MMOCR项目简介
MMOCR是OpenMMLab开源的一站式文字检测、识别与理解工具箱,基于PyTorch和MMDetection开发。它为计算机视觉中的文本相关任务提供了全面的解决方案,主要特点包括:
- 支持文本检测、文本识别以及关键信息提取等下游任务
- 实现了多种最先进的算法模型
- 模块化设计,便于用户自定义优化器、数据预处理和模型组件
- 提供了丰富的实用工具,如可视化、性能评估等
MMOCR是OpenMMLab生态中的重要一员,与MMEngine、MMCV、MMDetection等项目协同工作。主分支支持PyTorch 1.6+版本。
主要特性
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全面的pipeline:不仅支持文本检测和识别,还包括关键信息提取等下游任务。
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多种模型:实现了大量SOTA模型,涵盖文本检测、识别和关键信息提取领域。
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模块化设计:用户可以灵活定义自己的优化器、数据预处理器和模型组件。
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丰富的工具:提供了全面的工具集,包括可视化、验证工具和数据转换等。
快速上手
MMOCR的安装依赖PyTorch、MMEngine、MMCV和MMDetection。推荐的安装步骤如下:
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 .
详细的安装指南请参考官方文档。
安装完成后,可以查看快速入门指南了解MMOCR的基本用法。
模型库
MMOCR支持多种算法,包括:
- 主干网络:oCLIP
- 文本检测:DBNet、DBNet++、Mask R-CNN、PANet等
- 文本识别:ABINet、ASTER、CRNN、MASTER等
- 关键信息提取:SDMG-R
- 端到端文本识别:ABCNet、ABCNetV2、SPTS
完整的模型列表请查看模型库文档。
MMOCR为计算机视觉中的文本相关任务提供了强大而灵活的工具支持。无论是学术研究还是工业应用,它都是一个值得尝试的开源框架。欢迎访问GitHub仓库了解更多信息并参与项目贡献。
