作者: S. Fang, H. Xie, Y. Wang, Z. Mao and Y. Zhang

A paddle implementation for ABINet (CVPR 2021, Oral).

1. 简介
2. 数据集和复现精度
3. 开始使用
4. 代码结构与详细说明

• ABINet使用一个视觉模型和一个显示语言模型来识别场景文字，并且可以端到端地训练。语言模型（BCN）模拟了完形填空式的双向语言模型。另外，该语言模型使用了迭代式的文本修正策略。具体细节可查看abinet.ipynb.

• 本项目基于PaddleOCR复现，利用其中丰富的OCR相关工具大大减小了项目复现的难度。复现过程中代码参考了ABINet中的实现，提高了本repo复现论文的效率。在此表示感谢。

Evaluation datasets, LMDB datasets can be downloaded from BaiduNetdisk(passwd:1dbv), GoogleDrive.

1. ICDAR 2013 (IC13)
2. ICDAR 2015 (IC15)
3. IIIT5K Words (IIIT)
4. Street View Text (SVT)
5. Street View Text-Perspective (SVTP)
6. CUTE80 (CUTE)

paddle版本模型使用的权重是基于ABINet提供的权重转化而来。下载链接（提取码：b83l）

• 框架：

  • PaddlePaddle == 2.2.1
  • PaddleOCR == 2.4

• 克隆本项目：

  git clone https://github.com/Huntersdeng/abinet-paddle.git
  cd abinet-paddle
  

• 安装第三方库：

  pip install -r requirements.txt
  

• 模型验证:（需要首先下载数据集，并在配置文件中修改数据集的路径）

    python tools/eval.py -c configs/rec/rec_r45_abinet.yml -o Global.pretrained_model='your model path'
  

• 模型推断并可视化结果:（需要在配置文件中将“infer_img”字段修改为预测图片的路径）

    python tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_r45_abinet.yml -o Global.pretrained_model='your model path'