mmocr
v1.0.1
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A filial padrão agora é main e o código na ramificação foi atualizado para v1.0.0. O código principal da ramificação main (v0.6.3) agora existe na ramificação 0.x Se você estiver usando a filial main e encontra problemas de atualização, leia o guia de migração e as anotações nas filiais.
V1.0.0 foi lançado em 2023-04-06. As principais atualizações de 1.0.0rc6 incluem:
Para saber mais sobre as atualizações no MMOCR 1.0, consulte o que há de novo no mmocr 1.x ou leia Changelog para obter mais detalhes!
O MMOCR é uma caixa de ferramentas de código aberto baseado na Pytorch e MMDetection para detecção de texto, reconhecimento de texto e as tarefas a jusante correspondentes, incluindo a extração de informações importantes. Faz parte do projeto OpenMmlab.
A filial principal trabalha com o Pytorch 1.6+ .
Oleoduto abrangente
A caixa de ferramentas suporta não apenas a detecção de texto e o reconhecimento de texto, mas também suas tarefas a jusante, como a extração de informações -chave.
Vários modelos
A caixa de ferramentas suporta uma ampla variedade de modelos de ponta para detecção de texto, reconhecimento de texto e extração de informações.
Design modular
O design modular do MMOCR permite que os usuários definam seus próprios otimizadores, pré -processadores de dados e componentes modelo, como backbones, pescoços e cabeças, além de perdas. Consulte a visão geral de como construir um modelo personalizado.
Numerosos utilitários
A caixa de ferramentas fornece um conjunto abrangente de utilitários que podem ajudar os usuários a avaliar o desempenho dos modelos. Inclui visualizadores que permitem a visualização de imagens, verdades fundamentais e caixas delimitadoras previstas e uma ferramenta de validação para avaliar os pontos de verificação durante o treinamento. Ele também inclui conversores de dados para demonstrar como converter seus próprios dados nos arquivos de anotação que a caixa de ferramentas suporta.
O mmocr depende de Pytorch, Mmengine, MMCV e MmDetection. Abaixo estão as etapas rápidas para instalação. Consulte o guia de instalação para obter uma instrução mais detalhada.
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 . Por favor, consulte Run Run para o uso básico do Mmocr.
Algoritmos suportados:
Consulte Model_Zoo para obter mais detalhes.
Aqui estão algumas implementações de modelos e soluções SOTA construídas no MMOCR, que são suportadas e mantidas pelos usuários da comunidade. Esses projetos demonstram as melhores práticas baseadas no MMOCR para pesquisa e desenvolvimento de produtos. Congratulamo -nos com e apreciamos todas as contribuições ao ecossistema OpenMmlab.
Agradecemos todas as contribuições para melhorar o mmocr. Consulte Contribuindo.md para as diretrizes contribuintes.
O MMOCR é um projeto de código aberto que é contribuído por pesquisadores e engenheiros de várias faculdades e empresas. Agradecemos todos os colaboradores que implementam seus métodos ou adicionam novos recursos, bem como usuários que fornecem feedbacks valiosos. Esperamos que a caixa de ferramentas e a referência possam servir à crescente comunidade de pesquisa, fornecendo um kit de ferramentas flexível para reimplementar os métodos existentes e desenvolver seus novos métodos de OCR.
Se você achar este projeto útil em sua pesquisa, considere citar:
@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 }
}Este projeto é lançado sob a licença Apache 2.0.
Digitalize o código QR abaixo para seguir a conta oficial do OpenMmlab Team Zhihu e ingressar no grupo QQ da equipe OpenMMLab, ou ingressar no grupo WeChat oficial de comunicação adicionando o WeChat ou se junte ao nosso Slack
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