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dbef4a1d
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2月 01, 2021
作者:
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WenmuZhou
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doc/doc_ch/FAQ.md
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dbef4a1d
...
@@ -30,7 +30,7 @@
...
@@ -30,7 +30,7 @@
#### Q3.3.29: 微调v1.1预训练的模型,可以直接用文字垂直排列和上下颠倒的图片吗?还是必须要水平排列的?
#### Q3.3.29: 微调v1.1预训练的模型,可以直接用文字垂直排列和上下颠倒的图片吗?还是必须要水平排列的?
**A**
:1.1和2.0的模型一样,微调时,垂直排列的文字需要逆时针旋转
90%
后加入训练,上下颠倒的需要旋转为水平的。
**A**
:1.1和2.0的模型一样,微调时,垂直排列的文字需要逆时针旋转
90°
后加入训练,上下颠倒的需要旋转为水平的。
#### Q3.3.30: 模型训练过程中如何得到 best_accuracy 模型?
#### Q3.3.30: 模型训练过程中如何得到 best_accuracy 模型?
**A**
:配置文件里的eval_batch_step字段用来控制多少次iter进行一次eval,在eval完成后会自动生成 best_accuracy 模型,所以如果希望很快就能拿到best_accuracy模型,可以将eval_batch_step改小一点(例如,10)。
**A**
:配置文件里的eval_batch_step字段用来控制多少次iter进行一次eval,在eval完成后会自动生成 best_accuracy 模型,所以如果希望很快就能拿到best_accuracy模型,可以将eval_batch_step改小一点(例如,10)。
...
@@ -722,7 +722,7 @@ ps -axu | grep train.py | awk '{print $2}' | xargs kill -9
...
@@ -722,7 +722,7 @@ ps -axu | grep train.py | awk '{print $2}' | xargs kill -9
**A**
:可以参考
[
配置文件
](
../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml
)
在Train
[
'dataset'
][
'transforms'
]
添加RecAug字段,使数据增强生效。可以通过添加对aug_prob设置,表示每种数据增强采用的概率。aug_prob默认是0.4.由于tia数据增强特殊性,默认不采用,可以通过添加use_tia设置,使tia数据增强生效。详细设置可以参考
[
ISSUE 1744
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/1744
)
。
**A**
:可以参考
[
配置文件
](
../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml
)
在Train
[
'dataset'
][
'transforms'
]
添加RecAug字段,使数据增强生效。可以通过添加对aug_prob设置,表示每种数据增强采用的概率。aug_prob默认是0.4.由于tia数据增强特殊性,默认不采用,可以通过添加use_tia设置,使tia数据增强生效。详细设置可以参考
[
ISSUE 1744
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/1744
)
。
#### Q3.3.29: 微调v1.1预训练的模型,可以直接用文字垂直排列和上下颠倒的图片吗?还是必须要水平排列的?
#### Q3.3.29: 微调v1.1预训练的模型,可以直接用文字垂直排列和上下颠倒的图片吗?还是必须要水平排列的?
**A**
:1.1和2.0的模型一样,微调时,垂直排列的文字需要逆时针旋转
90%
后加入训练,上下颠倒的需要旋转为水平的。
**A**
:1.1和2.0的模型一样,微调时,垂直排列的文字需要逆时针旋转
90°
后加入训练,上下颠倒的需要旋转为水平的。
#### Q3.3.30: 模型训练过程中如何得到 best_accuracy 模型?
#### Q3.3.30: 模型训练过程中如何得到 best_accuracy 模型?
**A**
:配置文件里的eval_batch_step字段用来控制多少次iter进行一次eval,在eval完成后会自动生成 best_accuracy 模型,所以如果希望很快就能拿到best_accuracy模型,可以将eval_batch_step改小一点(例如,10)。
**A**
:配置文件里的eval_batch_step字段用来控制多少次iter进行一次eval,在eval完成后会自动生成 best_accuracy 模型,所以如果希望很快就能拿到best_accuracy模型,可以将eval_batch_step改小一点(例如,10)。
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