学习记录：PP-OCRv4_ppocrv4 openvino

学习记录：PP-OCRv4

• 1. 简介
• 2. 检测优化
• 3. 识别优化
• 4. 端到端评估

2009.PP-OCR: APractical Ultra Lightweight OCR System

2109.PP-OCRv2: Bag ofTricks for Ultra Lightweight OCR System

2206.PP-OCRv3: MoreAttempts for the Improvement of Ultra Lightweight OCR System

2308.PP-OCRv4: 目前代码已发布（2023.08.07）

工程代码：github_PaddleOCR_2.7（https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR）

1. 简介

PP-OCRv4在PP-OCRv3的基础上进一步升级。整体的框架图保持了与PP-OCRv3相同的pipeline，针对检测模型和识别模型进行了数据、网络结构、训练策略等多个模块的优化。 PP-OCRv4系统框图如下所示：

从算法改进思路上看，分别针对检测和识别模型，进行了共10个方面的改进：

• 检测模块：
  • LCNetV3：精度更高的骨干网络
  • PFHead：并行head分支融合结构
  • DSR: 训练中动态增加shrink ratio
  • CML：添加Student和Teacher网络输出的KL div loss
• 识别模块：
  • SVTR_LCNetV3：精度更高的骨干网络
  • Lite-Neck：精简的Neck结构
  • GTC-NRTR：稳定的Attention指导分支
  • Multi-Scale：多尺度训练策略
  • DF: 数据挖掘方案
  • DKD ：DKD蒸馏策略

从效果上看，速度可比情况下，多种场景精度均有大幅提升：

• 中文场景，相对于PP-OCRv3中文模型提升超4%；
• 英文数字场景，相比于PP-OCRv3英文模型提升6%；
• 多语言场景，优化80个语种识别效果，平均准确率提升超8%。

2. 检测优化

PP-OCRv4检测模型在PP-OCRv3检测模型的基础上，在网络结构，训练策略，蒸馏策略三个方面做了优化。首先，PP-OCRv4检测模型使用PP-LCNetV3替换MobileNetv3，并提出并行分支融合的PFhead结构；其次，训练时动态调整shrink ratio的比例；最后，PP-OCRv4对CML的蒸馏loss进行优化，进一步提升文字检测效果。

消融实验如下：

测试环境： Intel Gold 6148 CPU，预测引擎使用openvino。

Hmean

调和平均数是一种用于计算一组正数的平均值的统计方法。它通过将每个数的倒数取平均值的倒数来计算。

（1）PFhead：多分支融合Head结构

PFhead结构如下图所示，PFHead在经过第一个转置卷积后，分别进行上采样和转置卷积，上采样的输出通过3x3卷积得到输出结果，然后和转置卷积的分支的结果级联并经过1x1卷积层，最后1x1卷积的结果和转置卷积的结果相加得到最后输出的概率图。PP-OCRv4学生检测模型使用PFhead，hmean从76.22%增加到76.97%。

上采样（Upsampling）

上采样是一种将图像或特征图的尺寸增大的操作。最常见的上采样方法是插值，例如最近邻插值、双线性插值等。上采样可以通过复制像素或者插值算法来增加图像的尺寸，但并没有引入新的参数。

转置卷积（Transposed Convolution）

转置卷积也称为反卷积，是一种通过学习的方式将输入特征图的尺寸增大的操作。转置卷积通过学习卷积核的权重来实现图像尺寸的扩大，并且引入了可学习的参数。它可以通过调整步长和填充来控制输出特征图的尺寸。

区别

-上采样是一种固定的操作，没有可学习的参数，而转置卷积是通过学习权重来实现尺寸的扩大。

-上采样的结果可能不够精细，因为它只是简单地复制像素或使用插值算法，而转置卷积可以通过学习权重来更好地重建细节。

（2）DSR: 收缩比例动态调整策略

动态shrink ratio：在训练中，shrink ratio由固定值调整为动态变化，随着训练epoch的增加，shrink ratio从0.4线性增加到0.6。该策略在PP-OCRv4学生检测模型上，hmean从76.97%提升到78.24%。

收缩比率控制了正则化项的权重，该项被添加到模型的损失函数中。通过增加正则化项的权重，模型在训练过程中更倾向于简化，减少对训练数据的过度拟合。这样可以提高模型在未见过的数据上的泛化能力。

(3) PP-LCNetV3：精度更高的骨干网络

PP-LCNetV3系列模型是PP-LCNet系列模型的延续，覆盖了更大的精度范围，能够适应不同下游任务的需要。PP-LCNetV3系列模型从多个方面进行了优化，同时调整了网络深度与宽度。最终，PP-LCNetV3系列模型能够在性能与效率之间达到最佳的平衡，在不同精度范围内取得极致的推理速度。使用PP-LCNetV3替换MobileNetv3 backbone，PP-OCRv4学生检测模型hmean从78.24%提升到79.08%。

深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）：https://blog.csdn.net/zml194849/article/details/117021815

它是一种轻量级的卷积操作。DW卷积由两个步骤组成：深度卷积（DepthwiseConvolution）和逐点卷积（Pointwise Convolution）。

深度卷积（Depthwise Convolution）

是在每个输入通道上应用一个单独的卷积核，以捕捉输入数据的空间特征。这样可以减少参数量和计算量，因为每个通道都有自己的卷积核。

逐点卷积（Pointwise Convolution）

是在深度卷积的输出上使用一个1x1的卷积核在输入数据上进行卷积，过在每个位置上进行卷积操作来整合深度卷积的结果，用于将通道数降低或增加。逐点卷积可以帮助学习通道之间的非线性关系，并进行特征融合。这种分离的方式可以减少卷积核的数量。

在PPLCNet中，DW和PW的组合常用于替代传统的标准卷积操作，以减少模型的参数量和计算量，从而提高模型的效率和性能。深度卷积中，每个输入通道都共享一个卷积核，而在逐点卷积中，每个位置都共享一个卷积核。这种参数共享的方式进一步减少了模型的参数量。标准卷积操作需要在每个位置上同时处理所有输入通道的卷积操作，因此计算量更大。

h-swish

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2109.15099.pdf

（4）CML: 融合KD的互学习策略

PP-OCRv4检测模型对PP-OCRv3中的CML（Collaborative Mutual Learning) 协同互学习文本检测蒸馏策略进行了优化。如下图所示，在计算Student Model和Teacher Model的distill Loss时，额外添加KL div loss，让两者输出的response maps分布接近，由此进一步提升Student网络的精度，检测Hmean从79.08%增加到79.56%，端到端指标从61.31%增加到61.87%。

KL div loss：相对熵

知识蒸馏

采取Teacher-Student模式：将复杂且大的模型作为Teacher，Student模型结构较为简单，用Teacher来辅助Student模型的训练，Teacher学习能力强，可以将它学到的知识迁移给学习能力相对弱的Student模型，以此来增强Student模型的泛化能力。复杂笨重但是效果好的Teacher模型不上线，就单纯是个导师角色，真正部署上线进行预测任务的是灵活轻巧的Student小模型。

3. 识别优化

PP-OCRv4识别模型在PP-OCRv3的基础上进一步升级。如下图所示，整体的框架图保持了与PP-OCRv3识别模型相同的pipeline，分别进行了数据、网络结构、训练策略等方面的优化。

经过如图所示的策略优化，PP-OCRv4识别模型相比PP-OCRv3，在速度可比的情况下，精度进一步提升4%。 具体消融实验如下所示：

注： 测试速度时，输入图片尺寸均为(3,48,320)。在实际预测时，图像为变长输入，速度会有所变化。测试环境： Intel Gold 6148 CPU，预测时使用Openvino预测引擎。

（1）DF：数据挖掘方案

DF(Data Filter) 是一种简单有效的数据挖掘方案。核心思想是利用已有模型预测训练数据，通过置信度和预测结果等信息，对全量的训练数据进行筛选。具体的：首先使用少量数据快速训练得到一个低精度模型，使用该低精度模型对千万级的数据进行预测，去除置信度大于0.95的样本，该部分被认为是对提升模型精度无效的冗余样本。其次使用PP-OCRv3作为高精度模型，对剩余数据进行预测，去除置信度小于0.15的样本，该部分被认为是难以识别或质量很差的样本。
使用该策略，千万级别训练数据被精简至百万级，模型训练时间从2周减少到5天，显著提升了训练效率，同时精度提升至72.7%(+1.2%)。

理解

高置信度样本被认为是冗余样本的原因是，它们的特征和其他样本非常相似，对于模型的学习和泛化能力没有额外的贡献。这些样本可能在训练数据中出现了多次，或者它们的特征在整个数据集中非常常见。将这些冗余样本添加到训练数据中可能会导致过拟合，即模型在训练数据上表现很好，但在新数据上的泛化能力较差。因此，通常建议将高置信度样本从训练数据中移除，以避免模型过拟合和提高整体模型性能。当一个样本的置信度小于0.15时，它被认为是低置信度样本，意味着模型对该样本的预测结果不确定。这些样本通常被认为是难以识别或质量较差的样本。

（2）PP-LCNetV3：精度更优的骨干网络

PP-LCNetV3系列模型是PP-LCNet系列模型的延续，覆盖了更大的精度范围，能够适应不同下游任务的需要。PP-LCNetV3系列模型从多个方面进行了优化，提出了可学习仿射变换模块，对重参数化策略、激活函数进行了改进，同时调整了网络深度与宽度。最终，PP-LCNetV3系列模型能够在性能与效率之间达到最佳的平衡，在不同精度范围内取得极致的推理速度。

（3）Lite-Neck：精简参数的Neck结构

Lite-Neck整体结构沿用PP-OCRv3版本的结构，在参数上稍作精简，识别模型整体的模型大小可从12M降低到8.5M，而精度不变；在CTCHead中，将Neck输出特征的维度从64提升到120，此时模型大小从8.5M提升到9.6M。

Backbone、Neck、Head

backbone是模型的主要组成部分，通常是一个卷积神经网络（CNN）或残差神经网络（ResNet）等。backbone负责提取输入图像的特征，以便后续的处理和分析。backbone 通常具有许多层和许多参数，可以提取出图像的高级特征表示。

neck 是连接 backbone 和head 的中间层。neck 的主要作用是对来自 backbone 的特征进行降维或调整，以便更好地适应任务要求。neck可以采用卷积层、池化层或全连接层等。

head是模型的最后一层，通常是一个分类器或回归器。head 通过输入经过 neck 处理过的特征，产生最终的输出。head的结构根据任务的不同而不同，例如对于图像分类任务，可以使用 softmax 分类器；对于目标检测任务，可以使用边界框回归器和分类器等。

（4）GTC-NRTR：Attention指导CTC训练策略

GTC（Guided Training of CTC），是PP-OCRv3识别模型的最有效的策略之一，融合多种文本特征的表达，有效的提升文本识别精度。在PP-OCRv4中使用训练更稳定的Transformer模型NRTR作为指导分支，相比V3版本中的SAR基于循环神经网络的结构，NRTR基于Transformer实现解码过程泛化能力更强，能有效指导CTC分支学习，解决简单场景下快速过拟合的问题。使用Lite-Neck和GTC-NRTR两个策略，识别精度提升至73.21%(+0.5%)。

CTC

CTC可以对输入序列和输出序列之间的对齐进行建模。然后，通过最大化对齐概率，CTC可以学习到输入序列和输出序列之间的映射关系。

GTC理解

将Attention机制引入到CTC训练中，以指导模型在生成输出序列时更加关注输入序列的重要部分。具体来说，该策略在训练过程中，同时使用CTC损失和Attention损失进行优化。CTC损失用于对齐训练数据的标签序列和模型的预测序列，而Attention损失用于衡量模型生成的输出序列与标签序列之间的相似度。

NRTR

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1806.00926.pdf

（5）Multi-Scale：多尺度训练策略

动态尺度训练策略，是在训练过程中随机resize输入图片的高度，以增强识别模型在端到端串联使用时的鲁棒性。在训练时，每个iter从（32，48，64）三种高度中随机选择一种高度进行resize。实验证明，使用该策略，尽管在识别测试集上准确率没有提升，但在端到端串联评估时，指标提升0.5%。

（6）DKD：蒸馏策略

识别模型的蒸馏包含两个部分，NRTRhead蒸馏和CTCHead蒸馏;

对于NRTR head，使用了DKD loss蒸馏，拉近学生模型和教师模型的NRTR head logits。最终NRTR head的loss是学生与教师间的DKD loss和与ground truth的cross entropy loss的加权和，用于监督学生模型的backbone训练。通过实验，我们发现加入DKD loss后，计算与ground truth的cross entropy loss时去除label smoothing可以进一步提高精度，因此我们在这里使用的是不带label smoothing的cross entropy loss。

对于CTCHead，由于CTC的输出中存在Blank位，即使教师模型和学生模型的预测结果一样，二者的输出的logits分布也会存在差异，影响教师模型向学生模型的知识传递。PP-OCRv4识别模型蒸馏策略中，将CTC输出logits沿着文本长度维度计算均值，将多字符识别问题转换为多字符分类问题，用于监督CTC Head的训练。使用该策略融合NRTRhead DKD蒸馏策略，指标从74.72%提升到75.45%。

4. 端到端评估

经过以上优化，最终PP-OCRv4在速度可比情况下，中文场景端到端Hmean指标相比于PP-OCRv3提升4.5%，效果大幅提升。具体指标如下表所示：

测试环境：CPU型号为Intel Gold 6148，CPU预测时使用openvino。

除了更新中文模型，本次升级也优化了英文数字模型，在自有评估集上文本识别准确率提升6%，如下表所示：

同时，对已支持的80余种语言识别模型进行了升级更新，在有评估集的四种语系识别准确率平均提升8%以上，如下表所示：