MMOCR 是基于 PyTorch 和 mmdetection 的開源工具箱，專注于文本檢測(cè)，文本識(shí)別以及相應(yīng)的下游任務(wù)，如關(guān)鍵信息提取。 它是 OpenMMLab 項(xiàng)目的一部分。

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主分支目前支持?PyTorch 1.6 以上的版本。

文檔：https://mmocr.readthedocs.io/en/latest/。

主要特性

-全流程

該工具箱不僅支持文本檢測(cè)和文本識(shí)別，還支持其下游任務(wù)，例如關(guān)鍵信息提取。

-多種模型

該工具箱支持用于文本檢測(cè)，文本識(shí)別和關(guān)鍵信息提取的各種最新模型。

-模塊化設(shè)計(jì)

MMOCR 的模塊化設(shè)計(jì)使用戶可以定義自己的優(yōu)化器，數(shù)據(jù)預(yù)處理器，模型組件如主干模塊，頸部模塊和頭部模塊，以及損失函數(shù)。有關(guān)如何構(gòu)建自定義模型的信 息，請(qǐng)參考快速入門。

-眾多實(shí)用工具

該工具箱提供了一套全面的實(shí)用程序，可以幫助用戶評(píng)估模型的性能。它包括可對(duì)圖像，標(biāo)注的真值以及預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行可視化的可視化工具，以及用于在訓(xùn)練過程中評(píng)估模型的驗(yàn)證工具。它還包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器，演示了如何將用戶自建的標(biāo)注數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 MMOCR 支持的標(biāo)注文件。

模型庫

支持的算法：

文字檢測(cè)

• ?DBNet?(AAAI'2020)
• ?Mask R-CNN?(ICCV'2017)
• ?PANet?(ICCV'2019)
• ?PSENet?(CVPR'2019)
• ?TextSnake?(ECCV'2018)
• ?DRRG?(CVPR'2020)
• ?FCENet?(CVPR'2021)

文字識(shí)別

• ?CRNN?(TPAMI'2016)
• ?NRTR?(ICDAR'2019)
• ?RobustScanner?(ECCV'2020)
• ?SAR?(AAAI'2019)
• ?SATRN?(CVPR'2020 Workshop on Text and Documents in the Deep Learning Era)
• ?SegOCR?(Manuscript'2021)

關(guān)鍵信息提取

• ?SDMG-R?(ArXiv'2021)

命名實(shí)體識(shí)別

• ?Bert-Softmax?(NAACL'2019)