PP-OCRv6 tiny (det + rec) converti en burnpack pour Burn

.gitattributes

@@ -33,3 +33,5 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+det.bpk filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+rec.bpk filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

README.md

@@ -0,0 +1,238 @@
+---
+license: apache-2.0
+base_model:
+  - PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_det_onnx
+  - PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_rec_onnx
+pipeline_tag: image-to-text
+converted_by: Lucie666
+language:
+  - multilingual
+tags:
+  - burn
+  - burnpack
+  - rust
+  - ocr
+  - paddleocr
+  - onnx
+  - format-conversion
+library_name: burn
+---
+
+# ppocrv6-tiny-burnpack
+
+**Original models:** https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_det_onnx and
+https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_rec_onnx
+**Original authors:** the PaddleOCR team at Baidu — PP-OCRv6 (2026), the tiny tier of a
+three-tier OCR family (1.5 M to 34.5 M parameters): a DBNet text detector (PPLCNetV4
+backbone, RepLKFPN neck) and a CTC text recogniser (PPLCNetV4, 6 904-character
+dictionary, 49 languages)
+**Converted by:** [Lucie666](https://huggingface.co/Lucie666), using `burn-onnx` — format only
+
+---
+
+**This is not an original model, and no part of it is my work.** It is a mechanical format
+conversion of
+[PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_det_onnx](https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_det_onnx)
+and
+[PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_rec_onnx](https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_rec_onnx)
+— nothing was trained, fine-tuned, distilled, quantised or modified. No new weights were
+produced. All credit belongs to the authors above.
+
+If you are looking for the models themselves, go to the two PaddlePaddle repositories
+above. This repository only exists so people running [Burn](https://burn.dev) don't each
+redo the conversion.
+
+> Note on metadata: Hugging Face's `base_model_relation` field only accepts `adapter`,
+> `merge`, `quantized` or `finetune`. None describes a pure format conversion, so the
+> field is deliberately left unset rather than filled with an inaccurate value — these
+> weights are **not** quantised, they are the original f32 values.
+
+The files `det.bpk` and `rec.bpk` hold the *same* weights as the upstream `inference.onnx`
+files, re-serialised into Burn's `burnpack` format so they can be loaded by a pure-Rust
+inference stack — no Python, no Paddle, no ONNX Runtime at inference time. `dict.txt` is
+the recogniser's character list, taken verbatim from the upstream `inference.yml`.
+
+## Why this exists
+
+A complete, embeddable OCR in 6 MB: 1.7 MB of detector and 4.4 MB of recogniser, no
+tokenizer, Latin script with accents and CJK in the same dictionary. It is the OCR of
+[rag3weaver](https://github.com/L-Defraiteur/rag3db) (`src/burn_ppocr.rs`, feature
+`burn-ocr`): images go in, lines of text with boxes and confidences come out, on the same
+Burn/wgpu stack as its embedders and rerankers.
+
+## Provenance
+
+```
+PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_det_onnx   inference.onnx   (opset 14, 1 780 590 bytes)
+        │
+        │  fix_onnx.py   (3 nodes: auto_pad SAME_UPPER → explicit pads, no weight touched)
+        ▼
+det_pads.onnx
+        │
+        │  burn-onnx 0.22.0-pre.1   (mechanical ONNX → Burn conversion, LoadStrategy::Bytes)
+        ▼
+det.bpk          weights, burnpack format
+det.rs           model graph, generated Rust source (not distributed here)
+
+PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_rec_onnx   inference.onnx   (opset 11, 4 462 639 bytes)
+        │                                               = rec_pads.onnx, byte for byte
+        │  burn-onnx 0.22.0-pre.1
+        ▼
+rec.bpk          weights, burnpack format
+rec.rs           model graph, generated Rust source (not distributed here)
+        +
+dict.txt         PostProcess.character_dict of rec_inference.yml, one entry per line
+```
+
+Nothing in this pipeline is hand-written, except the three-attribute patch below.
+
+**Why the detector needed a patch.** Two `Conv` and one `MaxPool` (2×2 kernel, stride 1)
+in the detector are declared with `auto_pad = SAME_UPPER`. `burn-onnx 0.22.0-pre.1`
+rejects that form when the input has dynamic dimensions (`auto_pad SAME_UPPER/SAME_LOWER
+requires static input shape … Use explicit pads instead`). `fix_onnx.py` rewrites those
+three nodes as `pads = [0, 0, 1, 1]` — the exact padding `SAME_UPPER` means for a
+2×2/stride-1 kernel (total `k − 1 = 1`, placed bottom/right). Same arithmetic, same
+weights, and height/width stay dynamic. The recogniser needed nothing: `rec_pads.onnx` is
+the upstream file unchanged (same sha256).
+
+**A caveat before you regenerate.** Burnpack serialisation is *not* byte-deterministic:
+two builds from the same ONNX produce files of identical size but different bytes. The
+tensor *values* are unaffected. The checksums below verify **this download**, not a
+reproduction.
+
+## Reproducing it
+
+```bash
+pip install onnx                      # only `onnx`, no runtime
+python fix_onnx.py inference.onnx det_pads.onnx pads     # detector only
+```
+
+```rust
+// build.rs
+use burn_onnx::{LoadStrategy, ModelGen};
+
+fn main() {
+    ModelGen::new()
+        .input("det_pads.onnx")           // patched PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_det_onnx
+        .out_dir("model/")
+        .load_strategy(LoadStrategy::Bytes)
+        .run_from_script();
+    ModelGen::new()
+        .input("rec_pads.onnx")           // = PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_rec_onnx inference.onnx
+        .out_dir("model/")
+        .load_strategy(LoadStrategy::Bytes)
+        .run_from_script();
+}
+```
+
+Both models are far under the 2 GB ONNX protobuf limit. `0.22.0-pre.1` is used for
+consistency with a `burn 0.22.0-pre.2` runtime: generated code and runtime must match
+versions. The generated sources carry the absolute path of the input ONNX in their first
+line; rag3weaver replaces it with the upstream repository name.
+
+## Verifying the download
+
+```
+det.bpk          sha256  73a139fa82b9fc8f7c03b66ab3c3dc9e959e8c1f4d95b2da09b4e50529e76b04
+                 size    1 737 476 bytes  (1.66 MiB)
+rec.bpk          sha256  53bfcb22a068cc6991f2b8b3ba0782a1aac3c54c16895ae7138eb4e755169436
+                 size    4 443 368 bytes  (4.24 MiB)
+dict.txt         sha256  c5cbe34ef40c29c4df07ed012bf96569cb69a2d2a01a07027e9f13cb832bd9cd
+                 size    27 156 bytes  (6 904 lines, UTF-8)
+det_pads.onnx    sha256  f74ec758df06b1f77cde82a44bc840cbb39f8b7cf1573f373ea052a1e8d93ae6
+                 size    1 780 566 bytes
+rec_pads.onnx    sha256  9ef676d6ed3c88256a2d92c640c44f25b0c40947e111b14b8be8f594091563e6
+                 size    4 462 639 bytes  (identical to upstream inference.onnx)
+```
+
+`SHA256SUMS` covers every file in the repository except this card; `sha256sum -c SHA256SUMS` checks them all.
+
+## Model interface
+
+Both graphs are backend-agnostic Burn modules (`burn 0.22`: `Tensor<D>` on the crate's
+default backend, `Model::from_bytes(bytes, &device)` loads a burnpack).
+
+```rust
+// det.bpk — PP-OCRv6_tiny_det
+pub fn forward(&self, x: Tensor<4>) -> Tensor<4>   // [B, 3, H, W] → [B, 1, H, W], sigmoid
+// rec.bpk — PP-OCRv6_tiny_rec
+pub fn forward(&self, x: Tensor<4>) -> Tensor<3>   // [B, 3, 48, W] → [B, W/8, 6906], softmax
+```
+
+`B`, `H`, `W` are dynamic at run time (checked on 320×320, 224×416 and 2464×736 for the
+detector; `W` = 160/320/640 and `B` = 1/2 for the recogniser). The recogniser's 6 906
+classes are: index `0` = CTC blank, `1..=6904` = line `i` of `dict.txt`, `6905` = space.
+
+## Pre- and post-processing
+
+Not included in the graphs — this is what PaddleOCR does around them (from the upstream
+`inference.yml` files, shipped here as `det_inference.yml` / `rec_inference.yml`, and
+PaddleOCR's `operators.py`, `predict_rec.py`, `db_postprocess.py`, `rec_postprocess.py`):
+
+* **Detector.** Resize so the *shorter* side is at least 736 (`limit_type min`, cap 4000
+  on the longer side), then round height and width to a multiple of 32. Normalise
+  `x/255` with mean `[0.485, 0.456, 0.406]`, std `[0.229, 0.224, 0.225]` applied to the
+  channels **in BGR order** (PaddleOCR decodes with OpenCV and never swaps). CHW.
+  Post-processing (`DBPostProcess`): binarise at `thresh 0.2`, contours → minimum-area
+  boxes, drop sides < 3 px, score = mean probability inside the box ≥ `box_thresh 0.4`,
+  unclip by `d = area × 1.4 / perimeter`, drop sides < 5 px, `max_candidates 3000`,
+  scale back to the source image.
+* **Recogniser.** Crop each box (rotate 90° if height/width ≥ 1.5), resize to height 48
+  and width `ceil(48 · w/h)`, capped at `48 × max(320/48, max w/h of the batch)`;
+  `(x/255 − 0.5) / 0.5` in BGR, zero-pad on the right, batches of 6 sorted by aspect
+  ratio. Greedy CTC: argmax per step, merge consecutive repeats, drop blanks; confidence
+  = mean probability of the kept characters.
+
+rag3weaver's `src/burn_ppocr.rs` reimplements all of this in Rust (with axis-aligned
+boxes instead of `minAreaRect`).
+
+## Numerical parity
+
+Checked against **onnxruntime 1.29** (CPU) running the very same ONNX files, fed with the
+same pre-processed input tensors (so only the networks are compared), on a 400×120 test
+image with two lines of text (detector input `[1, 3, 736, 2464]`, recogniser input
+`[2, 3, 48, 320]`):
+
+```
+                          max|Δ|     mean|Δ|     values with |Δ| > 1e-3
+det map  [1, 1, 736, 2464]   1.81e-3    1.77e-6     87 of 1 813 504
+rec probs [2, 40, 6906]      1.44e-5    9.2e-11     0
+```
+
+The 87 detector pixels sit on glyph edges, where the sigmoid is steep on a 6× upscaled
+image. Burn's ndarray backend shows the same gap against onnxruntime (1.89e-3) while
+wgpu and ndarray agree to 9.7e-5: it is f32 accumulation noise from a different operation
+order, not a backend defect. Boxes are identical, and both stacks decode the same text
+with the same confidences — `"Hello rag3weaver"` (0.987) and `"OCR 2026"` (0.984).
+`ppocr_ref.py` is the oracle script.
+
+Runtime backend for this check: Burn + wgpu/Vulkan on an AMD Radeon AI PRO R9700
+(Navi 48, RDNA4, gfx1201) via RADV.
+
+## License
+
+Apache-2.0, inherited from
+[PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_det_onnx](https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_det_onnx)
+and
+[PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_rec_onnx](https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_rec_onnx)
+([PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR), Apache-2.0). All credit for the
+models belongs to their authors:
+
+```bibtex
+@misc{zhang2026ppocrv6,
+  title={PP-OCRv6: From 1.5M to 34.5M Parameters, Surpassing Billion-Scale VLMs on OCR Tasks},
+  author={Yubo Zhang and Xueqing Wang and Manhui Lin and Yue Zhang and Penglongyi Deng and Ting Sun and Tingquan Gao and Zelun Zhang and Jiaxuan Liu and Changda Zhou and Hongen Liu and Suyin Liang and Cheng Cui and Yi Liu and Dianhai Yu and Yanjun Ma},
+  year={2026},
+  eprint={2606.13108},
+  archivePrefix={arXiv},
+  primaryClass={cs.CV},
+  url={https://arxiv.org/abs/2606.13108},
+}
+
+@misc{paddleocr,
+  title={PaddleOCR: Awesome multilingual OCR and Document Parsing toolkits based on PaddlePaddle},
+  author={{PaddlePaddle Authors}},
+  howpublished={\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR}},
+  year={2020}
+}
+```

SHA256SUMS

@@ -0,0 +1,10 @@
+b432093c4e62a9d61ffc8d8f43e5807760ee4a544f2cacda29284f435eca40f9  build.rs
+73a139fa82b9fc8f7c03b66ab3c3dc9e959e8c1f4d95b2da09b4e50529e76b04  det.bpk
+3ac018be6f97499a08faa3bbdeb33640968d9307f6736d152902747a9f259593  det_inference.yml
+f74ec758df06b1f77cde82a44bc840cbb39f8b7cf1573f373ea052a1e8d93ae6  det_pads.onnx
+c5cbe34ef40c29c4df07ed012bf96569cb69a2d2a01a07027e9f13cb832bd9cd  dict.txt
+d702db72e96273fe20d2e154fe2e6085d8445999d7414fb5f300e7a387474364  fix_onnx.py
+5ff9e78345e9e510d5dcef683419a192eda100c481d17d9c245693b634ebdfa6  ppocr_ref.py
+53bfcb22a068cc6991f2b8b3ba0782a1aac3c54c16895ae7138eb4e755169436  rec.bpk
+66170210bad538e83fff3c4a3867e547d6bf20b50d64b20347c4b913f3034ea1  rec_inference.yml
+9ef676d6ed3c88256a2d92c640c44f25b0c40947e111b14b8be8f594091563e6  rec_pads.onnx

build.rs

@@ -0,0 +1,18 @@
+// build.rs — regenerate the two Burn graphs from the (patched) PaddlePaddle ONNX files.
+// build-dependencies: burn-onnx = "0.22.0-pre.1"; runtime: burn = "0.22.0-pre.2" (+ burn-store).
+use burn_onnx::{LoadStrategy, ModelGen};
+
+fn main() {
+    // PP-OCRv6_tiny_det: auto_pad SAME_UPPER rewritten to explicit pads (see fix_onnx.py).
+    ModelGen::new()
+        .input("det_pads.onnx")
+        .out_dir("model/")
+        .load_strategy(LoadStrategy::Bytes)
+        .run_from_script();
+    // PP-OCRv6_tiny_rec: byte-identical to PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_rec_onnx inference.onnx.
+    ModelGen::new()
+        .input("rec_pads.onnx")
+        .out_dir("model/")
+        .load_strategy(LoadStrategy::Bytes)
+        .run_from_script();
+}

det.bpk

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:73a139fa82b9fc8f7c03b66ab3c3dc9e959e8c1f4d95b2da09b4e50529e76b04
+size 1737476

det_inference.yml

@@ -0,0 +1,52 @@
+Global:
+  model_name: PP-OCRv6_tiny_det
+Hpi:
+  backend_configs:
+    paddle_infer:
+      trt_dynamic_shapes: &id001
+        x:
+        - - 1
+          - 3
+          - 32
+          - 32
+        - - 1
+          - 3
+          - 736
+          - 736
+        - - 1
+          - 3
+          - 4000
+          - 4000
+    tensorrt:
+      dynamic_shapes: *id001
+PostProcess:
+  box_thresh: 0.4
+  max_candidates: 3000
+  name: DBPostProcess
+  thresh: 0.2
+  unclip_ratio: 1.4
+PreProcess:
+  transform_ops:
+  - DecodeImage:
+      channel_first: false
+      img_mode: BGR
+  - DetLabelEncode: null
+  - DetResizeForTest: null
+  - NormalizeImage:
+      mean:
+      - 0.485
+      - 0.456
+      - 0.406
+      order: hwc
+      scale: 1./255.
+      std:
+      - 0.229
+      - 0.224
+      - 0.225
+  - ToCHWImage: null
+  - KeepKeys:
+      keep_keys:
+      - image
+      - shape
+      - polys
+      - ignore_tags

det_pads.onnx

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f74ec758df06b1f77cde82a44bc840cbb39f8b7cf1573f373ea052a1e8d93ae6
+size 1780566

dict.txt

@@ -0,0 +1,6904 @@
+!
+"
+#
+$
+%
+&
+'
+(
+)
+*
++
+,
+-
+.
+/
+:
+;
+<
+=
+>
+?
+@
+[
+\
+]
+^
+_
+`
+{
+|
+}
+~
+0
+1
+2
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+6
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+m
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+ĩ
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+IJ
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+Ķ
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+Ĺ
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+Ŏ
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+Ũ
+ũ
+Ū
+ū
+Ŭ
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+Ů
+ů
+Ű
+ű
+Ų
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+Ŵ
+ŵ
+Ŷ
+ŷ
+Ÿ
+Ź
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+Ż
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+Ž
+ž
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+ƒ
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+Β
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+Ξ
+Ο
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+Ρ
+Σ
+Τ
+Υ
+Φ
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+Ψ
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+吝
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+哞
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+唠
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+嘉
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+瞻
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+識
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+谄
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+转
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+铋
+铌
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+铪
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+铱
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+锥
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+雳
+零
+雷
+雹
+電
+雾
+需
+霁
+霄
+霆
+震
+霉
+霍
+霎
+霏
+霓
+霖
+霜
+霞
+霭
+霰
+露
+霸
+霹
+霾
+靈
+靑
+青
+靓
+靖
+静
+靛
+靜
+非
+靠
+靡
+面
+靥
+革
+靳
+靴
+靶
+鞅
+鞋
+鞍
+鞑
+鞘
+鞠
+鞣
+鞭
+韓
+韦
+韧
+韩
+韫
+韬
+韭
+音
+韵
+韶
+頂
+順
+頓
+頔
+頡
+頤
+頭
+頰
+題
+顏
+顔
+類
+顧
+顯
+页
+顶
+顷
+项
+顺
+须
+顽
+顾
+顿
+颁
+颂
+预
+颅
+领
+颇
+颈
+颉
+颊
+颌
+颍
+颐
+频
+颓
+颔
+颖
+颗
+题
+颚
+颛
+颜
+额
+颞
+颠
+颡
+颢
+颤
+颦
+颧
+風
+飄
+风
+飒
+飓
+飕
+飘
+飙
+飛
+飞
+食
+飨
+飬
+飮
+飯
+飲
+飼
+飾
+餅
+養
+餐
+餘
+餠
+館
+餮
+饃
+饅
+饕
+饥
+饨
+饪
+饬
+饭
+饮
+饯
+饰
+饱
+饲
+饴
+饵
+饶
+饷
+饸
+饹
+饺
+饼
+饽
+饿
+馁
+馄
+馅
+馆
+馈
+馊
+馋
+馍
+馏
+馒
+馕
+首
+馗
+香
+馥
+馨
+馬
+馮
+馴
+駕
+騰
+騷
+驗
+马
+驭
+驮
+驯
+驰
+驱
+驳
+驴
+驶
+驷
+驸
+驹
+驻
+驼
+驽
+驾
+驿
+骁
+骂
+骄
+骅
+骆
+骇
+骊
+骋
+验
+骏
+骐
+骑
+骓
+骗
+骚
+骛
+骜
+骝
+骞
+骠
+骡
+骤
+骥
+骧
+骨
+骰
+骶
+骷
+骸
+骺
+骼
+髁
+髂
+髅
+髋
+髌
+髓
+體
+高
+髙
+髦
+髪
+髮
+髯
+髻
+鬃
+鬓
+鬟
+鬣
+鬲
+鬼
+魁
+魂
+魄
+魅
+魇
+魉
+魏
+魔
+魚
+鮮
+鯉
+鯨
+鯽
+鱬
+鱸
+鱻
+鱼
+鱿
+鲁
+鲂
+鲅
+鲆
+鲇
+鲈
+鲍
+鲑
+鲛
+鲜
+鲟
+鲢
+鲤
+鲨
+鲩
+鲫
+鲮
+鲱
+鲲
+鲳
+鲵
+鲷
+鲸
+鲽
+鳃
+鳄
+鳅
+鳌
+鳍
+鳎
+鳐
+鳕
+鳖
+鳗
+鳙
+鳜
+鳝
+鳞
+鳟
+鳥
+鳯
+鳳
+鴨
+鴻
+鴿
+鵬
+鶏
+鷄
+鷗
+鷹
+鸟
+鸠
+鸡
+鸢
+鸣
+鸥
+鸦
+鸨
+鸪
+鸬
+鸭
+鸯
+鸳
+鸵
+鸽
+鸾
+鸿
+鹂
+鹃
+鹄
+鹅
+鹉
+鹊
+鹌
+鹏
+鹑
+鹗
+鹜
+鹞
+鹤
+鹦
+鹧
+鹫
+鹭
+鹰
+鹳
+鹽
+鹿
+麂
+麋
+麒
+麓
+麗
+麝
+麟
+麥
+麦
+麯
+麵
+麸
+麺
+麻
+麽
+麾
+黃
+黄
+黍
+黎
+黏
+黑
+黒
+黔
+默
+黛
+黜
+黝
+點
+黟
+黠
+黯
+鼎
+鼓
+鼙
+鼠
+鼬
+鼻
+鼽
+鼾
+齊
+齋
+齐
+齿
+龄
+龈
+龊
+龋
+龌
+龍
+龙
+龚
+龛
+龟
+龢
+︽
+︾
+﹏
+﹥
+﹪
+！
+＃
+％
+＆
+（
+）
+＋
+，
+－
+．
+／
+０
+１
+２
+３
+４
+５
+６
+７
+８
+９
+：
+；
+＝
+？
+＠
+Ａ
+Ｂ
+Ｃ
+Ｄ
+Ｅ
+Ｆ
+Ｇ
+Ｈ
+Ｉ
+Ｊ
+Ｋ
+Ｌ
+Ｍ
+Ｎ
+Ｏ
+Ｐ
+Ｑ
+Ｒ
+Ｓ
+Ｔ
+Ｕ
+Ｖ
+Ｗ
+Ｘ
+Ｙ
+Ｚ
+ａ
+ｂ
+ｃ
+ｄ
+ｅ
+ｆ
+ｇ
+ｈ
+ｉ
+ｊ
+ｋ
+ｌ
+ｍ
+ｎ
+ｏ
+ｐ
+ｑ
+ｒ
+ｓ
+ｔ
+ｕ
+ｖ
+ｗ
+ｘ
+ｙ
+ｚ
+｜
+～
+￥

fix_onnx.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+import onnx, sys
+from onnx import helper
+src, dst, mode = sys.argv[1], sys.argv[2], sys.argv[3]  # mode: pads | static:H,W
+m = onnx.load(src)
+# 1) auto_pad SAME_UPPER -> explicit pads (kernel k, stride 1 => total pad k-1, upper side)
+n_fixed = 0
+for n in m.graph.node:
+    if n.op_type in ("MaxPool", "AveragePool", "Conv"):
+        ap = [a for a in n.attribute if a.name == "auto_pad"]
+        if ap and ap[0].s in (b"SAME_UPPER", b"SAME_LOWER"):
+            ks = [a for a in n.attribute if a.name == "kernel_shape"][0].ints
+            st = [a for a in n.attribute if a.name == "strides"]
+            st = st[0].ints if st else [1]*len(ks)
+            assert all(s == 1 for s in st), (n.name, list(st))
+            tot = [k-1 for k in ks]
+            if ap[0].s == b"SAME_UPPER":
+                pads = [t//2 for t in tot] + [t - t//2 for t in tot]
+            else:
+                pads = [t - t//2 for t in tot] + [t//2 for t in tot]
+            n.attribute.remove(ap[0])
+            n.attribute.append(helper.make_attribute("pads", pads))
+            n_fixed += 1
+            print("  fixed", n.op_type, n.name, "pads", pads)
+# 2) optionally fix input dims
+if mode.startswith("static"):
+    hw = [int(x) for x in mode.split(":")[1].split(",")]
+    x = m.graph.input[0]
+    d = x.type.tensor_type.shape.dim
+    d[0].dim_value = 1; d[0].ClearField("dim_param")
+    if not d[2].dim_value: d[2].dim_value = hw[0]; d[2].ClearField("dim_param")
+    d[3].dim_value = hw[1]; d[3].ClearField("dim_param")
+    # clear output shapes so inference recomputes
+    for o in m.graph.output:
+        o.type.tensor_type.ClearField("shape")
+    del m.graph.value_info[:]
+    m = onnx.shape_inference.infer_shapes(m)
+    o = m.graph.output[0]
+    if not o.type.tensor_type.HasField("shape") or len(o.type.tensor_type.shape.dim)==0:
+        # data-dependent graph (Shape/Reshape): set the known shape explicitly
+        C = int(sys.argv[4]) if len(sys.argv) > 4 else None
+        shp = [1, 1, hw[0], hw[1]] if C is None else [1, hw[1]//8, C]
+        o.type.CopyFrom(helper.make_tensor_type_proto(onnx.TensorProto.FLOAT, shp))
+        print("  output shape forced to", shp)
+    print("  input", [dd.dim_value or dd.dim_param for dd in m.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim],
+          "output", [dd.dim_value or dd.dim_param for dd in m.graph.output[0].type.tensor_type.shape.dim])
+onnx.checker.check_model(m)
+onnx.save(m, dst)
+print(dst, "auto_pad fixed:", n_fixed)

ppocr_ref.py

@@ -0,0 +1,137 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Oracle onnxruntime pour la parité PP-OCRv6 tiny (burn vs ORT).
+
+Deux modes par réseau :
+  * « exact » : les tenseurs d'entrée pré-traités par burn_ppocr (fichiers .f32
+    little-endian + formes dans le manifeste) sont donnés à ORT tels quels →
+    ne compare que les réseaux ;
+  * « own » : ce script refait le pré-traitement de PaddleOCR lui-même (PIL
+    BILINEAR, BGR, mean/std, crops à partir des boîtes JSON de burn_ppocr) →
+    compare réseaux + pré-traitement.
+
+Usage :
+  ppocr_ref.py --image hello.png --det det_pads.onnx --rec rec_pads.onnx \
+      --work DIR   # DIR contient boxes.json (+ det_input.f32, rec_input.f32, manifest.json)
+Écrit dans DIR : det_out_exact.f32, det_out_own.f32, rec_out_exact.f32,
+rec_out_own.f32 et ref.json (formes).
+"""
+import argparse
+import json
+import math
+import os
+
+import numpy as np
+import onnxruntime as ort
+from PIL import Image
+
+MEAN = np.array([0.485, 0.456, 0.406], dtype=np.float32)
+STD = np.array([0.229, 0.224, 0.225], dtype=np.float32)
+
+
+def det_resize_dims(w, h, limit, max_side):
+    ratio = limit / min(w, h) if min(w, h) < limit else 1.0
+    if max(w, h) * ratio > max_side:
+        ratio = max_side / max(w, h)
+    rw, rh = int(w * ratio), int(h * ratio)
+    rw = max(int(round(rw / 32) * 32), 32)
+    rh = max(int(round(rh / 32) * 32), 32)
+    return rw, rh
+
+
+def det_own_input(img, limit, max_side):
+    rw, rh = det_resize_dims(img.width, img.height, limit, max_side)
+    resized = np.asarray(img.resize((rw, rh), Image.BILINEAR), dtype=np.float32)  # HWC RGB
+    bgr = resized[:, :, ::-1] / 255.0
+    norm = (bgr - MEAN) / STD
+    return norm.transpose(2, 0, 1)[None].astype(np.float32)
+
+
+def crop_rotate(arr, x0, y0, x1, y1):
+    c = arr[y0:y1, x0:x1]
+    h, w = c.shape[:2]
+    if w > 0 and h / w >= 1.5:
+        c = np.rot90(c)
+    return c
+
+
+def rec_own_input(img, boxes, rec_h, img_w):
+    arr = np.asarray(img)
+    crops = [crop_rotate(arr, *b) for b in boxes]
+    out = np.zeros((len(crops), 3, rec_h, img_w), dtype=np.float32)
+    for i, c in enumerate(crops):
+        h, w = c.shape[:2]
+        if h == 0 or w == 0:
+            continue
+        rw = min(max(int(math.ceil(rec_h * w / h)), 1), img_w)
+        r = np.asarray(Image.fromarray(c).resize((rw, rec_h), Image.BILINEAR), dtype=np.float32)
+        bgr = r[:, :, ::-1] / 255.0
+        norm = (bgr - 0.5) / 0.5
+        out[i, :, :, :rw] = norm.transpose(2, 0, 1)
+    return out
+
+
+def read_f32(path, shape):
+    return np.fromfile(path, dtype="<f4").reshape(shape)
+
+
+def main():
+    ap = argparse.ArgumentParser()
+    ap.add_argument("--image", required=True)
+    ap.add_argument("--det", required=True)
+    ap.add_argument("--rec", required=True)
+    ap.add_argument("--work", required=True)
+    ap.add_argument("--limit", type=int, default=736)
+    ap.add_argument("--max-side", type=int, default=4000)
+    ap.add_argument("--rec-height", type=int, default=48)
+    ap.add_argument("--rec-width", type=int, default=320, help="largeur du lot calculée par burn_ppocr")
+    a = ap.parse_args()
+
+    so = ort.SessionOptions()
+    so.intra_op_num_threads = 1
+    det = ort.InferenceSession(a.det, so, providers=["CPUExecutionProvider"])
+    rec = ort.InferenceSession(a.rec, so, providers=["CPUExecutionProvider"])
+    din, rin = det.get_inputs()[0].name, rec.get_inputs()[0].name
+
+    img = Image.open(a.image).convert("RGB")
+    work = a.work
+    manifest = json.load(open(os.path.join(work, "manifest.json")))
+    boxes = manifest["boxes"]
+    out = {}
+
+    # det, exact
+    shape = manifest["det_input_shape"]
+    x = read_f32(os.path.join(work, "det_input.f32"), shape)
+    y = det.run(None, {din: x})[0]
+    y.astype("<f4").tofile(os.path.join(work, "det_out_exact.f32"))
+    out["det_exact_shape"] = list(y.shape)
+    # det, own preprocessing
+    x2 = det_own_input(img, a.limit, a.max_side)
+    out["det_own_input_max_abs_diff"] = float(np.abs(x2 - x).max()) if x2.shape == x.shape else None
+    y2 = det.run(None, {din: x2})[0]
+    y2.astype("<f4").tofile(os.path.join(work, "det_out_own.f32"))
+    out["det_own_shape"] = list(y2.shape)
+
+    # rec, exact
+    shape = manifest["rec_input_shape"]
+    if shape[0] > 0:
+        xr = read_f32(os.path.join(work, "rec_input.f32"), shape)
+        yr = rec.run(None, {rin: xr})[0]
+        yr.astype("<f4").tofile(os.path.join(work, "rec_out_exact.f32"))
+        out["rec_exact_shape"] = list(yr.shape)
+        xr2 = rec_own_input(img, boxes, a.rec_height, a.rec_width)
+        out["rec_own_input_max_abs_diff"] = float(np.abs(xr2 - xr).max()) if xr2.shape == xr.shape else None
+        yr2 = rec.run(None, {rin: xr2})[0]
+        yr2.astype("<f4").tofile(os.path.join(work, "rec_out_own.f32"))
+        out["rec_own_shape"] = list(yr2.shape)
+        # texte décodé côté ORT (glouton, blank 0, espace dernier) pour lecture humaine
+        idx = yr.argmax(axis=2)
+        out["rec_exact_argmax"] = idx.tolist()
+    else:
+        out["rec_exact_shape"] = [0]
+
+    json.dump(out, open(os.path.join(work, "ref.json"), "w"))
+    print(json.dumps({k: v for k, v in out.items() if k != "rec_exact_argmax"}, indent=1))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

rec.bpk

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:53bfcb22a068cc6991f2b8b3ba0782a1aac3c54c16895ae7138eb4e755169436
+size 4443368

rec_inference.yml

@@ -0,0 +1,6947 @@
+Global:
+  model_name: PP-OCRv6_tiny_rec
+Hpi:
+  backend_configs:
+    paddle_infer:
+      trt_dynamic_shapes: &id001
+        x:
+        - - 1
+          - 3
+          - 48
+          - 160
+        - - 1
+          - 3
+          - 48
+          - 320
+        - - 8
+          - 3
+          - 48
+          - 3200
+    tensorrt:
+      dynamic_shapes: *id001
+PreProcess:
+  transform_ops:
+  - DecodeImage:
+      channel_first: false
+      img_mode: BGR
+  - MultiLabelEncode:
+      gtc_encode: NRTRLabelEncode
+  - RecResizeImg:
+      image_shape:
+      - 3
+      - 48
+      - 320
+  - KeepKeys:
+      keep_keys:
+      - image
+      - label_ctc
+      - label_gtc
+      - length
+      - valid_ratio
+PostProcess:
+  name: CTCLabelDecode
+  character_dict:
+  - '!'
+  - '"'
+  - '#'
+  - $
+  - '%'
+  - '&'
+  - ''''
+  - (
+  - )
+  - '*'
+  - +
+  - ','
+  - '-'
+  - .
+  - /
+  - ':'
+  - ;
+  - <
+  - '='
+  - '>'
+  - '?'
+  - '@'
+  - '['
+  - \
+  - ']'
+  - ^
+  - _
+  - '`'
+  - '{'
+  - '|'
+  - '}'
+  - '~'
+  - '0'
+  - '1'
+  - '2'
+  - '3'
+  - '4'
+  - '5'
+  - '6'
+  - '7'
+  - '8'
+  - '9'
+  - A
+  - B
+  - C
+  - D
+  - E
+  - F
+  - G
+  - H
+  - I
+  - J
+  - K
+  - L
+  - M
+  - N
+  - O
+  - P
+  - Q
+  - R
+  - S
+  - T
+  - U
+  - V
+  - W
+  - X
+  - Y
+  - Z
+  - a
+  - b
+  - c
+  - d
+  - e
+  - f
+  - g
+  - h
+  - i
+  - j
+  - k
+  - l
+  - m
+  - n
+  - o
+  - p
+  - q
+  - r
+  - s
+  - t
+  - u
+  - v
+  - w
+  - x
+  - y
+  - z
+  - ¢
+  - £
+  - ¤
+  - ¥
+  - ¦
+  - §
+  - ¨
+  - ©
+  - ª
+  - «
+  - ¬
+  - ®
+  - ¯
+  - °
+  - ±
+  - ²
+  - ³
+  - ´
+  - µ
+  - ¶
+  - ·
+  - ¸
+  - ¹
+  - º
+  - »
+  - ¼
+  - ½
+  - ¾
+  - ¿
+  - À
+  - Á
+  - Â
+  - Ã
+  - Ä
+  - Å
+  - Æ
+  - Ç
+  - È
+  - É
+  - Ê
+  - Ë
+  - Ì
+  - Í
+  - Î
+  - Ï
+  - Ð
+  - Ñ
+  - Ò
+  - Ó
+  - Ô
+  - Õ
+  - Ö
+  - ×
+  - Ø
+  - Ù
+  - Ú
+  - Û
+  - Ü
+  - Ý
+  - Þ
+  - ß
+  - à
+  - á
+  - â
+  - ã
+  - ä
+  - å
+  - æ
+  - ç
+  - è
+  - é
+  - ê
+  - ë
+  - ì
+  - í
+  - î
+  - ï
+  - ð
+  - ñ
+  - ò
+  - ó
+  - ô
+  - õ
+  - ö
+  - ÷
+  - ø
+  - ù
+  - ú
+  - û
+  - ü
+  - ý
+  - þ
+  - ÿ
+  - Ā
+  - ā
+  - Ă
+  - ă
+  - Ą
+  - ą
+  - Ć
+  - ć
+  - Ĉ
+  - ĉ
+  - Ċ
+  - ċ
+  - Č
+  - č
+  - Ď
+  - ď
+  - Đ
+  - đ
+  - Ē
+  - ē
+  - Ĕ
+  - ĕ
+  - Ė
+  - ė
+  - Ę
+  - ę
+  - Ě
+  - ě
+  - Ĝ
+  - ĝ
+  - Ğ
+  - ğ
+  - Ġ
+  - ġ
+  - Ģ
+  - ģ
+  - Ĥ
+  - ĥ
+  - Ħ
+  - ħ
+  - Ĩ
+  - ĩ
+  - Ī
+  - ī
+  - Ĭ
+  - ĭ
+  - Į
+  - į
+  - İ
+  - ı
+  - IJ
+  - ij
+  - Ĵ
+  - ĵ
+  - Ķ
+  - ķ
+  - ĸ
+  - Ĺ
+  - ĺ
+  - Ļ
+  - ļ
+  - Ľ
+  - ľ
+  - Ŀ
+  - ŀ
+  - Ł
+  - ł
+  - Ń
+  - ń
+  - Ņ
+  - ņ
+  - Ň
+  - ň
+  - ʼn
+  - Ŋ
+  - ŋ
+  - Ō
+  - ō
+  - Ŏ
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+  - ≥
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+  - 且
+  - 丕
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+  - 业
+  - 丛
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+  - 両
+  - 丢
+  - 两
+  - 严
+  - 丧
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+  - 中
+  - 丰
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+  - 俾
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+  - 倉
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+  - 唏
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+  - 唔
+  - 唘
+  - 唛
+  - 唠
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+  - 唤
+  - 唧
+  - 唬
+  - 售
+  - 唯
+  - 唰
+  - 唱
+  - 唳
+  - 唷
+  - 唻
+  - 唾
+  - 啃
+  - 啄
+  - 商
+  - 啉
+  - 啊
+  - 問
+  - 啓
+  - 啕
+  - 啖
+  - 啜
+  - 啟
+  - 啡
+  - 啤
+  - 啥
+  - 啦
+  - 啧
+  - 啪
+  - 啫
+  - 啬
+  - 啮
+  - 啰
+  - 啵
+  - 啶
+  - 啸
+  - 啻
+  - 啼
+  - 啾
+  - 喀
+  - 喂
+  - 喃
+  - 善
+  - 喆
+  - 喇
+  - 喉
+  - 喊
+  - 喋
+  - 喏
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+  - 捺
+  - 捻
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+  - 掂
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+  - 授
+  - 掉
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+  - 排
+  - 掖
+  - 掘
+  - 掠
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+  - 接
+  - 控
+  - 推
+  - 掩
+  - 措
+  - 掬
+  - 掰
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+  - 掴
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+  - 爍
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+  - 犁
+  - 犇
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+  - 犯
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+  - 犷
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+  - 犹
+  - 狀
+  - 狂
+  - 狄
+  - 狈
+  - 狍
+  - 狐
+  - 狒
+  - 狗
+  - 狙
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+  - 狠
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+  - 狼
+  - 猎
+  - 猕
+  - 猖
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+  - 猛
+  - 猜
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+  - 猫
+  - 猬
+  - 献
+  - 猴
+  - 猷
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+  - 獠
+  - 獨
+  - 獭
+  - 獲
+  - 獸
+  - 獻
+  - 玄
+  - 率
+  - 玉
+  - 王
+  - 玑
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+  - 玥
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+  - 玫
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+  - 玲
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+  - 珂
+  - 珈
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+  - 珊
+  - 珍
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