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tink2123 已提交
1 2
## 文字识别

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WenmuZhou 已提交
3 4 5 6 7 8 9

- [一、数据准备](#数据准备)
    - [数据下载](#数据下载)
    - [自定义数据集](#自定义数据集)  
    - [字典](#字典)  
    - [支持空格](#支持空格)

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TingquanGao 已提交
10
- [二、启动训练](#启动训练)
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WenmuZhou 已提交
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
    - [1. 数据增强](#数据增强)
    - [2. 训练](#训练)
    - [3. 小语种](#小语种)

- [三、评估](#评估)

- [四、预测](#预测)
    - [1. 训练引擎预测](#训练引擎预测)


<a name="数据准备"></a>
T
tink2123 已提交
22 23 24
### 数据准备


T
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25
PaddleOCR 支持两种数据格式: `lmdb` 用于训练公开数据,调试算法; `通用数据` 训练自己的数据:
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tink2123 已提交
26 27

请按如下步骤设置数据集:
T
tink2123 已提交
28 29 30 31

训练数据的默认存储路径是 `PaddleOCR/train_data`,如果您的磁盘上已有数据集,只需创建软链接至数据集目录:

```
32
ln -sf <path/to/dataset> <path/to/paddle_ocr>/train_data/dataset
T
tink2123 已提交
33 34
```

W
WenmuZhou 已提交
35
<a name="数据下载"></a>
T
tink2123 已提交
36 37
* 数据下载

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tink2123 已提交
38
若您本地没有数据集,可以在官网下载 [icdar2015](http://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads) 数据,用于快速验证。也可以参考[DTRB](https://github.com/clovaai/deep-text-recognition-benchmark#download-lmdb-dataset-for-traininig-and-evaluation-from-here),下载 benchmark 所需的lmdb格式数据集。
T
tink2123 已提交
39
如果希望复现SRN的论文指标,需要下载离线[增广数据](https://pan.baidu.com/s/1-HSZ-ZVdqBF2HaBZ5pRAKA),提取码: y3ry。增广数据是由MJSynth和SynthText做旋转和扰动得到的。数据下载完成后请解压到 {your_path}/PaddleOCR/train_data/data_lmdb_release/training/ 路径下。
T
tink2123 已提交
40

W
WenmuZhou 已提交
41 42
<a name="自定义数据集"></a>
* 使用自己数据集
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tink2123 已提交
43 44

若您希望使用自己的数据进行训练,请参考下文组织您的数据。
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WenmuZhou 已提交
45

T
tink2123 已提交
46 47 48 49
- 训练集

首先请将训练图片放入同一个文件夹(train_images),并用一个txt文件(rec_gt_train.txt)记录图片路径和标签。

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MissPenguin 已提交
50
**注意:** 默认请将图片路径和图片标签用 \t 分割,如用其他方式分割将造成训练报错
T
tink2123 已提交
51 52 53 54 55 56 57

```
" 图像文件名                 图像标注信息 "

train_data/train_0001.jpg   简单可依赖
train_data/train_0002.jpg   用科技让复杂的世界更简单
```
T
fix doc  
tink2123 已提交
58 59 60 61 62 63
PaddleOCR 提供了一份用于训练 icdar2015 数据集的标签文件,通过以下方式下载:

```
# 训练集标签
wget -P ./train_data/ic15_data  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_train.txt
# 测试集标签
T
tink2123 已提交
64
wget -P ./train_data/ic15_data  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_test.txt
T
fix doc  
tink2123 已提交
65
```
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tink2123 已提交
66

T
tink2123 已提交
67
PaddleOCR 也提供了数据格式转换脚本,可以将官网 label 转换支持的数据格式。 数据转换工具在 `ppocr/utils/gen_label.py`, 这里以训练集为例:
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WenmuZhou 已提交
68 69 70 71 72 73

```
# 将官网下载的标签文件转换为 rec_gt_label.txt
python gen_label.py --mode="rec" --input_path="{path/of/origin/label}" --output_label="rec_gt_label.txt"
```

T
tink2123 已提交
74
最终训练集应有如下文件结构:
T
tink2123 已提交
75
```
T
tink2123 已提交
76
|-train_data
T
tink2123 已提交
77 78
    |-ic15_data
        |- rec_gt_train.txt
T
fix doc  
tink2123 已提交
79 80 81 82
        |- train
            |- word_001.png
            |- word_002.jpg
            |- word_003.jpg
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tink2123 已提交
83
            | ...
T
tink2123 已提交
84
```
T
tink2123 已提交
85

T
fix doc  
tink2123 已提交
86
- 测试集
T
tink2123 已提交
87

T
fix doc  
tink2123 已提交
88
同训练集类似,测试集也需要提供一个包含所有图片的文件夹(test)和一个rec_gt_test.txt,测试集的结构如下所示:
T
tink2123 已提交
89

T
tink2123 已提交
90
```
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tink2123 已提交
91
|-train_data
T
tink2123 已提交
92
    |-ic15_data
T
fix doc  
tink2123 已提交
93 94 95 96 97
        |- rec_gt_test.txt
        |- test
            |- word_001.jpg
            |- word_002.jpg
            |- word_003.jpg
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tink2123 已提交
98
            | ...
T
tink2123 已提交
99
```
W
WenmuZhou 已提交
100
<a name="字典"></a>
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tink2123 已提交
101 102 103 104
- 字典

最后需要提供一个字典({word_dict_name}.txt),使模型在训练时,可以将所有出现的字符映射为字典的索引。

T
tink2123 已提交
105
因此字典需要包含所有希望被正确识别的字符,{word_dict_name}.txt需要写成如下格式,并以 `utf-8` 编码格式保存:
T
tink2123 已提交
106

T
tink2123 已提交
107 108
```
l
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tink2123 已提交
109 110
d
a
T
tink2123 已提交
111 112
d
r
T
tink2123 已提交
113
n
T
tink2123 已提交
114
```
T
tink2123 已提交
115 116 117

word_dict.txt 每行有一个单字,将字符与数字索引映射在一起,“and” 将被映射成 [2 5 1]

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tink2123 已提交
118
`ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt` 是一个包含6623个字符的中文字典
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WenmuZhou 已提交
119

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tink2123 已提交
120
`ppocr/utils/ic15_dict.txt` 是一个包含36个字符的英文字典
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WenmuZhou 已提交
121 122 123

`ppocr/utils/dict/french_dict.txt` 是一个包含118个字符的法文字典

124
`ppocr/utils/dict/japan_dict.txt` 是一个包含4399个字符的日文字典
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WenmuZhou 已提交
125

126
`ppocr/utils/dict/korean_dict.txt` 是一个包含3636个字符的韩文字典
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WenmuZhou 已提交
127

128
`ppocr/utils/dict/german_dict.txt` 是一个包含131个字符的德文字典
W
WenmuZhou 已提交
129

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tink2123 已提交
130 131
`ppocr/utils/dict/en_dict.txt` 是一个包含63个字符的英文字典

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WenmuZhou 已提交
132

T
fix doc  
tink2123 已提交
133
您可以按需使用。
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tink2123 已提交
134

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WenmuZhou 已提交
135 136 137
目前的多语言模型仍处在demo阶段,会持续优化模型并补充语种,**非常欢迎您为我们提供其他语言的字典和字体**
如您愿意可将字典文件提交至 [dict](../../ppocr/utils/dict) 将语料文件提交至[corpus](../../ppocr/utils/corpus),我们会在Repo中感谢您。

T
tink2123 已提交
138
- 自定义字典
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tink2123 已提交
139

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tink2123 已提交
140 141 142
如需自定义dic文件,请在 `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` 中添加 `character_dict_path` 字段, 指向您的字典路径。
并将 `character_type` 设置为 `ch`

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WenmuZhou 已提交
143
<a name="支持空格"></a>
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tink2123 已提交
144 145
- 添加空格类别

146
如果希望支持识别"空格"类别, 请将yml文件中的 `use_space_char` 字段设置为 `True`
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tink2123 已提交
147

T
tink2123 已提交
148

W
WenmuZhou 已提交
149
<a name="启动训练"></a>
T
tink2123 已提交
150 151
### 启动训练

T
tink2123 已提交
152
PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本,本节将以 CRNN 识别模型为例:
T
tink2123 已提交
153

T
tink2123 已提交
154
首先下载pretrain model,您可以下载训练好的模型在 icdar2015 数据上进行finetune
T
tink2123 已提交
155 156

```
T
tink2123 已提交
157 158
cd PaddleOCR/
# 下载MobileNetV3的预训练模型
T
tink2123 已提交
159
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar
T
tink2123 已提交
160 161
# 解压模型参数
cd pretrain_models
T
tink2123 已提交
162
tar -xf rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar && rm -rf rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar
T
tink2123 已提交
163 164 165 166
```

开始训练:

T
tink2123 已提交
167 168
*如果您安装的是cpu版本,请将配置文件中的 `use_gpu` 字段修改为false*

T
tink2123 已提交
169
```
170
# GPU训练 支持单卡,多卡训练,通过--gpus参数指定卡号
T
tink2123 已提交
171
# 训练icdar15英文数据 训练日志会自动保存为 "{save_model_dir}" 下的train.log
172
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3'  tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml
T
tink2123 已提交
173
```
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WenmuZhou 已提交
174
<a name="数据增强"></a>
T
tink2123 已提交
175 176 177 178 179 180 181 182
- 数据增强

PaddleOCR提供了多种数据增强方式,如果您希望在训练时加入扰动,请在配置文件中设置 `distort: true`

默认的扰动方式有:颜色空间转换(cvtColor)、模糊(blur)、抖动(jitter)、噪声(Gasuss noise)、随机切割(random crop)、透视(perspective)、颜色反转(reverse)。

训练过程中每种扰动方式以50%的概率被选择,具体代码实现请参考:[img_tools.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/ppocr/data/rec/img_tools.py)

W
WenmuZhou 已提交
183
*由于OpenCV的兼容性问题,扰动操作暂时只支持Linux*
T
tink2123 已提交
184

W
WenmuZhou 已提交
185
<a name="训练"></a>
T
tink2123 已提交
186 187
- 训练

T
tink2123 已提交
188
PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` 中修改 `eval_batch_step` 设置评估频率,默认每500个iter评估一次。评估过程中默认将最佳acc模型,保存为 `output/rec_CRNN/best_accuracy`
T
tink2123 已提交
189 190 191

如果验证集很大,测试将会比较耗时,建议减少评估次数,或训练完再进行评估。

M
MissPenguin 已提交
192
**提示:** 可通过 -c 参数选择 `configs/rec/` 路径下的多种模型配置进行训练,PaddleOCR支持的识别算法有:
T
tink2123 已提交
193 194 195 196


| 配置文件 |  算法名称 |   backbone |   trans   |   seq      |     pred     |
| :--------: |  :-------:   | :-------:  |   :-------:   |   :-----:   |  :-----:   |
197 198
| [rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml) |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  |
| [rec_chinese_common_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_common_train_v2.0.yml) |  CRNN | ResNet34_vd |  None   |  BiLSTM |  ctc  |
T
tink2123 已提交
199 200 201 202 203
| rec_icdar15_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 large 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  |
| rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 large 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  |
| rec_mv3_none_none_ctc.yml |  Rosetta |   Mobilenet_v3 large 0.5 |  None   |  None |  ctc  |
| rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml |  CRNN |   Resnet34_vd |  None   |  BiLSTM |  ctc  |
| rec_r34_vd_none_none_ctc.yml |  Rosetta |   Resnet34_vd |  None   |  None |  ctc  |
L
LDOUBLEV 已提交
204 205
| rec_mv3_tps_bilstm_att.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 |  TPS   |  BiLSTM |  att  |
| rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml |  CRNN |   Resnet34_vd |  TPS   |  BiLSTM |  att  |
T
tink2123 已提交
206
| rec_r50fpn_vd_none_srn.yml    | SRN | Resnet50_fpn_vd    | None    | rnn | srn |
T
tink2123 已提交
207

208
训练中文数据,推荐使用[rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml),如您希望尝试其他算法在中文数据集上的效果,请参考下列说明修改配置文件:
T
tink2123 已提交
209

210
`rec_chinese_lite_train_v2.0.yml` 为例:
T
tink2123 已提交
211 212 213
```
Global:
  ...
214 215
  # 添加自定义字典,如修改字典请将路径指向新字典
  character_dict_path: ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
T
tink2123 已提交
216 217 218
  # 修改字符类型
  character_type: ch
  ...
219
  # 识别空格
220
  use_space_char: True
T
tink2123 已提交
221

222 223 224 225

Optimizer:
  ...
  # 添加学习率衰减策略
226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270
  lr:
    name: Cosine
    learning_rate: 0.001
  ...

...

Train:
  dataset:
    # 数据集格式,支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
    name: SimpleDataSet
    # 数据集路径
    data_dir: ./train_data/
    # 训练集标签文件
    label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"]
    transforms:
      ...
      - RecResizeImg:
          # 修改 image_shape 以适应长文本
          image_shape: [3, 32, 320]
      ...
  loader:
    ...
    # 单卡训练的batch_size
    batch_size_per_card: 256
    ...

Eval:
  dataset:
    # 数据集格式,支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
    name: SimpleDataSet
    # 数据集路径
    data_dir: ./train_data
    # 验证集标签文件
    label_file_list: ["./train_data/val_list.txt"]
    transforms:
      ...
      - RecResizeImg:
          # 修改 image_shape 以适应长文本
          image_shape: [3, 32, 320]
      ...
  loader:
    # 单卡验证的batch_size
    batch_size_per_card: 256
    ...
T
tink2123 已提交
271
```
T
tink2123 已提交
272
**注意,预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。**
T
tink2123 已提交
273

W
WenmuZhou 已提交
274 275 276
<a name="小语种"></a>
- 小语种

T
tink2123 已提交
277
PaddleOCR目前已支持26种(除中文外)语种识别,`configs/rec/multi_languages` 路径下提供了一个多语言的配置文件模版: [rec_multi_language_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_multi_language_lite_train.yml)
T
tink2123 已提交
278

T
tink2123 已提交
279
您有两种方式创建所需的配置文件:
T
tink2123 已提交
280

T
tink2123 已提交
281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309
1. 通过脚本自动生成

[generate_multi_language_configs.py](../../configs/rec/multi_language/generate_multi_language_configs.py) 可以帮助您生成多语言模型的配置文件

- 以意大利语为例,如果您的数据是按如下格式准备的:
    ```
    |-train_data
        |- it_train.txt # 训练集标签
        |- it_val.txt # 验证集标签
        |- data
            |- word_001.jpg
            |- word_002.jpg
            |- word_003.jpg
            | ...
    ```

    可以使用默认参数,生成配置文件:

    ```bash
    # 该代码需要在指定目录运行
    cd PaddleOCR/configs/rec/multi_language/
    # 通过-l或者--language参数设置需要生成的语种的配置文件,该命令会将默认参数写入配置文件
    python3 generate_multi_language_configs.py -l it
    ```

- 如果您的数据放置在其他位置,或希望使用自己的字典,可以通过指定相关参数来生成配置文件:

    ```bash
    # -l或者--language字段是必须的
T
tink2123 已提交
310
    # --train修改训练集,--val修改验证集,--data_dir修改数据集目录,--dict修改字典路径, -o修改对应默认参数
T
tink2123 已提交
311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354
    cd PaddleOCR/configs/rec/multi_language/
    python3 generate_multi_language_configs.py -l it \  # 语种
    --train {path/of/train_label.txt} \ # 训练标签文件的路径
    --val {path/of/val_label.txt} \     # 验证集标签文件的路径
    --data_dir {train_data/path} \      # 训练数据的根目录
    --dict {path/of/dict} \             # 字典文件路径
    -o Global.use_gpu=False             # 是否使用gpu
    ...

    ```

2. 手动修改配置文件

   您也可以手动修改模版中的以下几个字段:

   ```
    Global:
      use_gpu: True
      epoch_num: 500
      ...
      character_type: it  # 需要识别的语种
      character_dict_path:  {path/of/dict} # 字典文件所在路径

   Train:
      dataset:
        name: SimpleDataSet
        data_dir: train_data/ # 数据存放根目录
        label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"] # 训练集label路径
      ...

   Eval:
      dataset:
        name: SimpleDataSet
        data_dir: train_data/ # 数据存放根目录
        label_file_list: ["./train_data/val_list.txt"] # 验证集label路径
      ...

   ```

目前PaddleOCR支持的多语言算法有:

| 配置文件 |  算法名称 |   backbone |   trans   |   seq      |     pred     |  language | character_type |
| :--------: |  :-------:   | :-------:  |   :-------:   |   :-----:   |  :-----:   | :-----:  | :-----:  |
| rec_chinese_cht_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 中文繁体  | chinese_cht|
T
tink2123 已提交
355
| rec_en_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 英语(区分大小写)   | EN |
T
tink2123 已提交
356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379
| rec_french_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 法语 |  french |
| rec_ger_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 德语   | german |
| rec_japan_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 日语  | japan |
| rec_korean_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 韩语  | korean |
| rec_it_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 意大利语  | it |
| rec_xi_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 西班牙语 |  xi |
| rec_pu_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 葡萄牙语   | pu |
| rec_ru_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 俄罗斯语  | ru |
| rec_ar_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 阿拉伯语  | ar |
| rec_hi_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 印地语 |  hi |
| rec_ug_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 维吾尔语  | ug |
| rec_fa_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 波斯语  | fa |
| rec_ur_ite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 乌尔都语  | ur |
| rec_rs_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 塞尔维亚(latin)语 | rs |
| rec_oc_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 欧西坦语   | oc |
| rec_mr_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 马拉地语  | mr |
| rec_ne_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 尼泊尔语  | ne |
| rec_rsc_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 塞尔维亚(cyrillic)语 |  rsc |
| rec_bg_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 保加利亚语  | bg |
| rec_uk_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 乌克兰语  | uk |
| rec_be_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 白俄罗斯语   | be |
| rec_te_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 泰卢固语  | te |
| rec_ka_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 卡纳达语  | ka |
| rec_ta_lite_train.yml |  CRNN |   Mobilenet_v3 small 0.5 |  None   |  BiLSTM |  ctc  | 泰米尔语 |  ta |
W
WenmuZhou 已提交
380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391

多语言模型训练方式与中文模型一致,训练数据集均为100w的合成数据,少量的字体可以在 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1bS_u207Rm7YbY33wOECKDA) 上下载,提取码:frgi。

如您希望在现有模型效果的基础上调优,请参考下列说明修改配置文件:

`rec_french_lite_train` 为例:
```
Global:
  ...
  # 添加自定义字典,如修改字典请将路径指向新字典
  character_dict_path: ./ppocr/utils/dict/french_dict.txt
  ...
392
  # 识别空格
393
  use_space_char: True
W
WenmuZhou 已提交
394 395

...
396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415

Train:
  dataset:
    # 数据集格式,支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
    name: SimpleDataSet
    # 数据集路径
    data_dir: ./train_data/
    # 训练集标签文件
    label_file_list: ["./train_data/french_train.txt"]
    ...

Eval:
  dataset:
    # 数据集格式,支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
    name: SimpleDataSet
    # 数据集路径
    data_dir: ./train_data
    # 验证集标签文件
    label_file_list: ["./train_data/french_val.txt"]
    ...
W
WenmuZhou 已提交
416 417
```
<a name="评估"></a>
T
tink2123 已提交
418 419
### 评估

420
评估数据集可以通过 `configs/rec/rec_icdar15_train.yml`  修改Eval中的 `label_file_path` 设置。
T
tink2123 已提交
421 422

```
T
tink2123 已提交
423
# GPU 评估, Global.checkpoints 为待测权重
424
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy
T
tink2123 已提交
425 426
```

W
WenmuZhou 已提交
427
<a name="预测"></a>
T
tink2123 已提交
428
### 预测
T
tink2123 已提交
429

W
WenmuZhou 已提交
430
<a name="训练引擎预测"></a>
T
tink2123 已提交
431 432
* 训练引擎的预测

T
tink2123 已提交
433
使用 PaddleOCR 训练好的模型,可以通过以下脚本进行快速预测。
T
tink2123 已提交
434

T
tink2123 已提交
435
默认预测图片存储在 `infer_img` 里,通过 `-o Global.checkpoints` 指定权重:
T
tink2123 已提交
436 437

```
T
tink2123 已提交
438
# 预测英文结果
W
WenmuZhou 已提交
439
python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.load_static_weights=false Global.infer_img=doc/imgs_words/en/word_1.png
T
tink2123 已提交
440
```
T
tink2123 已提交
441 442 443

预测图片:

444
![](../imgs_words/en/word_1.png)
T
tink2123 已提交
445 446 447 448

得到输入图像的预测结果:

```
T
tink2123 已提交
449
infer_img: doc/imgs_words/en/word_1.png
T
tink2123 已提交
450
        result: ('joint', 0.9998967)
T
tink2123 已提交
451 452
```

453
预测使用的配置文件必须与训练一致,如您通过 `python3 tools/train.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml` 完成了中文模型的训练,
T
tink2123 已提交
454 455 456 457
您可以使用如下命令进行中文模型预测。

```
# 预测中文结果
W
WenmuZhou 已提交
458
python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.load_static_weights=false Global.infer_img=doc/imgs_words/ch/word_1.jpg
T
tink2123 已提交
459 460
```

T
tink2123 已提交
461
预测图片:
T
tink2123 已提交
462

463
![](../imgs_words/ch/word_1.jpg)
X
xiaoting 已提交
464

T
tink2123 已提交
465 466 467
得到输入图像的预测结果:

```
T
tink2123 已提交
468
infer_img: doc/imgs_words/ch/word_1.jpg
T
tink2123 已提交
469
        result: ('韩国小馆', 0.997218)
T
tink2123 已提交
470
```