DRRG

1. 算法简介
2. 环境配置
3. 模型训练、评估、预测
4. 推理部署
5. FAQ
引用

1. 算法简介

论文信息：

Deep Relational Reasoning Graph Network for Arbitrary Shape Text Detection Zhang, Shi-Xue and Zhu, Xiaobin and Hou, Jie-Bo and Liu, Chang and Yang, Chun and Wang, Hongfa and Yin, Xu-Cheng CVPR, 2020

在CTW1500文本检测公开数据集上，算法复现效果如下：

模型	骨干网络	配置文件	precision	recall	Hmean	下载链接
DRRG	ResNet50_vd	configs/det/det_r50_drrg_ctw.yml	89.92%	80.91%	85.18%	训练模型

2. 环境配置

请先参考《运行环境准备》配置PaddleOCR运行环境，参考《项目克隆》克隆项目代码。

3. 模型训练、评估、预测

上述DRRG模型使用CTW1500文本检测公开数据集训练得到，数据集下载可参考 ocr_datasets。

数据下载完成后，请参考文本检测训练教程进行训练。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的检测模型只需要更换配置文件即可。

4. 推理部署

4.1 Python推理

由于模型前向运行时需要多次转换为Numpy数据进行运算，因此DRRG的动态图转静态图暂未支持。

4.2 C++推理

暂未支持

4.3 Serving服务化部署

暂未支持

4.4 更多推理部署

暂未支持

5. FAQ

引用

@inproceedings{zhang2020deep,
  title={Deep relational reasoning graph network for arbitrary shape text detection},
  author={Zhang, Shi-Xue and Zhu, Xiaobin and Hou, Jie-Bo and Liu, Chang and Yang, Chun and Wang, Hongfa and Yin, Xu-Cheng},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  pages={9699--9708},
  year={2020}
}

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