Merge pull request #4290 from Evezerest/2.3

 Fix docs

README.md

@@ -119,7 +119,7 @@ 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)
 - Data Annotation and Synthesis
     - [Semi-automatic Annotation Tool: PPOCRLabel](./PPOCRLabel/README.md)

README_ch.md

@@ -109,15 +109,16 @@ 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)
+- OCR学术圈
+    - [两阶段模型介绍与下载](./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)
-- OCR学术圈
-    - [两阶段模型介绍与下载](./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)
 - 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)

doc/doc_ch/training.md

@@ -4,15 +4,16 @@
 
 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. 基本概念](#基本概念)
-  * [1.1 学习率](#学习率)
-  * [1.2 正则化](#正则化)
-  * [1.3 评估指标](#评估指标)
-- [2. 数据与垂类场景](#数据与垂类场景)
-  * [2.1 训练数据](#训练数据)
-  * [2.2 垂类场景](#垂类场景)
-  * [2.3 自己构建数据集](#自己构建数据集)
-* [3. 常见问题](#常见问题)
+- [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)
+  * [2.3 评估指标](#评估指标)
+- [3. 数据与垂类场景](#数据与垂类场景)
+  * [3.1 训练数据](#训练数据)
+  * [3.2 垂类场景](#垂类场景)
+  * [3.3 自己构建数据集](#自己构建数据集)
+* [4. 常见问题](#常见问题)
 
 <a name="基本概念"></a>
 ## 1. 基本概念
@@ -23,7 +24,7 @@ OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析
 模型调优时需要关注以下参数：
 
 <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：
@@ -42,7 +43,7 @@ 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：
 
@@ -55,7 +56,7 @@ 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。
 
@@ -65,10 +66,10 @@ 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：  
@@ -83,13 +84,14 @@ 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：
 
@@ -107,7 +109,7 @@ 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？