iput-tk230215/steel-ocr-rec

Steel OCR REC Model

鉄骨製品コードを認識する en_PP-OCRv5_mobile_rec ファインチューニング済みモデル (カスタム 21 文字辞書 -0123456789ABGMNSXYbs、CTC + GTC/NRTR aux head)。 パイプライン: 画像 → DET → crop → REC(本モデル) → 候補マッチング。

最新版: tia-on-seed1-20260602(現 main の rec_model.onnx)

de-leaked split(train222 / val95)で再学習した variance recipe + TIA on モデル(seed1)。 TIA(RecAug mesh warp)は recall に +4.9pt(n=3 paired) 寄与すると確認済。

指標	値
clean-val raw_code_recall	55.94(80/143)
clean-val matched_code_recall	56.64
E2E test(クリーン DET 併用)matched_recall	61.54(旧 53.85、**+7.7pt**)

レシピ

reconaug on / jitter on / lr 5e-4 / warmup 2 / epoch 80 / batch 128 / tia_prob 0.4 / Global.seed 1。

⚠ 重要(形式の注意)

• rec_model.onnx が seed1 TIA-on 再学習版(ONNX パイプラインはこれを使用)。
• best_accuracy.pdparams / inference/ は従来 stable のまま(seed1 では未更新)。pdparams から 再 export すると seed1 でなく旧 stable になる点に注意。辞書(inference.yml の 21 文字)は同一。

ファイル

• rec_model.onnx — ONNX(seed1 TIA-on・推奨)
• inference/inference.yml — 文字辞書(21 文字、ONNX パイプラインが自動読込)

Usage

from huggingface_hub import hf_hub_download
onnx = hf_hub_download("iput-tk230215/steel-ocr-rec", "rec_model.onnx",
                       revision="tia-on-seed1-20260602")

Versions

Tags 参照。旧版は stable-20260118。

Repository

https://github.com/iput-tk230215/solution_teamB_image-recog