mmocr
一个基于 PyTorch 和 mmdetection 的用于文本检测、文本识别以及相应的下游任务，包括关键信息提取的开源工具箱
MMOCR是一个基于PyTorch和mmdetection的开源工具箱，提供全面的文本检测、文本识别及信息提取解决方案。它支持多种先进模型和模块化设计，允许用户自定义优化器、数据预处理和模型组件。最新版本v1.0.0新增支持SCUT-CTW1500、SynthText和MJSynth数据集，更新了FAQ和文档，并添加了新教程笔记本。适用于PyTorch 1.6+，欢迎研究人员和开发者贡献改进。
MMOCR项目介绍
MMOCR是一个开源的文本检测与识别工具箱,基于PyTorch和MMDetection构建。它是OpenMMLab项目的重要组成部分,旨在为文本检测、文本识别以及相关下游任务(如关键信息提取)提供全面的解决方案。
主要特性
完整的处理流程
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,为用户提供了完整的文本分析处理链。
丰富的算法模型
该工具箱集成了大量最先进的文本检测、识别和信息提取模型,包括DBNet、Mask R-CNN、CRNN、ASTER等。用户可以方便地使用和比较不同算法的性能。
模块化设计
MMOCR采用高度模块化的设计,使用户能够自定义优化器、数据预处理器以及模型组件(如主干网络、颈部网络、头部网络和损失函数)。这种灵活的结构使得构建定制化模型变得简单直观。
实用工具集
该工具箱提供了丰富的实用工具,帮助用户评估模型性能。其中包括可视化工具,可以展示图像、真实标注和预测边界框;还有用于训练过程中评估检查点的验证工具。此外,MMOCR还提供了数据转换器,方便用户将自己的数据集转换为工具箱支持的注释格式。
安装使用
MMOCR依赖于PyTorch、MMEngine、MMCV和MMDetection。用户可以通过conda和pip快速安装所需环境。详细的安装指南可以在项目文档中找到。
丰富的模型库
MMOCR支持多种文本检测、识别和信息提取算法,包括DBNet、Mask R-CNN、CRNN、ASTER等主流模型。完整的模型列表和详细信息可以在项目的model zoo中查看。
社区贡献
MMOCR欢迎来自研究人员和工程师的所有贡献。项目维护了详细的贡献指南,鼓励用户参与完善这个开源工具箱。
总的来说,MMOCR是一个功能全面、易于使用且具有高度灵活性的文本检测与识别工具箱。它为OCR相关研究和应用提供了坚实的基础,也为构建更复杂的文本分析系统提供了良好的起点。
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