTimerHook"
47
+ }
48
+ ],
49
+ "checkpoint": {
50
+ "period": {
51
+ "interval": 1,
52
+ "save_dir": "./work_dir"
53
+ }
54
+ },
55
+ "logging": {
56
+ "interval": 1000,
57
+ "out_dir": "./work_dir"
58
+ }
59
+ },
60
+ "evaluation": {
61
+ "dataloader": {
62
+ "batch_size_per_gpu": 32,
63
+ "workers_per_gpu": 0,
64
+ "shuffle": false
65
+ },
66
+ "metrics": "ocr-recognition-metric",
67
+ "period": {
68
+ "interval": 1
69
+ }
70
+ }
71
+ }
output_big/eval_result.txt ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
 
1
+ {"accuracy": 0.9394993647266995, "AR": 0.9872224166244324, "avg_loss": 0.03695492069822876}
output_big/pytorch_model.pt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:4caa604b6a4404175de00e748e0c86ed0457ad170251afc2e394f44210b7cf4b
3
+ size 76831551
output_big/resources/ConvTransformer-Pipeline.jpg ADDED
output_big/resources/rec_result_measure.png ADDED
output_big/resources/rec_result_visu.jpg ADDED
output_big/vocab.txt ADDED
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+
42
+
43
+ # 文字识别模型介绍
44
+ 文字识别,即给定一张文本图片,识别出图中所含文字并输出对应字符串。
45
+
46
+ 本模型用于通用场景的文字识别,我们还有下列用于其他场景的模型:
47
+ - [手写场景](https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-handwritten_damo/summary)
48
+ - [文档印刷场景](https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-document_damo/summary)
49
+ - [自然场景](https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-scene_damo/summary)
50
+ - [车牌场景](https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-licenseplate_damo/summary)
51
+
52
+ 文本检测模型:
53
+ - [通用场景行检测](https://modelscope.cn/models/damo/cv_resnet18_ocr-detection-line-level_damo/summary)
54
+ - [通用场景单词检测](https://modelscope.cn/models/damo/cv_resnet18_ocr-detection-word-level_damo/summary)
55
+
56
+ 以及对整图中文字进行检测识别的完整OCR能力:
57
+ - [通用场景整图检测识别](https://modelscope.cn/studios/damo/cv_ocr-text-spotting/summary)
58
+
59
+ 欢迎使用!
60
+
61
+ ## 模型描述
62
+ 本模型主要包括三个主要部分,Convolutional Backbone提取图像视觉特征,ConvTransformer Blocks用于对视觉特征进行上下文建模,最后连接CTC loss进行识别解码以及网络梯度优化。识别模型结构如下图:
63
+
64
+ <p align="center">
65
+ <img src="./resources/ConvTransformer-Pipeline.jpg"/>
66
+ </p>
67
+
68
+ ## 期望模型使用方式以及适用范围
69
+ 本模型主要用于给输入图片输出图中文字内容,具体地,模型输出内容以字符串形式输出。用户可以自行尝试各种输入图片。具体调用方式请参考代码示例。
70
+ - 注:输入图片应为包含文字的单行文本图片。其它如多行文本图片、非文本图片等可能没有返回结果,此时表示模型的识别结果为空。
71
+
72
+ ### 如何使用
73
+ 在安装完成ModelScope之后即可使用ocr-recognition的能力。(在notebook的CPU环境或GPU环境均可使用)
74
+ - 使用图像的url,或准备图像文件上传至notebook(可拖拽)。
75
+ - 输入下列代码。
76
+
77
+ #### 代码范例
78
+ ```python
79
+ from modelscope.pipelines import pipeline
80
+ from modelscope.utils.constant import Tasks
81
+ import cv2
82
+
83
+ ### ModelScope Library == 1.2.0
84
+ ### pip install modelscope==1.2.0
85
+ ocr_recognition = pipeline(Tasks.ocr_recognition, model='damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-general_damo')
86
+
87
+ ### 使用url
88
+ img_url = 'http://duguang-labelling.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/mass_img_tmp_20220922/ocr_recognition.jpg'
89
+ result = ocr_recognition(img_url)
90
+ print(result)
91
+
92
+ ### 使用图像文件
93
+ ### 请准备好名为'ocr_recognition.jpg'的图像文件
94
+ # img_path = 'ocr_recognition.jpg'
95
+ # img = cv2.imread(img_path)
96
+ # result = ocr_recognition(img)
97
+ # print(result)
98
+ ```
99
+
100
+ ### 模型可视化效果
101
+ 以下为模型的可视化文字识别效果。
102
+
103
+ <p align="center">
104
+ <img src="./resources/rec_result_visu.jpg" width="400" />
105
+ </p>
106
+
107
+ ### 模型局限性以及可能的偏差
108
+ - 模型是在中英文数据集上训练的,在其他语言的数据上有可能产生一定偏差,请用户自行评测后决定如何使用。
109
+ - 当前版本在python3.7的CPU环境和单GPU环境测试通过,其他环境下可用性待测试。
110
+
111
+ ## 训练数据介绍
112
+ 本文字识别模型训练数据集是MTWI以及部分收集数据,训练数据数量约6M。
113
+
114
+ ## 模型训练流程
115
+ 本模型参数随机初始化,然后在训练数据集上进行训练,在32x300尺度下训练20个epoch。
output_small/configuration.json ADDED
@@ -0,0 +1,71 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "framework": "pytorch",
3
+ "task": "ocr-recognition",
4
+ "pipeline": {
5
+ "type": "convnextTiny-ocr-recognition"
6
+ },
7
+ "model": {
8
+ "type": "OCRRecognition",
9
+ "recognizer": "ConvNextViT",
10
+ "inference_kwargs": {
11
+ "img_height": 32,
12
+ "img_width": 804,
13
+ "do_chunking": true
14
+ }
15
+ },
16
+ "preprocessor": {
17
+ "type": "ocr-recognition"
18
+ },
19
+ "train": {
20
+ "max_epochs": 30,
21
+ "work_dir": "./work_dir",
22
+ "dataloader": {
23
+ "batch_size_per_gpu": 64,
24
+ "workers_per_gpu": 0
25
+ },
26
+ "optimizer": {
27
+ "type": "AdamW",
28
+ "weight_decay": 0.01,
29
+ "lr": 0.001,
30
+ "options": {
31
+ "grad_clip": {
32
+ "max_norm": 20
33
+ }
34
+ }
35
+ },
36
+ "lr_scheduler": {
37
+ "type": "MultiStepLR",
38
+ "milestones": [
39
+ 10,
40
+ 20
41
+ ],
42
+ "gamma": 0.1
43
+ },
44
+ "hooks": [
45
+ {
46
+ "type": "IterTimerHook"
47
+ }
48
+ ],
49
+ "checkpoint": {
50
+ "period": {
51
+ "interval": 1,
52
+ "save_dir": "./work_dir"
53
+ }
54
+ },
55
+ "logging": {
56
+ "interval": 1000,
57
+ "out_dir": "./work_dir"
58
+ }
59
+ },
60
+ "evaluation": {
61
+ "dataloader": {
62
+ "batch_size_per_gpu": 32,
63
+ "workers_per_gpu": 0,
64
+ "shuffle": false
65
+ },
66
+ "metrics": "ocr-recognition-metric",
67
+ "period": {
68
+ "interval": 1
69
+ }
70
+ }
71
+ }
output_small/eval_result.txt ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
 
1
+ {"accuracy": 1.0, "AR": 1.0, "avg_loss": 2.4532876884151597e-06}
output_small/pytorch_model.pt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:9f90d0eb392af802eac1a6b0c86b3c380ffa15b952e825cac02a7dc0c3c83c12
3
+ size 76831551
output_small/resources/ConvTransformer-Pipeline.jpg ADDED
output_small/resources/rec_result_measure.png ADDED
output_small/resources/rec_result_visu.jpg ADDED
output_small/vocab.txt ADDED
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