高分辨率图像，检测和识别哪个步骤费时多，怎样加速？

[nissansz]

高分辨率图像，检测和识别哪个步骤费时多，怎样加速？
比如高分辨率是6000x9000
如果先用缩小图600x900检测，然后再用box坐标，对应切高分辨率图进行识别，速度会慢吗？
还是直接用6000x9000进行检测+识别快？

[GreatV]

高分辨率图像的检测和识别步骤中，通常检测步骤更耗时，这是因为在高分辨率图像中，检测需要对整个图像进行网络特征提取、多尺度处理和后处理操作，这会占用大量的计算资源。而识别步骤相对来说仅对检测出的文本区域进行处理，计算代价较低。

对比两种方案的性能：

1. 先缩小图像进行检测，再通过box坐标切高分辨率图像进行识别：

   • 优点：
     • 缩小图像后检测速度会显著加快，因为输入分辨率降低，特征提取和网络计算的资源消耗减少。
     • 在检测完成后，只需对感兴趣区域（检测框）进行高分辨率切图及识别，避免对整幅大图重复处理。
   • 缺点：
     • 缩小图像可能导致检测精度降低，尤其是对于小文本区域，可能会出现漏检或位置偏差问题。
     • 切割后对高分辨率区域的识别需要额外的处理时间，但此部分时间通常比直接在高分辨率图像上检测+识别快。

2. 直接在高分辨率图像上进行检测和识别：

   • 优点：
     • 图像信息完整，检测精度更高，对于密集小文本区域效果更好。
   • 缺点：
     • 输入分辨率高，网络计算开销大，推理时间显著增加。
     • 如果图像过大，可能导致内存或显存溢出问题。

推荐方案：先缩小图像检测，再切割高分辨率图识别

从性能和实际应用出发，推荐使用缩小图像检测+高分辨率区域识别的方式。以下是加速建议：

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如何加速检测和识别：

1. 对检测模型的优化：

   • 使用轻量化模型（如MobileNet、PP-OCR检测模型）替代较大的骨干网络（如ResNet）。
   • 调整检测模型输入的分辨率，例如将6000×9000的图像缩小为600×900或更小的尺寸，结合det_db_box_thresh和det_db_unclip_ratio等参数，优化检测后处理效果。
   • 如果目标区域的分布有规律，可以对图像进行分块检测，避免处理整图。

2. 分辨率缩减策略：

   • 在检测阶段，缩小图像到合理尺寸（如600×900），确保文字区域不会因缩放而模糊或丢失。
   • 在识别阶段，根据检测框的精度，裁剪回高分辨率的原图，保证识别的细节完整性。

3. 硬件加速：

   • 使用高性能GPU，如租赁云端GPU（如V100、A100）进行训练或推理。如果本地显卡性能有限，这种方案可以显著减少训练和推理时间。
   • 在推理时使用TensorRT加速，或者用PaddleLite优化模型部署到边缘设备。

4. 模型裁剪与量化：

   • 对检测和识别模型进行剪枝或量化（如INT8量化），在保持精度的同时提升推理速度。

5. 分布式处理：

   • 如果检测图像多，可以使用多线程或多进程处理，将图片批量分发到多个GPU上并行计算。

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总结：

在高分辨率图像场景中，推荐缩小图像进行检测，再用box坐标裁切高分辨率图进行识别的方案。这种方式可以在保证检测精度的同时显著降低整体时间开销。为进一步加速，建议结合轻量化模型、分辨率缩减策略以及硬件加速方法优化整体流程。

如果需要更详细的技术讨论，可以参考以下链接：

• 高分辨率图像检测和识别优化讨论

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[nissansz]

谢谢。缩小后，有时会有部分漏掉的小字区域。
这种小字区域。是不是在小图上膨胀多一些，改善即可？

[GreatV]

如果追求精度，可以试试切片然后滑动识别

from paddleocr import PaddleOCR
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 初始化OCR引擎
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="en")

img_path = "./very_large_image.jpg"
slice = {'horizontal_stride': 300, 'vertical_stride': 500, 'merge_x_thres': 50, 'merge_y_thres': 35}
results = ocr.ocr(img_path, cls=True, slice=slice)

# 加载图像
image = Image.open(img_path).convert("RGB")
draw = ImageDraw.Draw(image)
font = ImageFont.truetype("./doc/fonts/simfang.ttf", size=20)  # 根据需要调整大小

# 处理并绘制结果
for res in results:
    for line in res:
        box = [tuple(point) for point in line[0]]
        # 找出边界框
        box = [(min(point[0] for point in box), min(point[1] for point in box)),
               (max(point[0] for point in box), max(point[1] for point in box))]
        txt = line[1][0]
        draw.rectangle(box, outline="red", width=2)  # 绘制矩形
        draw.text((box[0][0], box[0][1] - 25), txt, fill="blue", font=font)  # 在矩形上方绘制文本

# 保存结果
image.save("result.jpg")

[nissansz]

目前是用RapidOcr调用检测，识别， RapidOcr怎么使用slice？

[GreatV]

这个你得去看看rapidocr的文档

[nissansz]

paddle训练识别模型微调时，如果某些易错字符增多10%样本，会不会影响其他字符的准确率？
怎样避免其他字符受影响？