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......@@ -118,7 +118,7 @@ For a new language request, please refer to [Guideline for new language_requests
- [Table Recognition](./ppstructure/table/README.md)
- Academic Circles
- [Two-stage Algorithm](./doc/doc_en/algorithm_overview_en.md)
- [PGNet Algorithm](./doc/doc_en/algorithm_overview_en.md)
- [PGNet Algorithm](./doc/doc_en/pgnet_en.md)
- [Python Inference](./doc/doc_en/inference_en.md)
- [Use PaddleOCR Architecture to Add New Algorithms](./doc/doc_en/add_new_algorithm_en.md)
- Data Annotation and Synthesis
......
......@@ -108,16 +108,16 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力
- [PP-Structure信息提取](./ppstructure/README_ch.md)
- [版面分析](./ppstructure/layout/README_ch.md)
- [表格识别](./ppstructure/table/README_ch.md)
- 数据标注与合成
- [半自动标注工具PPOCRLabel](./PPOCRLabel/README_ch.md)
- [数据合成工具Style-Text](./StyleText/README_ch.md)
- [其它数据标注工具](./doc/doc_ch/data_annotation.md)
- [其它数据合成工具](./doc/doc_ch/data_synthesis.md)
- OCR学术圈
- [两阶段算法](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md)
- [端到端PGNet算法](./doc/doc_ch/pgnet.md)
- [基于Python脚本预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md)
- [使用PaddleOCR架构添加新算法](./doc/doc_ch/add_new_algorithm.md)
- 数据标注与合成
- [半自动标注工具PPOCRLabel](./PPOCRLabel/README_ch.md)
- [数据合成工具Style-Text](./StyleText/README_ch.md)
- [其它数据标注工具](./doc/doc_ch/data_annotation.md)
- [其它数据合成工具](./doc/doc_ch/data_synthesis.md)
- 数据集
- [通用中英文OCR数据集](./doc/doc_ch/datasets.md)
- [手写中文OCR数据集](./doc/doc_ch/handwritten_datasets.md)
......
......@@ -4,7 +4,7 @@
同时会简单介绍PaddleOCR模型训练数据的组成部分,以及如何在垂类场景中准备数据finetune模型。
- [1.配置文件](#配置文件)
- [1.配置文件说明](#配置文件)
- [2. 基本概念](#基本概念)
* [2.1 学习率](#学习率)
* [2.2 正则化](#正则化)
......@@ -30,7 +30,7 @@ PaddleOCR模型使用配置文件管理网络训练、评估的参数。在配
模型训练过程中需要手动调整一些超参数,帮助模型以最小的代价获得最优指标。不同的数据量可能需要不同的超参,当您希望在自己的数据上finetune或对模型效果调优时,有以下几个参数调整策略可供参考:
<a name="学习率"></a>
### 1.1 学习率
### 2.1 学习率
学习率是训练神经网络的重要超参数之一,它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。
在PaddleOCR中提供了多种学习率更新策略,可以通过配置文件修改,例如:
......@@ -49,7 +49,7 @@ Piecewise 代表分段常数衰减,在不同的学习阶段指定不同的学
warmup_epoch 代表在前5个epoch中,学习率将逐渐从0增加到base_lr。全部策略可以参考代码[learning_rate.py](../../ppocr/optimizer/learning_rate.py)
<a name="正则化"></a>
### 1.2 正则化
### 2.2 正则化
正则化可以有效的避免算法过拟合,PaddleOCR中提供了L1、L2正则方法,L1 和 L2 正则化是最常用的正则化方法。L1 正则化向目标函数添加正则化项,以减少参数的绝对值总和;而 L2 正则化中,添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和。配置方法如下:
......@@ -62,7 +62,7 @@ Optimizer:
```
<a name="评估指标"></a>
### 1.3 评估指标
### 2.3 评估指标
(1)检测阶段:先按照检测框和标注框的IOU评估,IOU大于某个阈值判断为检测准确。这里检测框和标注框不同于一般的通用目标检测框,是采用多边形进行表示。检测准确率:正确的检测框个数在全部检测框的占比,主要是判断检测指标。检测召回率:正确的检测框个数在全部标注框的占比,主要是判断漏检的指标。
......@@ -72,10 +72,10 @@ Optimizer:
<a name="数据与垂类场景"></a>
## 2. 数据与垂类场景
## 3. 数据与垂类场景
<a name="训练数据"></a>
### 2.1 训练数据
### 3.1 训练数据
目前开源的模型,数据集和量级如下:
- 检测:
......@@ -90,13 +90,14 @@ Optimizer:
其中,公开数据集都是开源的,用户可自行搜索下载,也可参考[中文数据集](./datasets.md),合成数据暂不开源,用户可使用开源合成工具自行合成,可参考的合成工具包括[text_renderer](https://github.com/Sanster/text_renderer)[SynthText](https://github.com/ankush-me/SynthText)[TextRecognitionDataGenerator](https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator) 等。
<a name="垂类场景"></a>
### 2.2 垂类场景
### 3.2 垂类场景
PaddleOCR主要聚焦通用OCR,如果有垂类需求,您可以用PaddleOCR+垂类数据自己训练;
如果缺少带标注的数据,或者不想投入研发成本,建议直接调用开放的API,开放的API覆盖了目前比较常见的一些垂类。
<a name="自己构建数据集"></a>
### 2.3 自己构建数据集
### 3.3 自己构建数据集
在构建数据集时有几个经验可供参考:
......@@ -114,7 +115,7 @@ PaddleOCR主要聚焦通用OCR,如果有垂类需求,您可以用PaddleOCR+
<a name="常见问题"></a>
## 3. 常见问题
## 4. 常见问题
**Q**:训练CRNN识别时,如何选择合适的网络输入shape?
......
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