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#### 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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