太长不看系列
MMOCR 具有以下特点：
- 全流程：支持文字检测、文字识别以及其下游任务，比如关键信息提取等。
- 多模型：我们实现了 10 余种优秀算法。文字检测算法包括单阶段检测算法和双阶段检测算法；文字识别包含规则文字识别和非规则文字识别算法；关键信息提取包含基于图模型的关键信息提取算法。
模块设计：我们使用统一框架和模块化设计实现了各个算法模块。一方面可以尽量实现代码复用，另外一方面，方便大家基于此框架实现新的算法。我们把文字检测，基于分割的文字识别以及关键信息识别网络结构，抽象成 backbone，neck，head 以及 loss 模块，把 seq2seq 文字识别网络抽象成 backbone，encoder，decoder 以及 loss 模块。
公平对比：现有文字检测识别方法，往往使用不同的训练数据，预训练模型，数据增强方法，网络 backbone，优化器以及学习率策略。比如文字检测常见的数据增强方式有随机缩放，随机旋转变换，以及随机 crop，不同的方法使用不同的数据增强方法的实现，组合以及参数配置，导致分析关键作用模块较为困难。统一的代码框架，模块化的设计，使得不同的模块可以轻松进行组合，实现公平的对比。
快速入门：我们统一了常见的学术数据集合的标注文件格式，并提供了已经处理好的标注文件。同时我们提供了丰富的预训练模型，benchmark 和详细的文档，帮助大家快速上手。
值得强调的是，现在的 MMOCR 不仅仅是研究导向的框架，还是一个可以用于入门，教学，以及工业实际生产的框架。我们逐步会加入更多的算法以及多语言模型，我们也欢迎大家贡献代码以及模型。
MMOCR 代码库已经上线，欢迎大家 STAR、WATCH、FORK、提 issue：
https://github.com/open-mmlab/mmocr
接下来，我们将详细介绍 MMOCR 的一些具体特性。
MMOCR
“语言使人类别于禽兽，文字使文明别于野蛮，教育使先进别于落后”【1】。文字的发明是人类文明史上的重要进步，它改变了人类知识的存储方式和传播方式。文字于日常生活中无处不在，比如马路上的标志牌，商店的招聘，商品的包装盒等。办公自动化、工业自动化等应用场景迫切需要一套直接从图像中检测，识别并理解文字的工具。
现在我们在 OpenMMLab 项目中开源了 MMOCR。这是一个专注于文字检测，识别以及下游任务如关键信息提取的工具箱，它目前包含了10多种常见的算法。在具体的应用场景中，文字检测、文字识别以及关键信息提取往往联合使用，因此我们将它们整理到一个统一的框架下，方便大家使用。
1 文字检测
文字检测是文字识别理解的第一步。MMOCR 实现了最新的优秀的文字检测算法，同时支持多方向文字和任意形状文字的检测。它们包括：
2 文字识别
文字识别是文字识别理解的第二步。它负责把裁剪好的二维的图片信号转化成一维的字符串。
MMOCR 不但实现了经典的 CRNN 【7】算法，也实现了最近的基于 encoder-decoder 和 2d attention的 SAR 【8】算法，增加位置增强模块的 RobustScanner 【9】, 基于 Transformer 的算法 【10】，以及实现了基于分割网络的文字识别基准算法。基于 CTC loss 的 CRNN，支持规则文字的识别, 速度快, 广泛应用于工业界。基于 Transformer 或者分割网络的识别模型，以及基于注意力机制的 SAR 和 RobustScanner， 在非规则文字识别方向具有显著优势。
3 关键信息提取
关键信息提取是图像文字识别一个常见和重要的下游任务。文字识别只能给出一个文字框对应的识别字符串，然而实际应用场景往往需要结构化的文字输出。比如针对小票图片，我们需要提取消费的地点，时间，店名，商品明细，以及消费金额等。传统的关键信息提取算法，基于模板匹配算法，具有不鲁棒、每种版式需要定制研发的缺点。MMOCR 实现了最近提出的基于图神经网络的通用关键信息提取算法SDMG-R 【11】。它利用了文字框空间位置关系，图片视觉信息，文字的语义信息，通过深度学习网络，端到端地实现了关键信息提取任务。
4 结语
MMOCR 作为 OpenMMLab 的一员，会逐渐地完善并不断修复 issues，持续添加新功能。欢迎大家一起参与完善 MMOCR！
https://github.com/open-mmlab/mmocr
小铃铛：后续会有更多重磅项目推出，希望大家持续关注我们的 OpenMMLab～
重复一遍，我们非常欢迎对 OpenMMLab 项目有兴趣的同学以全职/实习的身份加入我们，简历可以发至 kuangzhanghui@sensetime.com
参考文献：
【1】edu.people.com.cn/n1/20
【2】Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollár, Ross B. Girshick: Mask R-CNN. ICCV 2017: 2980-2988
【3】Wenhai Wang, Enze Xie, Xiaoge Song, Yuhang Zang, Wenjia Wang, Tong Lu, Gang Yu, Chunhua Shen: Efficient and Accurate Arbitrary-Shaped Text Detection With Pixel Aggregation Network. ICCV 2019: 8439-8448
【4】Wenhai Wang, Enze Xie, Xiang Li, Wenbo Hou, Tong Lu, Gang Yu, Shuai Shao: Shape Robust Text Detection With Progressive Scale Expansion Network. CVPR 2019: 9336-9345
【5】Minghui Liao, Zhaoyi Wan, Cong Yao, Kai Chen, Xiang Bai: Real-Time Scene Text Detection with Differentiable Binarization. AAAI 2020: 11474-11481
【6】Shangbang Long, Jiaqiang Ruan, Wenjie Zhang, Xin He, Wenhao Wu, Cong Yao:
TextSnake: A Flexible Representation for Detecting Text of Arbitrary Shapes. ECCV (2) 2018: 19-35
【7】Baoguang Shi, Xiang Bai, Cong Yao: An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition. In TPAMI, volume 39, pages2298–2304. 2017.
【8】Hui Li, Peng Wang, Chunhua Shen, Guyu Zhang: Show, Attend and Read: A Simple and Strong Baseline for Irregular Text Recognition. AAAI 2019: 8610-8617.
【9】Xiaoyu Yue, Zhanghui Kuang, Chenhao Lin, Hongbin Sun, Wayne Zhang: RobustScanner: Dynamically Enhancing Positional Clues for Robust Text Recognition. ECCV 2020: 135-151
【10】Sheng, Fenfen and Chen, Zhineng and Xu, Bo, NRTR: A No-Recurrence Sequence-to-Sequence Model For Scene Text Recognition. IEEE2019: 781-786
【11】Hongbin Sun, Zhanghui Kuang, Xiaoyu Yue, Chenhao Lin, Wayne Zhang: Spatial Dual-Modality Graph Reasoning for Key Information Extraction.
MMOCR代码下载和使用教程
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后台回复：CVPR2021，即可下载CVPR 2021论文和代码开源的论文合集
后台回复：Transformer综述，即可下载最新的两篇Transformer综述PDF
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