熟悉OCR的baseline并参加比赛

环境的配置：
安装paddlepaddle-gpu，在安装好CUDA的情况下，可以直接通过pip安装，地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick
步骤1：下载比赛图片
python3 down_image.py
保存目录为train_data/tianchi/image，按照文件名进行保存，训练集和测试集存储在一起。

步骤2：下载预测模型
由于OCR包括多个步骤，此时我们只对其中检测的部署进行fientune，所以其他部署的权重也需要下载。

mkdir inference && cd inference/

wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar

tar -xf ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar
tar -xf ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar
tar -xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
下载完成后可以验证是否可以成功预测：

python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./1.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir=’./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/’ --use_angle_cls=True --use_space_char=True
输出结果为：

dt_boxes num : 2, elapse : 0.9568207263946533
cls num : 2, elapse : 0.006417512893676758
rec_res num : 2, elapse : 0.05788707733154297
Predict time of ./1.jpg: 1.036s
土地整治与土壤修复研究中心, 0.973
华南农业大学-东图, 0.992
如果直接使用预训练模型，其实也可以得到不错的分数。但是比赛数据集与通用数据集存在差异，finetune后精度会更好。

步骤3：训练预检测模型
首先下载检测模块的预训练模型：

cd inference
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar
tar -xf ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar
然后进行finetune，这里训练4个epoch，30分钟左右完成训练。

python3 tools/train.py -c configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_res18_db_v2.0.yml -o Global.pretrain_weights=./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_train/
步骤4：对测试集进行预测
训练完成后，接下来需要将模型权重导出，用于预测。并对测试集的图片进行预测，写入json。

python3 tools/export_model.py -c configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_res18_db_v2.0.yml -o Global.pretrained_model=output/ch_db_res18/best_accuracy Global.save_inference_dir=output/ch_db_res18/

python3 tools/infer/predict_system_tianchi.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir=“output/ch_db_res18/” --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir=’./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/’ --use_angle_cls=True --use_space_char=True

zip -r submit.zip Xeon1OCR_round1_test*