MMOCR: 全面的文本检测、识别和理解工具箱

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MMOCR: 全面的文本检测、识别和理解工具箱

MMOCR是OpenMMLab项目的一部分,是一个基于PyTorch和MMDetection的开源OCR工具箱。它为文本检测、文本识别以及相关的下游任务(如关键信息提取)提供了全面的解决方案。

主要特点

全面的流程:MMOCR不仅支持文本检测和识别,还支持关键信息提取等下游任务。
多种模型:工具箱支持多种最先进的文本检测、识别和关键信息提取模型。
模块化设计:MMOCR采用模块化设计,用户可以自定义优化器、数据预处理器以及模型组件(如主干网络、颈部和头部)和损失函数。
丰富的工具:提供了全面的工具集,包括可视化工具和性能评估工具。

安装

MMOCR依赖于PyTorch、MMEngine、MMCV和MMDetection。安装步骤如下:

conda create -n open-mmlab python=3.8 pytorch=1.10 cudatoolkit=11.3 torchvision -c pytorch -y
conda activate open-mmlab
pip3 install openmim
git clone https://github.com/open-mmlab/mmocr.git
cd mmocr
mim install -e .

支持的算法

MMOCR实现了多种先进的算法,包括:

文本检测:DBNet、Mask R-CNN、PANet、PSENet等
文本识别:ABINet、ASTER、CRNN、MASTER等
关键信息提取:SDMG-R
端到端文本识别:ABCNet、ABCNetV2、SPTS

贡献

MMOCR是一个开源项目,欢迎所有人为改进MMOCR做出贡献。详细的贡献指南可以参考CONTRIBUTING.md文件。

引用

如果您在研究中使用了MMOCR,请考虑引用:

@article{mmocr2021,
    title={MMOCR:  A Comprehensive Toolbox for Text Detection, Recognition and Understanding},
    author={Kuang, Zhanghui and Sun, Hongbin and Li, Zhizhong and Yue, Xiaoyu and Lin, Tsui Hin and Chen, Jianyong and Wei, Huaqiang and Zhu, Yiqin and Gao, Tong and Zhang, Wenwei and Chen, Kai and Zhang, Wayne and Lin, Dahua},
    journal= {arXiv preprint arXiv:2108.06543},
    year={2021}
}

MMOCR为OCR研究和应用提供了一个灵活而强大的工具箱。无论是学术研究还是工业应用,MMOCR都能满足各种OCR相关任务的需求。我们期待更多研究者和开发者加入MMOCR社区,共同推动OCR技术的发展。