CRNN 기반의 OCR 한글 모델 Training
- CRNN_training.py: ~ 모델 학습 및 모델(가중치) 저장
- CRNN_train_test.ipynb: ~ 모델 학습 및 모델(가중치) 저장, loss 추이 그래프, 모델 test
CRNN_train_test.ipynb 를 통해 코드를 구성하였고,
최종 모델 학습은 CRNN_train_test.ipynb 를 바탕으로 한 CRNN_training.py 를 터미널에서 실행해 백그라운드에서도 학습이 진행될 수 있게 하였습니다.
실제 학습은 CRNN_training.py 코드를 실행하면 되고,
모델 및 코드 테스트는 CRNN_train_test.ipynb 코드를 실행하면 됩니다.
본 README는 CRNN_train_test.ipynb 기준으로 작성되었습니다.
다음과 같은 디렉토리 구조로 이루어져 있습니다.
OCR_CRNN/
├── printed/
│ ├── 03343000.png
│ ├── 03343001.png
│ │ ...
│ └── 03385349.png
│
├── utils/
│ ├── bboxes.py
│ ├── losses.py
│ ├── model.py
│ └── training.py
│
├── CRNN_train_test.ipynb
├── CRNN_training.py
├── CRNN_model_2_v1.h5
├── CRNN_model_2_v2.h5
├── CRNN_weights_2_v1.h5
├── CRNN_weights_2_v2.h5
├── crnn_data.py
├── crnn_model.py
├── crnn_utils.py
├── ssd_data.py
├── korean_printed_sentence.json
├── NanumBarunGothic.ttf
└── requirements.txt
$ pip install -r requirements.txt위 커맨드를 실행해 모델 학습에 필요한 패키지를 설치합니다. CRNN_train_test.ipynb에 해당 코드가 포함되어 있지 않기 때문에 따로 실행해주어야 합니다.
https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100
학습 데이터는 AI Hub의 '한국어 글자체 이미지' 데이터셋을 이용했습니다.
해당 데이터셋은 손글씨, 인쇄체, 실사 데이터 로 구성되어 있고, 이 중 인쇄체 데이터는 글자, 단어, 문장 데이터로 구분되어 있습니다.
프로젝트에서 OCR 모델에 input으로 들어갈 데이터가 계약서이기 때문에,
현재까지 학습에선 인쇄체 데이터 중 문장 데이터 40,304개를 사용해 학습을 진행했습니다.
추후 학습은 인쇄체_문장 데이터에 대한 Data Augmentation 이나 손글씨 데이터, 그리고 계약서 이미지를 바탕으로 전처리를 진행한 custom data 를 이용해 fine tuning 및 transfer learning을 진행해 모델의 loss를 더 줄일 생각입니다.
미리 업로드 해놓은 이미지 파일들과 JSON 파일을 이용해 GTUtility 객체를 생성합니다.
이미지 개수가 많은 탓에 해당 셀은 약 3~4분정도 소요됩니다.
생성된 GTUtility 객체를 이용해 target value(라벨)을 생성합니다.
해당 과정을 간략하게 설명하면 다음과 같습니다.
gt_util_train, gt_util_val = gt_util.split(0.8)Train : Validation = 8 : 2 의 비율로 나눠줍니다.
비율을 변경하고 싶으면 gt_util.split() 함수 안의 파라미터를 원하는 train set 비율로 설정해주면 됩니다.
input_width = 256
input_height = 32
batch_size = 128
input_shape = (input_width, input_height, 1)input 이미지의 width와 height, 그리고 batch size를 설정합니다.
본 학습에서의 input은 문장 데이터였기 때문에 width를 height보다 크게 설정해주었습니다.
batch size는 본인의 학습 환경이나 모델 성능에 따라 변경해주면 됩니다
freeze = ['conv1_1',
'conv2_1',
'conv3_1', 'conv3_2',
#'conv4_1',
#'conv5_1',
#'conv6_1',
#'lstm1',
#'lstm2'
]fine tuning을 위해 동결할 Layer층을 설정해줍니다. 이 또한 모델 성능에 맞게 조절해주면 됩니다.
model, model_pred = CRNN(input_shape, len(korean_dict))
experiment = 'crnn_korean_test'실제 학습에선 version명은 'crnn_korean_v1', 'crnn_korean_v2' 등으로 바꿔가며 설정해주었습니다.
max_string_len = model_pred.output_shape[1]
gen_train = InputGenerator(gt_util_train, batch_size, korean_dict, input_shape[:2],
grayscale=True, max_string_len=max_string_len, concatenate=False)
gen_val = InputGenerator(gt_util_val, batch_size, korean_dict, input_shape[:2],
grayscale=True, max_string_len=max_string_len, concatenate=False)model.load_weights('./CRNN_weights_2_v2.h5')이전에 진행했던 학습의 가중치를 load해 transfer learning을 진행합니다.
학습 중에 저장한 가중치를 불러와도 되고, 따로 저장한 가중치를 불러와도 됩니다.
본 코드에선 따로 저장한 가중치를 load해왔습니다.
checkdir = './checkpoints/' + time.strftime('%Y%m%d%H%M') + '_' + experiment
if not os.path.exists(checkdir):
os.makedirs(checkdir)
with open(checkdir+'/source.py','wb') as f:
source = ''.join(['# In[%i]\n%s\n\n' % (i, In[i]) for i in range(len(In))])
f.write(source.encode())위에서 설정한 모델 version명을 토대로 directory를 생성해 학습 과정을 저장합니다.
만약 CRNN_train_test.ipynb 가 아닌 CRNN_training.py 로 학습을 진행한다면,
하단의 코드 블럭은 삭제해야 합니다.
optimizer = SGD(learning_rate=0.0001, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True, clipnorm=5)Optimizer를 설정합니다.
본 코드에선 optimizer로 SGD를 사용했으나, 필요에 따라 Adam과 같은 다른 모델도 사용할 수 있습니다.
만일 다른 모델을 사용할 경우, 따로 코드를 구현하거나 라이브러리를 로드해야 합니다.
learning rate는 0.001부터 0.0001까지 값을 변경해가면서 학습을 진행했습니다.
본인의 상황에 맞게 값을 변경하면서 사용하면 됩니다.
본 학습에선 따로 값을 변경하지 않았으나, 필요한 경우 decay나 momentum의 값을 변경할 수도 있습니다.
for layer in model.layers:
layer.trainable = not layer.name in freezemodel.compile(loss={'ctc': lambda y_true, y_pred: y_pred}, optimizer=optimizer)loss 모델로는 ctc loss를 사용하였으나, 이 또한 변경 가능합니다.
from keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping
hist = model.fit(gen_train.generate(),
steps_per_epoch=gt_util_train.num_objects // batch_size,
epochs=1000,
validation_data=gen_val.generate(),
validation_steps=gt_util_val.num_objects // batch_size,
callbacks=[
ModelCheckpoint(checkdir+'/weights.{epoch:03d}.h5', verbose=1, save_weights_only=True),
#ModelSnapshot(checkdir, 100),
Logger(checkdir),
EarlyStopping(monitor='val_loss', mode='auto', restore_best_weights=True, verbose=1, patience=20)
],
initial_epoch=0)모델 학습을 진행합니다.
epochs 값을 변경할 수 있습니다.
callback 함수들 또한 설정해주었는데,
ModelCheckpoint 함수를 통해 하나의 epoch가 끝날 때마다 해당 epoch의 모델의 가중치를 저장해주었고,
EarlyStopping 함수를 통해 20 epochs 동안 validation loss가 감소하지 않는다면 더이상 학습을 진행할 필요가 없다고 판단해 학습을 중단하도록 했습니다.
해당 셀 구동 시,
'[ WARN:6@537.712] global /io/opencv/modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp (239) findDecoder imread_('./printed/03384889.png'): can't open/read file: check file path/integrity'
와 같은 warning meassage가 뜨는데,
이는 JSON 파일에서 문장 데이터가 아닌 다른 이미지 데이터들에 대한 정보가 제거되지 않았기 때문에 뜨는 메세지로, 무시하면 됩니다.
JSON 파일에 대한 작업을 진행했으나 완벽하게 정리되지 않아 추후 이 부분을 보완할 생각입니다.
loss = hist.history['loss']
val_loss = hist.history['val_loss']
epochs = range(len(loss))
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.plot(epochs, loss, 'r', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b',label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()
plt.show()해당 코드를 통해 epoch에 따른 loss값의 추이를 확인할 수 있다.
## (1) Model 저장 ```python model.save('CRNN_model_test.h5') ``` 학습한 model 자체를 저장합니다. 파라미터에는 모델이 저장될 경로와 파일명을 설정해주면 됩니다.
## (2) Weight 저장 ```python model.save_weights('CRNN_weights_test.h5') ``` 학습한 model의 weight(가중치)를 저장합니다. 이 또한 파라미터에는 가중치가 저장될 경로와 파일명을 설정해주면 됩니다.
import matplotlib as mpl
# 유니코드 깨짐현상 해결
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 나눔고딕 폰트 적용
plt.rcParams["font.family"] = 'NanumGothic'model 적용 결과가 한글이기 때문에 유니코드 깨짐 현상을 해결하였고,
학습 환경에 따라 폰트가 깨져서 나오기도 해 따로 폰트를 적용해주었다.
g = gen_val.generate()
d = next(g)
res = model_pred.predict(d[0]['image_input'])
mean_ed = 0
mean_ed_norm = 0
plot_name = 'crnn_korean'
for i in range(32):
chars = [alphabet[c] for c in np.argmax(res[i], axis=1)]
gt_str = d[0]['source_str'][i]
res_str = decode(chars)
ed = editdistance.eval(gt_str, res_str)
ed_norm = ed / len(gt_str)
mean_ed += ed
mean_ed_norm += ed_norm
img = d[0]['image_input'][i][:,:,0].T
plt.figure(figsize=[10,1.03])
plt.imshow(img, cmap='gray', interpolation=None)
ax = plt.gca()
#plt.text(0, 45, '%s' % (''.join(chars)) )
plt.text(0, 60, 'GT: %-24s RT: %-24s %0.2f' % (gt_str, res_str, ed_norm))
plt.show()본 코드에선 학습에 사용하지 않은 validation set에서 이미지 데이터를 가져와 test를 진행했습니다.
추후 validation set에 없는 custom data 또한 적용해 결과를 확인할 수 있도록 코드를 작성할 계획입니다.
학습 후에는 디렉토리가 다음과 같이 형식으로 변경됩니다.
OCR_CRNN/
├── checkpoints/
│ ├── 202211302056_crnn_korean_v1
│ │ ├── history.csv
│ │ ├── log.csv
│ │ ├── weights.001.h5
│ │ ├── weights.002.h5
│ │ ├── ...
│ │ └── weights.227.h5
│ ├── 202212011003_crnn_korean_v2
│ │ ├── history.csv
│ │ ├── log.csv
│ │ ├── weights.001.h5
│ │ ├── weights.002.h5
│ │ ├── ...
│ │ └── weights.037.h5
│ ├── ...
│ └── 202212061250_crnn_korean_2_v1
│ ├── history.csv
│ ├── log.csv
│ ├── weights.001.h5
│ ├── weights.002.h5
│ ├── ...
│ └── weights.524.h5
│
├── printed/
│ ├── 03343000.png
│ ├── 03343001.png
│ │ ...
│ └── 03385349.png
│
├── utils/
│ ├── bboxes.py
│ ├── losses.py
│ ├── model.py
│ └── training.py
│
├── CRNN_train_test.ipynb
├── CRNN_training.py
├── CRNN_model_2_v1.h5
├── CRNN_model_2_v2.h5
├── CRNN_model_test.h5
├── CRNN_weights_2_v1.h5
├── CRNN_weights_2_v2.h5
├── CRNN_weights_test.h5
├── crnn_data.py
├── crnn_model.py
├── crnn_utils.py
├── ssd_data.py
├── korean_printed_sentence.json
├── NanumBarunGothic.ttf
└── requirements.txt