世界人工智能大赛 Top1 方案！手写体 OCR 识别

Datawhale

发布于 2022-03-01 10:49:25

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发布于 2022-03-01 10:49:25

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Datawhale干货

作者：王浩，结行科技算法工程师

参加了“世界人工智能创新大赛”——手写体 OCR 识别竞赛（任务一），取得了Top1的成绩。队伍随机组的，有人找我我就加了进来，这是我第一次做OCR相关的项目，所以随意起了个名字。下面通过这篇文章来详细介绍我们的方案。

实践背景

赛题背景

银行日常业务中涉及到各类凭证的识别录入，例如身份证录入、支票录入、对账单录入等。以往的录入方式主要是以人工录入为主，效率较低，人力成本较高。近几年来，OCR相关技术以其自动执行、人为干预较少等特点正逐步替代传统的人工录入方式。但OCR技术在实际应用中也存在一些问题，在各类凭证字段的识别中，手写体由于其字体差异性大、字数不固定、语义关联性较低、凭证背景干扰等原因，导致OCR识别率准确率不高，需要大量人工校正，对日常的银行录入业务造成了一定的影响。

赛题地址：http://ailab.aiwin.org.cn/competitions/65

赛题任务

本次赛题将提供手写体图像切片数据集，数据集从真实业务场景中，经过切片脱敏得到，参赛队伍通过识别技术，获得对应的识别结果。即：

输入：手写体图像切片数据集
输出：对应的识别结果

本任务提供开放可下载的训练集及测试集，允许线下建模或线上提供 Notebook 环境及 Terminal 容器环境（脱网）建模，输出识别结果完成赛题。

赛题数据

A. 数据规模和内容覆盖

B.数据示例

原始手写体图像共分为三类，分别涉及银行名称、年月日、金额三大类，分别示意如下：

相应图片切片中可能混杂有一定量的干扰信息，分别示例如下：

识别结果 JSON 在训练集中的格式如下：

json 文件内容规范：
{
 "image1": "陆万捌千零贰拾伍元整",
 "image2": "付经管院工资",
 "image3": "",
 ...
}

实践方案

通过在网上查阅资料，得知OCR比赛最常用的模型是CRNN+CTC。所以我最开始也是采用这个方案。

上图是我找到的资料，有好多个版本。因为是第一次做OCR的项目，所以我优先选择有数据集的项目，这样可以快速的了解模型的输入输出。

所以我选择的第一个Attention_ocr.pytorch-master.zip，从名字上可以看出这个是加入注意力机制，感觉效果会好一些。

构建数据集

下图是Attention_ocr.pytorch-master.zip自带的数据集截图，从截图上可以看出，数据的格式：“图片路径+空格+标签”。我们也需要按照这样的格式构建数据集。

新建makedata.py文件，插入下面的代码。

import os
import json
#官方给的数据集
image_path_amount = "./data/train/amount/images" 
image_path_date = "./data/train/date/images"
#增强数据集
image_path_test='./data/gan_test_15000/images/0'
image_path_train='./data/gan_train_15500_0/images/0'
amount_list = os.listdir(image_path_amount)
amount_list = os.listdir(image_path_amount)

new_amount_list = []
for filename in amount_list:
    new_amount_list.append(image_path_amount + "/" + filename)

date_list = os.listdir(image_path_date)
new_date_list = []
for filename in date_list:
    new_date_list.append(image_path_date + "/" + filename)
new_test_list = []
for filename in amount_list:
    new_test_list.append(image_path_amount + "/" + filename)

new_train_list = []
for filename in amount_list:
    new_train_list.append(image_path_amount + "/" + filename)

image_path_amount和image_path_date是官方给定的数据集路径。

image_path_test和image_path_train是增强的数据集（在后面会讲如何做增强）

创建建立list，保存图片的路径。

amount_json = "./data/train/amount/gt.json"
date_json = "./data/train/date/gt.json"
train_json = "train_data.json"
test_json = "test_data.json"
with open(amount_json, "r", encoding='utf-8') as f:
    load_dict_amount = json.load(f)
with open(date_json, "r", encoding='utf-8') as f:
    load_dict_date = json.load(f)
with open(train_json, "r", encoding='utf-8') as f:
    load_dict_train = json.load(f)
with open(test_json, "r", encoding='utf-8') as f:
    load_dict_test = json.load(f)

四个json文件对应上面的四个list，json文件存储的是图片的名字和图片的标签，把json解析出来存到字典中。

#聚合list
all_list = new_amount_list + new_date_list+new_test_list+new_train_list
from sklearn.model_selection import train_test_split
#切分训练集合和验证集
train_list, test_list = train_test_split(all_list, test_size=0.15, random_state=42)
#聚合字典
all_dic = {}
all_dic.update(load_dict_amount)
all_dic.update(load_dict_date)
all_dic.update(load_dict_train)
all_dic.update(load_dict_test)
with open('train.txt', 'w') as f:
    for line in train_list:
        f.write(line + " " + all_dic[line.split('/')[-1]]+"\n")
with open('val.txt', 'w') as f:
    for line in test_list:
        f.write(line + " " + all_dic[line.split('/')[-1]]+"\n")

将四个list聚合为一个list。

使用train_test_split切分训练集和验证集。

聚合字典。

然后分别遍历trainlist和testlist，将其写入train.txt和val.txt。

到这里数据集就制作完成了。得到train.txt和val.txt

查看train.txt

数据集和自带的数据集格式一样了，然后我们就可以开始训练了。

获取class

新建getclass.py文件夹，加入以下代码：

import json

amount_json = "./data/train/amount/gt.json"
date_json = "./data/train/date/gt.json"
with open(amount_json, "r", encoding='utf-8') as f:
    load_dict_amount = json.load(f)
with open(date_json, "r", encoding='utf-8') as f:
    load_dict_date = json.load(f)
all_dic = {}
all_dic.update(load_dict_amount)
all_dic.update(load_dict_date)
list_key=[]
for keyline in all_dic.values():
    for key in keyline:
        if key not in list_key:
            list_key.append(key)
with open('data/char_std_5990.txt', 'w') as f:
    for line in list_key:
        f.write(line+"\n")

执行完就可以得到存储class的txt文件。打开char_std_5990.txt,看到有21个类。

模型改进

crnn的卷积部分类似VGG，我对模型的改进主要有一下几个方面：

1、加入激活函数Swish。

2、加入BatchNorm。

3、加入SE注意力机制。

4、适当加深模型。

代码如下：

self.cnn = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(nc, 64, 3, 1, 1), Swish(), nn.BatchNorm2d(64),
            nn.MaxPool2d(2, 2),  # 64x16x50
            nn.Conv2d(64, 128, 3, 1, 1), Swish(), nn.BatchNorm2d(128),
            nn.MaxPool2d(2, 2),  # 128x8x25
            nn.Conv2d(128, 256, 3, 1, 1), nn.BatchNorm2d(256), Swish(),  # 256x8x25
            nn.Conv2d(256, 256, 3, 1, 1), nn.BatchNorm2d(256), Swish(),  # 256x8x25
            SELayer(256, 16),
            nn.MaxPool2d((2, 2), (2, 1), (0, 1)),  # 256x4x25
            nn.Conv2d(256, 512, 3, 1, 1), nn.BatchNorm2d(512), Swish(),  # 512x4x25
            nn.Conv2d(512, 512, 1), nn.BatchNorm2d(512), Swish(),
            nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.BatchNorm2d(512), Swish(),  # 512x4x25
            SELayer(512, 16),
            nn.MaxPool2d((2, 2), (2, 1), (0, 1)),  # 512x2x25
            nn.Conv2d(512, 512, 2, 1, 0), nn.BatchNorm2d(512), Swish())  # 512x1x25

SE和Swish

class SELayer(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(SELayer, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=True),
            nn.LeakyReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=True),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)

class Swish(nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x * torch.sigmoid(x)

模型训练

打开train.py ,在训练之前，我们还要调节一下参数。

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--trainlist',  default='train.txt')
parser.add_argument('--vallist',  default='val.txt')
parser.add_argument('--workers', type=int, help='number of data loading workers', default=0)
parser.add_argument('--batchSize', type=int, default=4, help='input batch size')
parser.add_argument('--imgH', type=int, default=32, help='the height of the input image to network')
parser.add_argument('--imgW', type=int, default=512, help='the width of the input image to network')
parser.add_argument('--nh', type=int, default=512, help='size of the lstm hidden state')
parser.add_argument('--niter', type=int, default=300, help='number of epochs to train for')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.00005, help='learning rate for Critic, default=0.00005')
parser.add_argument('--beta1', type=float, default=0.5, help='beta1 for adam. default=0.5')
parser.add_argument('--cuda', action='store_true', help='enables cuda', default=True)
parser.add_argument('--ngpu', type=int, default=1, help='number of GPUs to use')
parser.add_argument('--encoder', type=str, default='', help="path to encoder (to continue training)")
parser.add_argument('--decoder', type=str, default='', help='path to decoder (to continue training)')
parser.add_argument('--experiment', default='./expr/attentioncnn', help='Where to store samples and models')
parser.add_argument('--displayInterval', type=int, default=100, help='Interval to be displayed')
parser.add_argument('--valInterval', type=int, default=1, help='Interval to be displayed')
parser.add_argument('--saveInterval', type=int, default=1, help='Interval to be displayed')
parser.add_argument('--adam', default=True, action='store_true', help='Whether to use adam (default is rmsprop)')
parser.add_argument('--adadelta', action='store_true', help='Whether to use adadelta (default is rmsprop)')
parser.add_argument('--keep_ratio',default=True, action='store_true', help='whether to keep ratio for image resize')
parser.add_argument('--random_sample', default=True, action='store_true', help='whether to sample the dataset with random sampler')
parser.add_argument('--teaching_forcing_prob', type=float, default=0.5, help='where to use teach forcing')
parser.add_argument('--max_width', type=int, default=129, help='the width of the featuremap out from cnn')
parser.add_argument("--output_file", default='deep_model.log', type=str, required=False)
opt = parser.parse_args()

trainlist：训练集，默认是train.txt。
vallist：验证集路径，默认是val.txt。
batchSize：批大小，根据显存大小设置。
imgH：图片的高度，crnn模型默认为32，这里不需要修改。
imgW：图片宽度，我在这里设置为512。
keep_ratio：设置为True，设置为True后，程序会保持图片的比率，然后在一个batch内统一尺寸，这样训练的模型精度更高。
lr：学习率，设置为0.00005，这里要注意，不要太大，否则不收敛。

其他的参数就不一一介绍了，大家可以自行尝试。

运行结果：

运行结果

训练完成后，可以在expr文件夹下面找到模型。

训练的模型

结果预测

在推理之前，我们还需要确认最长的字符串，新建getmax.py,添加如下代码：

import os
import json

image_path_amount = "./data/train/amount/images"
image_path_date = "./data/train/date/images"
amount_list = os.listdir(image_path_amount)
new_amount_list = []
for filename in amount_list:
    new_amount_list.append(image_path_amount + "/" + filename)
date_list = os.listdir(image_path_date)
new_date_list = []
for filename in date_list:
    new_date_list.append(image_path_date + "/" + filename)
amount_json = "./data/train/amount/gt.json"
date_json = "./data/train/date/gt.json"
with open(amount_json, "r", encoding='utf-8') as f:
    load_dict_amount = json.load(f)
with open(date_json, "r", encoding='utf-8') as f:
    load_dict_date = json.load(f)
all_list = new_amount_list + new_date_list
from sklearn.model_selection import train_test_split

all_dic = {}
all_dic.update(load_dict_amount)
all_dic.update(load_dict_date)

maxLen = 0
for i in all_dic.values():
    if (len(i) > maxLen):
        maxLen = len(i)
print(maxLen)

运行结果：28

将test.py中的max_length设置为28。

修改模型的路径，包括encoder_path和decoder_path。

    encoder_path = './expr/attentioncnn/encoder_22.pth'
    decoder_path = './expr/attentioncnn/decoder_22.pth'

修改测试集的路径：

    for path in tqdm(glob.glob('./data/测试集/date/images/*.jpg')):
        text, prob = test(path)
        if prob<0.8:
            count+=1
        result_dict[os.path.basename(path)] = {
            'result': text,
            'confidence': prob
        }

    for path in tqdm(glob.glob('./data/测试集/amount/images/*.jpg')):
        text, prob = test(path)
        if prob<0.8:
            count+=1
        result_dict[os.path.basename(path)] = {
            'result': text,
            'confidence': prob
        }