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| 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 | | 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
| :----------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: | | :----------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: |
| algorithm | 设置算法 | CRNN | 选择模型,支持模型请参考[简介]() | | algorithm | 设置算法 | CRNN | 选择模型,支持模型请参考[简介](../../README.md) |
| use_gpu | 设置代码运行场所 | true | \ | | use_gpu | 设置代码运行场所 | true | \ |
| epoch_num | 最大训练epoch数 | 3000 | \ | | epoch_num | 最大训练epoch数 | 3000 | \ |
| log_smooth_window | 滑动窗口大小 | 20 | \ | | log_smooth_window | 滑动窗口大小 | 20 | \ |
......
...@@ -5,14 +5,16 @@ ...@@ -5,14 +5,16 @@
## 数据准备 ## 数据准备
icdar2015数据集可以从[官网](https://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads)下载到,首次下载需注册。 icdar2015数据集可以从[官网](https://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads)下载到,首次下载需注册。
将下载到的数据集解压到工作目录下,假设解压在/PaddleOCR/train_data/ 下。另外,PaddleOCR将零散的标注文件整理成单独的标注文件 将下载到的数据集解压到工作目录下,假设解压在 PaddleOCR/train_data/ 下。另外,PaddleOCR将零散的标注文件整理成单独的标注文件
,您可以通过wget的方式进行下载。 ,您可以通过wget的方式进行下载。
``` ```
wget -P /PaddleOCR/train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset%2Ftrain_icdar2015_label.txt # 在PaddleOCR路径下
wget -P /PaddleOCR/train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset%2Ftest_icdar2015_label.txt cd PaddleOCR/
wget -P ./train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/train_icdar2015_label.txt
wget -P ./train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/test_icdar2015_label.txt
``` ```
解压数据集和下载标注文件后,/PaddleOCR/train_data/ 有两个文件夹和两个文件,分别是: 解压数据集和下载标注文件后,PaddleOCR/train_data/ 有两个文件夹和两个文件,分别是:
``` ```
/PaddleOCR/train_data/ /PaddleOCR/train_data/
└─ icdar_c4_train_imgs/ icdar数据集的训练数据 └─ icdar_c4_train_imgs/ icdar数据集的训练数据
...@@ -26,8 +28,8 @@ wget -P /PaddleOCR/train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset%2Ftest_i ...@@ -26,8 +28,8 @@ wget -P /PaddleOCR/train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset%2Ftest_i
" 图像文件名 json.dumps编码的图像标注信息" " 图像文件名 json.dumps编码的图像标注信息"
ch4_test_images/img_61.jpg [{"transcription": "MASA", "points": [[310, 104], [416, 141], [418, 216], [312, 179]], ...}] ch4_test_images/img_61.jpg [{"transcription": "MASA", "points": [[310, 104], [416, 141], [418, 216], [312, 179]], ...}]
``` ```
json.dumps编码前的图像标注信息是包含多个字典的list,字典中的$points$表示文本框的四个点的坐标(x, y),从左上角的点开始顺时针排列。 json.dumps编码前的图像标注信息是包含多个字典的list,字典中的 `points` 表示文本框的四个点的坐标(x, y),从左上角的点开始顺时针排列。
$transcription$表示当前文本框的文字,在文本检测任务中并不需要这个信息。 `transcription` 表示当前文本框的文字,在文本检测任务中并不需要这个信息。
如果您想在其他数据集上训练PaddleOCR,可以按照上述形式构建标注文件。 如果您想在其他数据集上训练PaddleOCR,可以按照上述形式构建标注文件。
...@@ -38,9 +40,9 @@ $transcription$表示当前文本框的文字,在文本检测任务中并不 ...@@ -38,9 +40,9 @@ $transcription$表示当前文本框的文字,在文本检测任务中并不
``` ```
cd PaddleOCR/ cd PaddleOCR/
# 下载MobileNetV3的预训练模型 # 下载MobileNetV3的预训练模型
wget -P /PaddleOCR/pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.tar wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.tar
# 下载ResNet50的预训练模型 # 下载ResNet50的预训练模型
wget -P /PaddleOCR/pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_ssld_pretrained.tar wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_ssld_pretrained.tar
``` ```
**启动训练** **启动训练**
......
...@@ -34,6 +34,14 @@ ln -sf <path/to/dataset> <path/to/paddle_detection>/train_data/dataset ...@@ -34,6 +34,14 @@ ln -sf <path/to/dataset> <path/to/paddle_detection>/train_data/dataset
train_data/train_0001.jpg 简单可依赖 train_data/train_0001.jpg 简单可依赖
train_data/train_0002.jpg 用科技让复杂的世界更简单 train_data/train_0002.jpg 用科技让复杂的世界更简单
``` ```
PaddleOCR 提供了一份用于训练 icdar2015 数据集的标签文件,通过以下方式下载:
```
# 训练集标签
wget -P ./train_data/ic15_data https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_train.txt
# 测试集标签
wget -P ./train_data/ic15_data https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_test.txt
```
最终训练集应有如下文件结构: 最终训练集应有如下文件结构:
...@@ -41,25 +49,25 @@ train_data/train_0002.jpg 用科技让复杂的世界更简单 ...@@ -41,25 +49,25 @@ train_data/train_0002.jpg 用科技让复杂的世界更简单
|-train_data |-train_data
|-ic15_data |-ic15_data
|- rec_gt_train.txt |- rec_gt_train.txt
|- train_imags |- train
|- train_001.jpg |- word_001.png
|- train_002.jpg |- word_002.jpg
|- train_003.jpg |- word_003.jpg
| ... | ...
``` ```
- 评估 - 测试
同训练集类似,评估集也需要提供一个包含所有图片的文件夹(eval_images)和一个rec_gt_eval.txt,评估集的结构如下所示: 同训练集类似,测试集也需要提供一个包含所有图片的文件夹(test)和一个rec_gt_test.txt,测试集的结构如下所示:
``` ```
|-train_data |-train_data
|-ic15_data |-ic15_data
|- rec_gt_eval.txt |- rec_gt_test.txt
|- eval_imags |- test
|- eval_001.jpg |- word_001.jpg
|- eval_002.jpg |- word_002.jpg
|- eval_003.jpg |- word_003.jpg
| ... | ...
``` ```
...@@ -82,22 +90,35 @@ word_dict.txt 每行有一个单字,将字符与数字索引映射在一起, ...@@ -82,22 +90,35 @@ word_dict.txt 每行有一个单字,将字符与数字索引映射在一起,
`ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt` 是一个包含6623个字符的中文字典, `ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt` 是一个包含6623个字符的中文字典,
`ppocr/utils/ic15_dict.txt` 是一个包含36个字符的英文字典, `ppocr/utils/ic15_dict.txt` 是一个包含36个字符的英文字典,
您可以按需使用。如需自定义dic文件,请修改 `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` 中的 `character_dict_path` 字段。 您可以按需使用。
如需自定义dic文件,请修改 `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` 中的 `character_dict_path` 字段, 并将 `character_type` 设置为 `ch`
### 启动训练 ### 启动训练
PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本,本节将以 CRNN 识别模型为例: PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本,本节将以 CRNN 识别模型为例:
首先下载pretrain model,您可以下载训练好的模型在 icdar2015 数据上进行finetune
``
cd PaddleOCR/
# 下载MobileNetV3的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar
# 解压模型参数
cd pretrain_models
tar -xf rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar && rm -rf rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar
```
开始训练:
``` ```
# 设置PYTHONPATH路径 # 设置PYTHONPATH路径
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:. export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:.
# GPU训练 支持单卡,多卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定卡号 # GPU训练 支持单卡,多卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定卡号
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml
``` ```
PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` 中修改 `eval_batch_step` 设置评估频率,默认每2000个iter评估一次。评估过程中默认将最佳acc模型,保存为 `output/rec_CRNN/best_accuracy` PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` 中修改 `eval_batch_step` 设置评估频率,默认每500个iter评估一次。评估过程中默认将最佳acc模型,保存为 `output/rec_CRNN/best_accuracy` 。
如果验证集很大,测试将会比较耗时,建议减少评估次数,或训练完再进行评估。 如果验证集很大,测试将会比较耗时,建议减少评估次数,或训练完再进行评估。
...@@ -110,7 +131,7 @@ PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/rec/rec_icdar15_t ...@@ -110,7 +131,7 @@ PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/rec/rec_icdar15_t
``` ```
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
# GPU 评估, Global.checkpoints 为待测权重 # GPU 评估, Global.checkpoints 为待测权重
python tools/eval.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy python3 tools/eval.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy
``` ```
### 预测 ### 预测
...@@ -122,7 +143,7 @@ PaddleOCR 提供了训练好的中文模型,可以[下载](todo: add)进行快 ...@@ -122,7 +143,7 @@ PaddleOCR 提供了训练好的中文模型,可以[下载](todo: add)进行快
默认预测图片存储在 `infer_img` 里,通过 `-o Global.checkpoints` 指定权重: 默认预测图片存储在 `infer_img` 里,通过 `-o Global.checkpoints` 指定权重:
``` ```
python tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy TestReader.infer_img=doc/imgs_word/word_1.jpg python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy TestReader.infer_img=doc/imgs_word/word_1.jpg
``` ```
预测图片: 预测图片:
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