端到端的OCR版面分析算法
OCR版面分析痛点
当前OCR之后的版面分析工作大家都是规则写的，自己也深受规则之苦,看到ocr输出的一大堆文字和坐标就头皮发麻。最近受了chineseocr作者模板引擎的启发，做了两个端到端的版面分析算法，希望能够帮到各位ocrer。github 链接
算法设计初衷
最开始的想法是在检测网络上增加类别判断，预测位置的同时加上box类别的判断，但是这样通用性就大大降低了,违背不干预原始的OCR算法的初衷，版面分析的算法应该和OCR算法无缝衔接，所以模型输入应该是OCR输出的box坐标和相应文本。
基于此，延伸出两个思路，一个是忽略box间的位置关系，直接将box坐标和文本编码,送入分类器，即基于xgboost的分类方案。另一个考虑box间的相互关系，将版面分析当成一种翻译任务，即基于seq2seq的翻译方案
数据增广策略
其次标注数据不能太多，如果标注投入过大就有些得不偿失了，算法设计初衷就是希望只标注一些具有代表性的版面，因此增广策略就显得特别重要。增广策略有以下几条：
- 随机扰动检测框坐标点1~3个像素
- 随机切分检测框，并随机拆分文本
- 随机替换 数字、日期等文本内容
- 随机丢弃3~5检测框
两种端到端的方案
1、基于xgboost的版面分析算法
-
编码方案
- 文本使用doc2vec无监督训练句向量50dim（可选）
- 文本的数字比例、英文比例、符号比例、其他比例4dim
- box坐标点8dim
-
模型输出
- onehot编码
2、基于seq2seq的版面分析算法
-
编码方案
- 文本使用doc2vec无监督训练句向量100dim
- box坐标点因为维度过小，做了维度拉伸8dim*8
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模型输出
- onehot编码
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模型修改
- 不用teacher forcing
- 解码输入： 对应Box编码 + Attention向量
结语
两种方案目前在发票的版面分析中都取得了不错的结果，其中xgboost的方案在版式比较固定的时候表现比较适用，seq2seq的方案在任意拍照场景中比较适用。需要注意的是，如果文字检测把一些无关的文字和关键字段框到一起的话，还需要稍微做些后处理。