Point rotation checker for moderation section was added!

blog/What's_new_in_version_4.0-ua.md

@@ -0,0 +1,68 @@
+# Як ми модернізували Nomeroff Net за останні 3 роки та що нас чекає в 4-й версії
+
+## Проблеми над якими працювали
+Незважаючи на те що в Україні продовжується війна, роботи над проектом Nomeroff Net не припиняються і ми раді представити вам версію 4.0.
+
+Ми вирішити взятись за ряд проблем, по яким вже давно не було прогресу а навіть були погіршення з версії 3.0 до 3.5:
+
+### Детекція багатолінійних номерів.
+У попередніх версіях наша стратегія зводилась до детекції зон з надписами, склейка їх у одну строку а  потім розпізнавання OCR-моделлю, яка тренувалась для однолінійних номерах. Це було не дуже гарне рішення, якість розпізнавання багатолінійних номерів була досить посередня.
+
+| Оригінал                                                                                                                                                | Приклади розпізнавання |  
+|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|
+| <img src="images/2lines-detection/src/10014678-10014678__NO-FAST__Morgan-Threewheeler.jpg" width="600px" alt="Morgan Threewheeler picture example"/>    | <img src="images/2lines-detection/10014678-10014678__NO-FAST__Morgan-Threewheeler.png" width="600px" alt='Numberplate detection example "NO-FAST"'/> |
+| <img src="images/2lines-detection/src/10234617-10234617__BE0886AA.jpg" width="600px" alt="Motorcycle picture example"/>                                 | <img src="images/2lines-detection/10234617-10234617__BE0886AA.png" width="600px" alt='Numberplate detection example "BE0886AA"'/> | 
+| <img src="images/2lines-detection/src/11337620-11337620__VT769CJ__Yamaha-XT.jpg" width="600px" alt="Yamaha XT picture example"/>                        | <img src="images/2lines-detection/11337620-11337620__VT769CJ__Yamaha-XT.png" width="600px" alt='Numberplate detection example "VT769CJ"'/> |
+| <img src="images/2lines-detection/src/25558318-25558318__BT7181AF__Royal-Enfield-Meteor.jpg" width="600px" alt="Royal Enfield Meteor picture example"/> | <img src="images/2lines-detection/25558318-25558318__BT7181AF__Royal-Enfield-Meteor.png" width="600px" alt='Numberplate detection example "BT7181AF"'/> |
+| <img src="images/2lines-detection/src/25758757-25758757__DU912JT__Dino-206-246-GT.jpg" width="600px" alt="Dino 206-246 GT picture example"/>            | <img src="images/2lines-detection/25758757-25758757__DU912JT__Dino-206-246-GT.png" width="600px" alt='Numberplate detection example "DU912JT"'/> |
+| <img src="images/2lines-detection/src/9977744-9977744__BRAT31__Malaguti-Spidermax.jpg" width="600px" alt="Malaguti Spidermax picture example"/>         | <img src="images/2lines-detection/9977744-9977744__BRAT31__Malaguti-Spidermax.png" width="600px" alt='Numberplate detection example "BRAT31"'/> |
+| <img src="images/2lines-detection/src/9996069-9996069__MDA934__Honda-Civic.jpg" width="600px" alt="Honda Civic picture example"/>                       | <img src="images/2lines-detection/9996069-9996069__MDA934__Honda-Civic.png" width="600px" alt='Numberplate detection example "MDA934"'/> |
+
+
+У версії 4 ми відмовились від використання загальної моделі для однолінійних та багатолінійних номерів і натренували спеціалізовану Yolo 11 POSE модель яка дозволяє нам якісніше отримувати рамки номерів і виділяти строки з текстом без використання модуля CRAFT. 
+
+### Виникнення memory leak при тривалому використанні nomeroff net у виді сервісу.
+Раніше нам приходись періодично (раз на день) перезавантажувати інстанс з запущеним Nomeroff Net, так як він починав поступово збільшував споживання выдео-пам’яті на наших GPU, ми це пов’язуємо з особливостями реалізації модуля CRAFT, який допомагав нам проводити додаткову детекцію ліній з текстом на знайдених баундинг-боксах з номерними знаками. Зараз в цій додатковій детекції немає необхідності то ж ми позбулись викоистання CRAFT.
+
+### Застосування різнотипних OCR.
+У попередніх версіях ми намагались створити специфічну OCR для кожної країни, адаптовану до специфіки номерних знаків цієї країни, а також враховували перелік літер, які використовуються у цій країні. (Наприклад, в Українських номерах не використовуються літери Q, W, V та ін). Такий підхід привів до того що в нас появилось дисятки різних OCR, які займають багато місця в пам’яті і Nomeroff Net почав потихеньку перетворюватися на “великого монстра”, який запускається на обмеженому числі комп’ютерів з дорогою GPU.
+Зараз ми прийшли до концепції що потрібно використовувати універсальні моделі і робити виправлення на пост-обробці тексту номерного знака.
+Для всіх номерів, які записуються латиницею буде одна універсальна модель, для  всіх номерів, які використовують, наприклад, кирилицю буде інша кирилична універсальна модель, теоретично можна натренувати арабську, китайську та ін.
+За потреби можна буде лишити спеціалізовану OCR модель або натреновану на своєму датасеті модель (замість універсальної) для заданої країни. Що використивувати вирішувати Вам.
+Ось тут можна подивитись приклад налаштування кастомного списку моделей для ваших потреб ( 
+https://github.com/ria-com/nomeroff-net/blob/v4.0/tutorials/ju/inference/get-started-demo-ocr-custom.ipynb ), список моделей “по-замовчуванню” можна подивитись у цьому фрагменті коді, вони задані у змінній DEFAULT_PRESETS
+https://github.com/ria-com/nomeroff-net/blob/e03d093e15bb62eea0a36ef1aaa25bd1b31e41d2/nomeroff_net/pipelines/number_plate_text_reading.py 
+
+Перелік доступних моделей можна подивитись у цьому фрагменті коду, перелік доступних моделей заноситься у змінну model_config_urls (моделі з OCR помічені коментарем #OCR):
+https://github.com/ria-com/nomeroff-net/blob/v4.0/nomeroff_net/tools/mcm.py 
+
+### Низька роздільна здатність номера що розпізнається
+Є випадки коли камера знаходиться на великій відстані від об’єкту розпізнвання або фото на якому йде пошук номера має низьку роздільну здатність в версії 4.0 з’явилась можливість зробити upscale зоні з номерним знаком, яка буде в подальшому прочитана OCR-моделлю. Це може покращити результат розпізнавання але буде потребувати додаткових ресурсів на застосування моделей HUT або DRCT.
+
+| Фрагмент фото перед розпізнаванням                                                                                                           | Збільшений у 4 раза фрагмент за допомогою моделі HAT-L_SRx4_ImageNet-pretrain                                                                                       |
+|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| <img src="images/upscaling/low_resolution_numberplate_example15.png" width="200px" alt='Low resolution example for numberplate "AI1382HB"'/> | <img src="images/upscaling/low_resolution_numberplate_example15xHAT-L_SRx4_ImageNet-pretrain.png" alt='Upsacling by HAT-L_SRx4_ImageNet-pretrain image for numberplate "AI1382HB"'/> |
+| <img src="images/upscaling/low_resolution_numberplate_example4.png" width="200px" alt='Low resolution example for numberplate "AC4249CB"'/>  | <img src="images/upscaling/low_resolution_numberplate_example4xHAT-L_SRx4_ImageNet-pretrain.png" alt='Upsacling by HAT-L_SRx4_ImageNet-pretrain image for numberplate  "AC4249CB"'/> |
+| <img src="images/upscaling/low_resolution_numberplate_example9.png" width="200px" alt='Low resolution example for numberplate "AB3391AK"'/>  | <img src="images/upscaling/low_resolution_numberplate_example9xHAT-L_SRx4_ImageNet-pretrain.png" alt='Upsacling by HAT-L_SRx4_ImageNet-pretrain image for numberplate  "AB3391AK"'/> |
+
+### Швидкість детекції
+
+У версії Nomeroff Net 4.0 ми використали нову модель YOLO v11, яка є швидшою і точнішою за попередню YOLO v8, також ми працюємо над спрощеними моделями, які можна застосувати при обмежених ресурсах.
+Зазвичай, для максимальної якості знаходження ми використовуємо yolo11x-pose але можна підключити і yolo11n-pose яка буде теж давати непоганий результат. Аналогічні спрошення, згодом, будуть розроблятись і для OCR-моделей.
+
+### Пpоста установка через PIP
+Модуль 4-ї версії легко встановити за допомогою pip:
+
+```pip install nomeroff-net```
+
+## Які результати одержали
+Також завдяки виключенню з проекту використання модуля CRAFT інференс моделей став приблизно на 9% швидший за попередню версію. В середньому швидкість детекції складає біля 100 ms (ця цифра може суттєво мінятись з залежності від розміру фото для обробки, GPU на якому відбувається розпізнавання, швидкості роботи мережі, жорсткого диску системи та багато інших факторів)
+
+
+## Nomeroff Net як сервіс
+Якщо Ви зацікавлені у використанні модуля розпізнавання номерних знаків або розпізнавання VIN-коду у виді сервіса, звертаючись через API до наших серверів, так як ви привикли це робити користуючись ChatGPT, то з виходом оновленої версії з’явилась така можливість. Ми почали надавати доступ нашим клієнтам до [комерційних ML-сервісів RIA.com](https://ai.ria.com). 
+Прямо зараз можна скористатись сервісом:
+  * [Numplate RIAder](https://ai.ria.com/ua/numplate-riader) - Система ALPR/ANPR для розпізнавання номерних знаків більшості Європейських країн
+  * [VIN RIAder](https://ai.ria.com/ua/vin-riader) -  Система розпізнавання VIN-кодів, на різноманітних фотографіях автомобіля (лобове скло, двигун, дверні арки, підкапотний простір, техпаспорт, різноманітні документи)
+
+