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**A**:实验发现,使用贪心的方法去做解码,识别精度影响不大,但是速度方面的优势比较明显,因此PaddleOCR中使用贪心算法去做识别的解码。 **A**:实验发现,使用贪心的方法去做解码,识别精度影响不大,但是速度方面的优势比较明显,因此PaddleOCR中使用贪心算法去做识别的解码。
### Q3.1.71: 请教一下如何在现有中英文识别模型上增加对罗马数字的识别 ### Q3.1.71: 遇到中英文识别模型不支持的字符,该如何对模型做微调
**A**因为目前中英文识别模型的字符中没有包含罗马数字,所以需要通过以下步骤,完成识别模型的微调过程: **A**如果希望识别中英文识别模型中不支持的字符,需要更新识别的字典,并完成微调过程。比如说如果希望模型能够进一步识别罗马数字,可以按照以下步骤完成模型微调过程。
1. 准备中英文识别数据以及罗马数字的识别数据,用于训练,同时保证罗马数字和中英文识别数字的效果; 1. 准备中英文识别数据以及罗马数字的识别数据,用于训练,同时保证罗马数字和中英文识别数字的效果;
2. 修改默认的字典文件,在后面添加罗马数字的字符; 2. 修改默认的字典文件,在后面添加罗马数字的字符;
3. 下载PaddleOCR提供的预训练模型,配置预训练模型和数据的路径,开始训练。 3. 下载PaddleOCR提供的预训练模型,配置预训练模型和数据的路径,开始训练。
### Q3.1.72: 文字识别主要有CRNN和Attention两种方式,但是在我们的说明文档中,CRNN有对应的论文,但是Attention没看到,这个具体在哪里呢? ### Q3.1.72: 文字识别主要有CRNN和Attention两种方式,但是在我们的说明文档中,CRNN有对应的论文,但是Attention没看到,这个具体在哪里呢?
**A**:文字识别主要有CTC和Attention两种方式,基于CTC的算法有CRNN、Rosetta、StarNet,基于Attention的方法有RARE、其他的算法PaddleOCR里没有提供复现代码。论文的链接可以参考:[https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/algorithm_overview.md#%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/algorithm_overview.md#%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95) **A**:文字识别主要有CTC和Attention两种方式,基于CTC的算法有CRNN、Rosetta、StarNet,基于Attention的方法有RARE、其他的算法PaddleOCR里没有提供复现代码。论文的链接可以参考:[PaddleOCR文本识别算法教程文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/algorithm_overview.md#%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95)
...@@ -708,9 +708,9 @@ src_im= cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR) ...@@ -708,9 +708,9 @@ src_im= cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
**A**:实验发现,使用贪心的方法去做解码,识别精度影响不大,但是速度方面的优势比较明显,因此PaddleOCR中使用贪心算法去做识别的解码。 **A**:实验发现,使用贪心的方法去做解码,识别精度影响不大,但是速度方面的优势比较明显,因此PaddleOCR中使用贪心算法去做识别的解码。
### Q3.1.71: 请教一下如何在现有中英文识别模型上增加对罗马数字的识别 ### Q3.1.71: 遇到中英文识别模型不支持的字符,该如何对模型做微调
**A**因为目前中英文识别模型的字符中没有包含罗马数字,所以需要通过以下步骤,完成识别模型的微调过程: **A**如果希望识别中英文识别模型中不支持的字符,需要更新识别的字典,并完成微调过程。比如说如果希望模型能够进一步识别罗马数字,可以按照以下步骤完成模型微调过程。
1. 准备中英文识别数据以及罗马数字的识别数据,用于训练,同时保证罗马数字和中英文识别数字的效果; 1. 准备中英文识别数据以及罗马数字的识别数据,用于训练,同时保证罗马数字和中英文识别数字的效果;
2. 修改默认的字典文件,在后面添加罗马数字的字符; 2. 修改默认的字典文件,在后面添加罗马数字的字符;
3. 下载PaddleOCR提供的预训练模型,配置预训练模型和数据的路径,开始训练。 3. 下载PaddleOCR提供的预训练模型,配置预训练模型和数据的路径,开始训练。
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### Q3.1.72: 文字识别主要有CRNN和Attention两种方式,但是在我们的说明文档中,CRNN有对应的论文,但是Attention没看到,这个具体在哪里呢? ### Q3.1.72: 文字识别主要有CRNN和Attention两种方式,但是在我们的说明文档中,CRNN有对应的论文,但是Attention没看到,这个具体在哪里呢?
**A**:文字识别主要有CTC和Attention两种方式,基于CTC的算法有CRNN、Rosetta、StarNet,基于Attention的方法有RARE、其他的算法PaddleOCR里没有提供复现代码。论文的链接可以参考:[https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/algorithm_overview.md#%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/algorithm_overview.md#%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95) **A**:文字识别主要有CTC和Attention两种方式,基于CTC的算法有CRNN、Rosetta、StarNet,基于Attention的方法有RARE、其他的算法PaddleOCR里没有提供复现代码。论文的链接可以参考:[PaddleOCR文本识别算法教程文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/algorithm_overview.md#%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95)
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