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소개

Mmocr은 텍스트 감지, 텍스트 인식 및 주요 정보 추출을 포함한 해당 다운 스트림 작업을위한 Pytorch 및 Mmdetection을 기반으로 한 오픈 소스 도구 상자입니다. OpenMMLAB 프로젝트의 일부입니다.

메인 브랜치는 Pytorch 1.6+ 와 함께 작동합니다.

주요 기능

포괄적 인 파이프 라인
이 도구 상자는 텍스트 감지 및 텍스트 인식뿐만 아니라 주요 정보 추출과 같은 다운 스트림 작업을 지원합니다.
여러 모델
이 도구 상자는 텍스트 감지, 텍스트 인식 및 주요 정보 추출을위한 다양한 최첨단 모델을 지원합니다.
모듈 식 디자인
MMOCR의 모듈 식 디자인을 통해 사용자는 자체 최적화제, 데이터 전처리 기 및 백본, 목 및 헤드와 같은 모델 구성 요소 및 손실을 정의 할 수 있습니다. 맞춤형 모델을 구성하는 방법은 개요를 참조하십시오.
수많은 유틸리티
이 도구 상자는 사용자가 모델 성능을 평가할 수 있도록 포괄적 인 유틸리티 세트를 제공합니다. 여기에는 이미지를 시각화 할 수있는 시각화, 지상 진실 및 예측 된 경계 상자, 교육 중 체크 포인트를 평가하기위한 검증 도구가 포함되어 있습니다. 또한 데이터 변환기가 포함되어있어 자신의 데이터를 도구 상자가 지원하는 주석 파일로 변환하는 방법을 보여줍니다.

설치

mmocr은 pytorch, mmengine, mmcv 및 mmdetection에 의존합니다. 다음은 설치를위한 빠른 단계입니다. 자세한 지침은 설치 안내서를 참조하십시오.

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 .

시작하세요

Mmocr의 기본 사용에 대해서는 빠른 실행을 참조하십시오.

모델 동물원

지원되는 알고리즘 :

등뼈

OCLIP (ECCV'2022)

텍스트 감지

텍스트 인식

주요 정보 추출

SDMG-R (Arxiv'2021)

텍스트 발견

ABCNET (CVPR'2020)
ABCNETV2 (TPAMI'2021)
SPTS (ACM MM'2022)

자세한 내용은 Model_Zoo를 참조하십시오.

프로젝트

다음은 MMOCR을 기반으로 구축 된 SOTA 모델 및 솔루션의 일부 구현은 커뮤니티 사용자가 지원하고 유지 관리합니다. 이 프로젝트는 연구 및 제품 개발을위한 MMOCR을 기반으로하는 모범 사례를 보여줍니다. OpenMMLAB 생태계에 대한 모든 기여를 환영하고 감사합니다.

기여

MMOCR을 개선하기위한 모든 기여에 감사드립니다. 기고 가이드 라인은 Contributing.md를 참조하십시오.

승인

Mmocr은 다양한 대학 및 회사의 연구원과 엔지니어가 기여하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 우리는 자신의 방법을 구현하거나 새로운 기능을 추가하는 모든 기고자와 귀중한 피드백을 제공하는 사용자에게 감사합니다. 우리는 도구 상자와 벤치 마크가 기존 방법을 다시 구현하고 자체 새로운 OCR 방법을 개발하기위한 유연한 툴킷을 제공함으로써 성장하는 연구 커뮤니티에 서비스를 제공하기를 바랍니다.

소환

이 프로젝트가 연구에 유용하다고 생각되면 인용을 고려하십시오.

 @article { mmocr2022 ,
    title = { MMOCR:  A Comprehensive Toolbox for Text Detection, Recognition and Understanding } ,
    author = { MMOCR Developer Team } ,
    howpublished = { url{https://github.com/open-mmlab/mmocr} } ,
    year = { 2022 }
}