より良いOCRパフォーマンスを得るためのEasyOCRの微調整方法

簡単なOCR微調整方法でより優れたパフォーマンスを実現するEasyOCRの秘訣

OCRは、画像からテキストを抽出する際に貴重なツールです。しかし、使用しているOCRが特定のニーズに対してうまく動作していない場合があります。そんな場合には、OCRエンジンの微調整が必要です。このチュートリアルでは、Pythonで使用できる無料のオープンソースOCRエンジンであるEasyOCRの微調整方法を紹介します。

概要

• 前提条件
• 必要なパッケージのインストール
• 必要なGitリポジトリのクローン
• データセットの生成
• データセットをlmdb形式に変換
• 事前訓練されたOCRモデルの取得：
• 微調整の実行
• 微調整したモデルでの推論の実行
• パフォーマンスの質的テスト
• パフォーマンスの定量的テスト
• 結論

前提条件

• 基本的なPython知識
• ターミナルの使用方法の基本知識

必要なパッケージのインストール

まず、必要なpipパッケージをインストールしましょう。これには仮想環境を作成することをおすすめしますが、必須ではありません。以下のコマンドを1行ずつ実行します：

pip install firepip install lmdbpip install opencv-pythonpip install natsortpip install nltk

また、PyTorchもこのウェブサイトからインストールする必要があります（仕様を選択し、pip installコマンドをコピーしてください。以下に、私の仕様で使用したコマンドを示します）。できるだけGPUバージョンを選択してくださいが、CPUバージョンでも問題ありません。違いは、CPU上での微調整の実行が遅くなるという点です。

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

必要なGitリポジトリのクローン

まず、微調整の実行に役立つGitリポジトリが必要です。以下のコマンドでこのGitリポジトリをクローンします：

• 「2023年のトップ8のAIトレンド：年間レビュー」
• ムーバブルインクのCEO兼共同創設者であるヴィヴェク・シャルマ氏についてのインタビュー・シリーズ
• パーソナライズされたAIの簡単な作成方法：GPTの適応に向けたノーコードガイド

git clone https://github.com/clovaai/deep-text-recognition-benchmark

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