图片检测漏识别，对图片格式敏感？

[Tongjilibo]

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🐛 Bug (问题描述)

背景：使用hubserving方式部署的ocr_system; 检测模型使用的是ch_PP-OCRv4_det_server_infer，识别模型使用的是ch_PP-OCRv4_rec_server_infer

1. 结果出来发现漏识别，slice漏掉很明显的部分
2. 对图片格式敏感？jpg换成png结果大相径庭

🏃‍♂️ Environment (运行环境)

linux
paddleocr=2.6.0.1

🌰 Minimal Reproducible Example (最小可复现问题的Demo)

暂无

[GreatV]

从您的描述来看，问题主要集中在以下几个方面：

1. 检测漏识别：在 hubserving 部署的 OCR 系统中，检测模型（ch_PP-OCRv4_det_server_infer）出现了漏识别现象，尤其是对于明显的部分未能正确检测。

2. 图片格式敏感性：当图片格式从 jpg 转为 png 时，识别结果有明显差异。

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问题分析及可能解决方案

1. 检测漏识别

• 可能原因：

  • 检测模型（ch_PP-OCRv4_det_server_infer）可能对某些特定的文本或图像特征不敏感，这可能与训练数据的覆盖范围有关。
  • 分辨率较低的图片可能导致检测效果下降。
  • 预处理步骤（如图片裁剪、灰度化等）可能影响了检测结果。

• 解决建议：

  • 检查图片预处理：确保图片在输入模型前已经经过适当的预处理（如调整分辨率到模型建议的范围、去噪等）。
  • 提高分辨率：确保输入图片的分辨率足够高（建议大于 300 DPI）。
  • 调整检测参数：尝试调整 hubserving 中检测模型的参数，例如 box_thresh 或 unclip_ratio，以改善检测精度。
  • 增强训练数据：如果可能，针对漏识别的情况（如特定字体、格式的文本），可以尝试重新标注数据并进行微调训练。

2. 图片格式敏感性

• 可能原因：

  • 不同图片格式可能导致不同的压缩方式（如 JPG 使用有损压缩，而 PNG 为无损压缩），从而影响图像质量。
  • JPG 格式可能在压缩时引入了伪影（artifacts），影响模型对文本的检测和识别。

• 解决建议：

  • 统一图片格式：在输入模型前，统一将图片转换为 PNG 格式，以确保图像质量。
  • 检查模型预处理逻辑：确认模型的预处理代码中是否对不同图片格式有不同的处理方式，必要时进行调整。
  • 调试不同格式下的结果：对比 JPG 和 PNG 格式的图片输入后，模型的中间输出（如检测框）是否存在明显差异，进一步定位问题。

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相关参考资料

1. 参数设置：

   • box_thresh：检测模型的文本框置信度阈值，默认值为 0.6，适当降低可以检测更多文本框，但可能引入噪声。
   • unclip_ratio：控制文本框扩展比例，适当调整可改善对大文本区域的检测。

2. 图片格式转换：

   • 可以使用 OpenCV 的 cv2.imread 和 cv2.imwrite 函数将图片转换为 PNG 格式。例如：

     import cv2
     img = cv2.imread('input.jpg')
     cv2.imwrite('output.png', img)

3. 模型微调：

   • 如果漏识别的情况较为频繁（尤其是某些特定类型的文本），可以通过迁移学习对检测模型进行微调。PaddleOCR 提供了方便的微调接口，可以参考 PaddleOCR 文档。

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相关讨论

在 PaddleOCR 的讨论区中，类似问题在 pdf 图表检测不准确 中有提及。虽然该问题主要涉及版面分析模型，但其中提到的参数调整（如 layout_model_dir 和 lang）对改进检测效果可能有所参考。

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如果上述方法未能解决问题，建议进一步提供以下信息以便更精准地分析：

1. 示例图片（JPG 和 PNG 格式的对比）。
2. 当前使用的检测参数。
3. 漏识别的具体情况（如漏掉了哪些特定的文本区域）。

希望这些建议能帮助您解决问题！

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