论文信息：
Scene Text Telescope: Text-Focused Scene Image Super-Resolution
Chen, Jingye, Bin Li, and Xiangyang Xue
CVPR, 2021
参考FudanOCR 数据下载说明，在TextZoom测试集合上超分算法效果如下：
| 模型 | 骨干网络 | PSNR_Avg | SSIM_Avg | 配置文件 | 下载链接 |
|---|---|---|---|---|---|
| Text Telescope | tbsrn | 21.56 | 0.7411 | configs/sr/sr_telescope.yml | 训练模型 |
TextZoom数据集 来自两个超分数据集RealSR和SR-RAW，两个数据集都包含LR-HR对，TextZoom有17367对训数据和4373对测试数据。
请先参考《运行环境准备》配置PaddleOCR运行环境，参考《项目克隆》克隆项目代码。
请参考文本识别训练教程。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的识别模型只需要更换配置文件即可。
- 训练
在完成数据准备后，便可以启动训练，训练命令如下：
#单卡训练（训练周期长，不建议）
python3 tools/train.py -c configs/sr/sr_telescope.yml
#多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/sr/sr_telescope.yml
- 评估
# GPU 评估， Global.pretrained_model 为待测权重
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/sr/sr_telescope.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy
- 预测：
# 预测使用的配置文件必须与训练一致
python3 tools/infer_sr.py -c configs/sr/sr_telescope.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.infer_img=doc/imgs_words_en/word_52.png
执行命令后，上面图像的超分结果如下：
首先将文本超分训练过程中保存的模型，转换成inference model。以 Text-Telescope 训练的模型 为例，可以使用如下命令进行转换：
python3 tools/export_model.py -c configs/sr/sr_telescope.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/sr_outText-Telescope 文本超分模型推理，可以执行如下命令：
python3 tools/infer/predict_sr.py --sr_model_dir=./inference/sr_out --image_dir=doc/imgs_words_en/word_52.png --sr_image_shape=3,32,128
执行命令后，图像的超分结果如下：
暂未支持
暂未支持
暂未支持
@INPROCEEDINGS{9578891,
author={Chen, Jingye and Li, Bin and Xue, Xiangyang},
booktitle={2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
title={Scene Text Telescope: Text-Focused Scene Image Super-Resolution},
year={2021},
volume={},
number={},
pages={12021-12030},
doi={10.1109/CVPR46437.2021.01185}}