caffe_ocr是一个对现有主流ocr算法研究实验性的项目,目前实现了CNN+BLSTM+CTC的识别架构,并在数据准备、网络设计、调参等方面进行了诸多的实验。代码包含了对lstm、warp-ctc、multi-label等的适配和修改,还有基于inception、restnet、densenet的网络结构。代码是针对windows平台的,linux平台下只需要合并相关的修改到caffe代码中即可。

1. data layer增加了对multi-label的支持
2. lstm使用的是junhyukoh实现的lstm版本(lstm_layer_Junhyuk.cpp/cu),原版不支持变长输入的识别。输入的shape由(TxN)xH改为TxNxH以适应ctc的输入结构。
3. WarpCTCLossLayer去掉了对sequence indicators依赖(训练时CNN输出的结构是固定的),简化了网络结构(不需要sequence indicator layer)。
4. densenet修改了对Reshape没有正确响应的bug,实现了对变长输入预测的支持。
5. 增加transpose_layer、reverse_layer,实现对CNN feature map与lstm输入shape的适配

1. 安装opencv,boost,cuda,其它依赖库在3rdparty下(包含debug版的lib:http://pan.baidu.com/s/1nvIFojJ)
2. caffe-vsproj下为vs2015的工程,配置好依赖库的路径即可编译,编译后会在tools_bin目录下生成训练程序caffe.exe
3. 相关的依赖dll可从百度网盘下载(http://pan.baidu.com/s/1boOiscJ)

1. 编译caffe-vsproj/libClassification,修改自examples\cpp_classification,实现了模型加载、预测等基本功能。
2. 编译caffe-vsproj/ocr_test,实现了中文、英文ocr模型的测试功能,英文ocr包含了直接预测和词典辅助预测(英文词典文件examples/ocr/lexicon.txt)

1. 数据准备
   (1)VGG Synthetic Word Dataset
   (2)合成的中文数据(https://pan.baidu.com/s/1dFda6R3 )
   

• 数据是利用中文语料库(新闻+文言文),通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成的。
  
• 字典中包含汉字、标点、英文、数字共5990个字符(语料字频统计,全角半角合并)
  
• 每个样本固定10个字符,字符随机截取自语料库中的句子
  
• 图片分辨率统一为280x32
  
• 共生成约360万张图片,按9:1分成训练集、验证集,测试集约6万张
  

2. 网络设计
   网络结构在examples/ocr目录下
   
3. 主要实验结果
   

• 英文数据集 VGG Synthetic Word Dataset:

• 中文数据集:

中文数据集上训练好的模型:http://pan.baidu.com/s/1i5d5zdN

说明:

• CPU是Xeon E3 1230, GPU是1080TI
  
• densenet使用的是memory-efficient版本,其CPU代码并没有使用blas库,只是实现了原始的卷积操作,速度非常慢,待优化后再做对比。
  
• "res-blstm"表示残差形式的blstm,"no-blstm"表示没有lstm层,CNN直接对接CTC
  
• 准确率是指整串正确的比例,在验证集上统计,"准确率-no lexicon"表示没用词典的准确率,"准确率-lexicon-minctcloss"指先在词典中查找Edit Distance <=2的单词,再选择ctcloss最小的单词作为识别结果
  
• predict-CPU/GPU为单张图片的预测时间,predict-CPU的后端是openblas,MKL比openblas快约一倍。中文数据集上图片分辨率为280x32,英文数据集100x32
• densenet-sum-blstm-full-res-blstm相对于densenet-res-blstm有两点改动:(1)两个lstm结合成blstm的方式由concat改为sum;(2)两层blstm都采用残差方式连接(CNN最后的Channel数改为与blstm结点数相同),最后得到了最高的准确率。
• densenet-no-blstm-vertical-feature相对于densenet-no-blstm去掉了1x4的pooling层,使得CNN最后一层的feature maps的高度为4,更好的保留笔画在垂直方向的变化信息,再reshape BxCxHxW --> Bx(CxH)x1xW串成高度为1的feature maps, 最后准确率上略好于之前的最好结果,可见CNN feature方面还有很多可挖掘的地方。

4. 一些tricks
   (1) 残差形式的blstm可显著提升准确率,中文数据集上0.94-->0.965,两层BLSTM都用残差后又提升到了0.9805
   (2) 网络的CNN部分相对于BLSTM部分可以设置更高的学习率,这样可以显著增加收敛速度
   
5. 疑问
   (1)去掉blstm,直接用CNN+CTC的结构,在中文数据集上也可以取得很高的准确率(densenet-no-blstm),为什么?
   可能的原因:a)CNN最后一层得到的特征对于字符级别的建模已经具有很好表征,b)lstm收敛较慢,需要更长的时间才能达到相同的精度。
   
6. 现存的问题
   (1)宽度较小的数字、英文字符会出现丢字的情况,如"11"、"ll",应该是因为CNN特征感受野过大没有看到文字间隙的缘故。
   

1. 数据方面: 增大数据量,语料库均匀采样(https://yq.aliyun.com/articles/109555?t=t1)
2. 网络方面:增大网络(train、test loss很接近,现有网络没有过拟合),Attention,STN,辅助loss

1. crnn(https://arxiv.org/abs/1507.05717)
   
2. multi-label的支持(http://blog.csdn.net/hubin232/article/details/50960201)
   
3. junhyukoh实现的lstm版本(https://github.com/junhyukoh/caffe-lstm)
   
4. caffe-warp-ctc(BVLC/caffe#4681)
   
5. memory-efficient densenet(https://github.com/Tongcheng/caffe/)
   
6. 语料库(http://www.sogou.com/labs/resource/cs.php)