OFA-文字识别

News

• 2023年1月：
• 优化了finetune流程，支持参数更新、自定义数据及脚本分布式训练等，见finetune示例。
• 2022年12月：
• 上线创空间：OFA的中文OCR体验区。
• 2022年11月：
• 发布ModelScope 1.0版本，以下能力请使用1.0.2及以上版本。
• 支持finetune能力，新增OFA Tutorial，finetune能力参考1.4节。
• 新增通用场景、手写体场景、web场景和印刷体场景模型，欢迎试用。

文字识别是什么？

文字识别，即给定一张文本图片，识别出图中所含文字并输出对应字符串，欢迎使用！

本模型适用于单行文字检测，如需体验通常场景下的多行文字，如标识牌、衣服上文字、多行手写体等，欢迎访问我们的创空间：OFA的中文OCR体验区。

我们还有如下ocr模型欢迎试用：

• 通用场景
• 手写体场景
• web场景
• 日常场景

快速玩起来

玩转OFA只需区区以下6行代码，就是如此轻松！如果你觉得还不够方便，请点击右上角Notebook按钮，我们为你提供了配备了GPU的环境，你只需要在notebook里输入提供的代码，就可以把OFA玩起来了！

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.outputs import OutputKeys

# ModelScope Library >= 1.2.0
ocr_recognize = pipeline(Tasks.ocr_recognition, model='damo/ofa_ocr-recognition_document_base_zh', model_revision='v1.0.1')
result = ocr_recognize('https://xingchen-data.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/maas/ocr/ocr_document_demo.png')
print(result[OutputKeys.TEXT]) # 就是去看个热

OFA是什么？

OFA(One-For-All)是通用多模态预训练模型，使用简单的序列到序列的学习框架统一模态（跨模态、视觉、语言等模态）和任务（如图片生成、视觉定位、图片描述、图片分类、文本生成等），详见我们发表于ICML 2022的论文：OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence Learning Framework，以及我们的官方Github仓库https://github.com/OFA-Sys/OFA。

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为什么OFA是文字识别的最佳选择？

OFA在文字识别（ocr recognize）在公开数据集(including RCTW, ReCTS, LSVT, ArT, CTW)中进行评测, 在准确率指标上达到SOTA结果，具体如下：

模型训练流程

训练数据介绍

本模型训练数据集是复旦大学视觉智能实验室，数据链接：https://github.com/FudanVI/benchmarking-chinese-text-recognition 场景数据集图片采样：

训练流程

模型及finetune细节请参考OFA Tutorial 1.4节。

Finetune示例

import tempfile
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.metainfo import Trainers
from modelscope.trainers import build_trainer
from modelscope.utils.constant import DownloadMode

train_dataset = MsDataset(MsDataset.load(
        'ocr_fudanvi_zh',
        subset_name='scene',
        namespace='modelscope',
        split='train[:100]',
        download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS).remap_columns({
        'label': 'text'
    }))

test_dataset = MsDataset(
    MsDataset.load(
        'ocr_fudanvi_zh',
        subset_name='scene',
        namespace='modelscope',
        split='test[:20]',
        download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS).remap_columns({
        'label': 'text'
    }))

# 可以在代码修改 configuration 的配置
def cfg_modify_fn(cfg):
    cfg.train.hooks = [{
        'type': 'CheckpointHook',
        'interval': 2
    }, {
        'type': 'TextLoggerHook',
        'interval': 1
    }, {
        'type': 'IterTimerHook'
    }]
    cfg.train.max_epochs=2
    return cfg

args = dict(
    model='damo/ofa_ocr-recognition_document_base_zh',
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=test_dataset,
    cfg_modify_fn=cfg_modify_fn,
    work_dir = tempfile.TemporaryDirectory().name)
trainer = build_trainer(name=Trainers.ofa, default_args=args)
trainer.train()

模型局限性以及可能的偏差

训练数据集自身有局限，有可能产生一些偏差，请用户自行评测后决定如何使用。

相关论文以及引用

如果你觉得OFA好用，喜欢我们的工作，欢迎引用：

@article{wang2022ofa,
  author    = {Junyang Lin and
               Xuancheng Ren and
               Yichang Zhang and
               Gao Liu and
               Peng Wang and
               An Yang and
               Chang Zhou},
  title     = {Transferring General Multimodal Pretrained Models to Text Recognition},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2212.09297},
  year      = {2022}
}

@article{wang2022ofa,
  author    = {Peng Wang and
               An Yang and
               Rui Men and
               Junyang Lin and
               Shuai Bai and
               Zhikang Li and
               Jianxin Ma and
               Chang Zhou and
               Jingren Zhou and
               Hongxia Yang},
  title     = {OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence
               Learning Framework},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2202.03052},
  year      = {2022}
}