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PaddleOCR

PaddlePaddle / PaddleOCR
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...@@ -266,8 +266,8 @@ python3 tools/eval.py \ ...@@ -266,8 +266,8 @@ python3 tools/eval.py \
| 序号 | 方案 | hmean | 效果提升 | 实验分析 | | 序号 | 方案 | hmean | 效果提升 | 实验分析 |
| -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- |
| 1 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 | 64.64% | - | 提供的预训练模型具有泛化能力 | | 1 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 | 64.64% | - | 提供的预训练模型具有泛化能力 |
| 2 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + 验证集padding | 72.13% |+7.50% | padding可以提升尺寸较小图片的检测效果| | 2 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + 验证集padding | 72.13% |+7.49% | padding可以提升尺寸较小图片的检测效果|
| 3 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + fine-tune | 100.00% | +27.90% | fine-tune会提升垂类场景效果 | | 3 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + fine-tune | 100.00% | +27.87% | fine-tune会提升垂类场景效果 |
``` ```
...@@ -420,9 +420,9 @@ python3 tools/eval.py \ ...@@ -420,9 +420,9 @@ python3 tools/eval.py \
| 序号 | 方案 | acc | 效果提升 | 实验分析 | | 序号 | 方案 | acc | 效果提升 | 实验分析 |
| -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- |
| 1 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接评估 | 46.67% | - | 提供的预训练模型具有泛化能力 | | 1 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接评估 | 46.67% | - | 提供的预训练模型具有泛化能力 |
| 2 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune | 42.02% |-4.60% | 在数据量不足的情况，反而比预训练模型效果低(也可以通过调整超参数再试试)| | 2 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune | 42.02% |-4.65% | 在数据量不足的情况，反而比预训练模型效果低(也可以通过调整超参数再试试)|
| 3 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 公开通用识别数据集 | 77.00% | +30.00% | 在数据量不足的情况下，可以考虑补充公开数据训练 | | 3 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 公开通用识别数据集 | 77.00% | +30.33% | 在数据量不足的情况下，可以考虑补充公开数据训练 |
| 4 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 增加PCB图像数量 | 99.99% | +23.00% | 如果能获取更多数据量的情况，可以通过增加数据量提升效果 | | 4 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 增加PCB图像数量 | 99.99% | +22.99% | 如果能获取更多数据量的情况，可以通过增加数据量提升效果 |
``` ```
注：上述实验结果均是在1500张图片（1200张训练集，300张测试集）、2W张图片、添加公开通用识别数据集上训练、评估的得到，AIstudio只提供了100张数据，所以指标有所差异属于正常，只要策略有效、规律相同即可。 注：上述实验结果均是在1500张图片（1200张训练集，300张测试集）、2W张图片、添加公开通用识别数据集上训练、评估的得到，AIstudio只提供了100张数据，所以指标有所差异属于正常，只要策略有效、规律相同即可。
...@@ -614,17 +614,17 @@ python3 tools/end2end/eval_end2end.py ./save_gt_label/ ./save_PPOCRV2_infer/ ...@@ -614,17 +614,17 @@ python3 tools/end2end/eval_end2end.py ./save_gt_label/ ./save_PPOCRV2_infer/
| 序号 | 方案 | hmean | 效果提升 | 实验分析 | | 序号 | 方案 | hmean | 效果提升 | 实验分析 |
| ---- | -------------------------------------------------------- | ------ | -------- | ------------------------------------- | | ---- | -------------------------------------------------------- | ------ | -------- | ------------------------------------- |
| 1 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型直接评估 | 64.64% | - | 提供的预训练模型具有泛化能力 | | 1 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型直接评估 | 64.64% | - | 提供的预训练模型具有泛化能力 |
| 2 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + 验证集padding直接评估 | 72.13% | +7.50% | padding可以提升尺寸较小图片的检测效果 | | 2 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + 验证集padding直接评估 | 72.13% | +7.49% | padding可以提升尺寸较小图片的检测效果 |
| 3 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + fine-tune | 100.00% | +27.90% | fine-tune会提升垂类场景效果 | | 3 | PP-OCRv3英文超轻量检测预训练模型 + fine-tune | 100.00% | +27.87% | fine-tune会提升垂类场景效果 |
* 识别 * 识别
| 序号 | 方案 | acc | 效果提升 | 实验分析 | | 序号 | 方案 | acc | 效果提升 | 实验分析 |
| ---- | ------------------------------------------------------------ | ------ | -------- | ------------------------------------------------------------ | | ---- | ------------------------------------------------------------ | ------ | -------- | ------------------------------------------------------------ |
| 1 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接评估 | 46.67% | - | 提供的预训练模型具有泛化能力 | | 1 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接评估 | 46.67% | - | 提供的预训练模型具有泛化能力 |
| 2 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune | 42.02% | -4.60% | 在数据量不足的情况，反而比预训练模型效果低(也可以通过调整超参数再试试) | | 2 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune | 42.02% | -4.65% | 在数据量不足的情况，反而比预训练模型效果低(也可以通过调整超参数再试试) |
| 3 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 公开通用识别数据集 | 77.00% | +30.00% | 在数据量不足的情况下，可以考虑补充公开数据训练 | | 3 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 公开通用识别数据集 | 77.00% | +30.33% | 在数据量不足的情况下，可以考虑补充公开数据训练 |
| 4 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 增加PCB图像数量 | 99.99% | +23.00% | 如果能获取更多数据量的情况，可以通过增加数据量提升效果 | | 4 | PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 + fine-tune + 增加PCB图像数量 | 99.99% | +22.99% | 如果能获取更多数据量的情况，可以通过增加数据量提升效果 |
* 端到端 * 端到端
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