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为什么需要纯数字识别模型

有一些 OCR 应用场景,图片中的待识别文字只包含 0~9 的纯数字序列。例如银行卡号身份证号(注意,中国的身份证有可能末尾出现字母)、硬币年份等。通用的识别模型用在这些应用场景效果往往不够理想。
 
所以为了这种纯数字的识别场景,我为 CnOCR 训练了一系列新的纯数字识别模型。这些模型只能把图片中的文字识别成 0~9 的数字序列,不包含空格、小数点,正负号等,只能识别 0~9 的数字序列。
 
下面介绍下这系列纯数字识别模型的训练过程,以及使用方法。
 

训练数据集的构建

合成数据集

我合成了 1.7M+ 不同字体,不同长度的数字序列样本。一些示例如下:
notion image

真实数据集

除了合成数据,我从百度开源的一些场景OCR真实图片数据中过滤出只包含纯数字的 13k+ 的数字序列样本。
 
同时,数据集中也包含了我自己标注的硬币年份真实图片 2k+ 样本。一些示例如下:
notion image
 

模型训练过程

训练使用的是 CnOCR V2.2.4V2.2.4 训练时的数据增强借鉴了 Meta Nougat 中的增强方式,具体代码参见文件 cnocr/data_utils/transforms.py
 
整个系列模型主要包括3个模型:densenet_lite_136-fcdensenet_lite_136-grudensenet_lite_666-gru_large,它们都有对应的 PyTorch 和 ONNX 版本,所以总共有6个模型。densenet_lite_666-gru_large比较大的模型,其他两个依旧继承CnOCR小模型的传统。
三个模型的encoder结构都是densenet,只是前两个模型的densenet层数比较少,后面一个模型的densenet层数比较多。decoder结构有FC或者GRU(2层或者3层)。从模型名字基本可以看出它们的差异,具体模型配置可以参见 CnOCR 最新的代码 。模型的参数量和训练出的模型文件大小如下表。
densenet_lite_136-fc
densenet_lite_136-gru
densenet_lite_666-gru_large
参数量
680 K
1.4 M
14.5 M
文件大小
2.7 M
5.5 M
56 M
PyTorch 版本
✔️
✔️
✔️
ONNX 版本
✔️
✔️
✔️
 
以下是训练过程各个指标对应的曲线图,可以看出 densenet_lite_136-fcdensenet_lite_136-grudensenet_lite_666-gru_large 三个模型随着模型规模的变大,效果在稳定地变好。
densenet_lite_136-fc:绿色;densenet_lite_136-gru:橙色;densenet_lite_666-gru_large:紫色。
densenet_lite_136-fc绿色densenet_lite_136-gru橙色densenet_lite_666-gru_large紫色
 

验证模型效果

三个模型在两个真实数据集上的测试效果如下图。其中 Char Error Rate (CER) 为字错误率,值越低表示模型效果越好。而 Complete Match 表示所有测试样本中,模型预测完全正确(对一个样本的预测数字序列与其真实数字序列完全一致)的样本比例,故值越高表示模型效果越好。下图进一步验证了三个模型随着模型规模的变大,效果稳定变好的结论。
notion image
 

模型的获取方式和使用说明

3个纯数字识别模型在 CnOCR 中名字分别为:number-densenet_lite_136-fcnumber-densenet_lite_136-grunumber-densenet_lite_666-gru_large,增加了前缀 number-,以区分一般的识别模型。
 

在线使用模型

可以在 CnOCR 在线 Demo 上传自己的照片验证这些纯数字识别模型的效果(多刷几次页面,或者使用梯子可访问,具体说明见 这里)。
📌
这几个模型是识别模型,如需验证它们的识别效果,建议上传单行数字图片,然后在页面左侧勾选 单行文字模式(不使用检测模型)。否则检测模型会对最终效果有较大影响。
 

下载模型离线使用

number-densenet_lite_136-fc 开源可直接免费下载,只需要安装 CnOCR >= V2.2.4.1 即可。
 
number-densenet_lite_136-gru 目前仅星球会员可免费使用。
 
number-densenet_lite_666-gru_large 需购买使用,购买链接见下表。
为感谢星球会员的支持,星球会员购买所有的个人版模型一律八折。通过下面表格中的链接购买并确认收货后,加小助手为好友,小助手会把折扣金额返现。
 
模型的下载方式罗列如下:
检测模型版本
企业购买
个人购买
对星球会员
免费可下载
number-densenet_lite_136-fc
✖️
✖️
✔️
✔️
number-densenet_lite_136-gru
✖️
✖️
✔️ 免费
✖️
number-densenet_lite_666-gru_large
✖️
✔️ 八折
✖️
 
下载模型zip文件后,把它们放于 ~/.cnocr/2.2 目录(Windows下默认路径为 C:\Users\<username>\AppData\Roaming\cnocr)。CnOCR 会自动对其进行解压并使用(如有问题,请关注使用时输出的log信息)。
 
📌
一般应用场景 number-densenet_lite_136-fc 应该就够用。建议先用自己的应用图片(多试几张)在 CnOCR 在线 Demo 上验证效果后再决定是否要购买更大更高精度的模型。
 

模型使用说明

首先,请确保你用开源的模型跑通了 CnOCR >= V2.2.4.1 ,否则你下载完付费模型也跑不起来。详细安装和使用说明看 CnOCR 在线文档 就行。遇到问题可以在这里评论,或者加入群聊与我沟通,但请注意帮你跑通代码不在星主的服务范围之内(参考 星球说明)。
 
使用方法和 CnOCR 中其他模型一样,只需要把识别模型名称对应的参数 rec_model_name 设置为对应的纯数字识别模型即可,使用方法如下:
 

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有问题可以在这里评论,或者加入群聊与我沟通,谢谢。
 
基于大语言模型的AI Agents—Part 3Meta的版面恢复大模型:Nougat
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🎉CnOCR V2.3 新版发布🎉
-- 新版本特性 ---
CnOCR V2.3 新版模型精度比旧版模型更高。同时加入了分场景、大小规模不同的各种模型,可商用。
 
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