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SAR
1. 算法简介
论文信息：
Show, Attend and Read: A Simple and Strong Baseline for Irregular Text Recognition Hui Li, Peng Wang, Chunhua Shen, Guyu Zhang AAAI, 2019
使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练，在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估，算法复现效果如下：
| 模型 | 骨干网络 | 配置文件 | Acc | 下载链接 |
|---|---|---|---|---|
| SAR | ResNet31 | rec_r31_sar.yml | 87.20% | 训练模型 |
注：除了使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集外，还加入了SynthAdd数据（提取码：627x），和部分真实数据，具体数据细节可以参考论文。
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
请参考文本识别教程。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的识别模型只需要更换配置文件即可。
训练
具体地，在完成数据准备后，便可以启动训练，训练命令如下：
#单卡训练（训练周期长，不建议）
python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_r31_sar.yml
#多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/rec/rec_r31_sar.yml
评估
# GPU 评估， Global.pretrained_model 为待测权重
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/rec/rec_r31_sar.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy
预测：
# 预测使用的配置文件必须与训练一致
python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_r31_sar.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.infer_img=doc/imgs_words/en/word_1.png
4. 推理部署
4.1 Python推理
首先将SAR文本识别训练过程中保存的模型，转换成inference model。（ 模型下载地址 )，可以使用如下命令进行转换：
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r31_sar.yml -o Global.pretrained_model=./rec_r31_sar_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/rec_sar
SAR文本识别模型推理，可以执行如下命令：
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/en/word_1.png" --rec_model_dir="./inference/rec_sar/" --rec_image_shape="3, 48, 48, 160" --rec_algorithm="SAR" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/dict90.txt" --max_text_length=30 --use_space_char=False
4.2 C++推理
由于C++预处理后处理还未支持SAR，所以暂未支持
4.3 Serving服务化部署
暂不支持
4.4 更多推理部署
暂不支持
5. FAQ
引用
@article{Li2019ShowAA,
title={Show, Attend and Read: A Simple and Strong Baseline for Irregular Text Recognition},
author={Hui Li and Peng Wang and Chunhua Shen and Guyu Zhang},
journal={ArXiv},
year={2019},
volume={abs/1811.00751}
}