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fix doc and rename det yml

上级 3b40c32a
...@@ -47,7 +47,7 @@ wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Res ...@@ -47,7 +47,7 @@ wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Res
**启动训练** **启动训练**
``` ```
python3 tools/train.py -c configs/det/det_db_mv3.yml python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml
``` ```
上述指令中,通过-c 选择训练使用configs/det/det_db_mv3.yml配置文件。 上述指令中,通过-c 选择训练使用configs/det/det_db_mv3.yml配置文件。
...@@ -55,7 +55,7 @@ python3 tools/train.py -c configs/det/det_db_mv3.yml ...@@ -55,7 +55,7 @@ python3 tools/train.py -c configs/det/det_db_mv3.yml
您也可以通过-o参数在不需要修改yml文件的情况下,改变训练的参数,比如,调整训练的学习率为0.0001 您也可以通过-o参数在不需要修改yml文件的情况下,改变训练的参数,比如,调整训练的学习率为0.0001
``` ```
python3 tools/train.py -c configs/det/det_db_mv3.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001 python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001
``` ```
## 指标评估 ## 指标评估
...@@ -65,17 +65,17 @@ PaddleOCR计算三个OCR检测相关的指标,分别是:Precision、Recall ...@@ -65,17 +65,17 @@ PaddleOCR计算三个OCR检测相关的指标,分别是:Precision、Recall
运行如下代码,根据配置文件det_db_mv3.yml中save_res_path指定的测试集检测结果文件,计算评估指标。 运行如下代码,根据配置文件det_db_mv3.yml中save_res_path指定的测试集检测结果文件,计算评估指标。
``` ```
python3 tools/eval.py -c configs/det/det_db_mv3.yml -o Gloabl.checkpoints="./output/best_accuracy" python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Gloabl.checkpoints="./output/best_accuracy"
``` ```
## 测试检测效果 ## 测试检测效果
测试单张图像的检测效果 测试单张图像的检测效果
``` ```
python3 tools/infer_det.py -c config/det/det_db_mv3.yml -o TestReader.single_img_path="./demo.jpg" python3 tools/infer_det.py -c config/det/det_mv3_db.yml -o TestReader.single_img_path="./demo.jpg"
``` ```
测试文件夹下所有图像的检测效果 测试文件夹下所有图像的检测效果
``` ```
python3 tools/infer_det.py -c config/det/det_db_mv3.yml -o TestReader.single_img_path="./demo_img/" python3 tools/infer_det.py -c config/det/det_mv3_db.yml -o TestReader.single_img_path="./demo_img/"
``` ```
...@@ -3,7 +3,7 @@ ...@@ -3,7 +3,7 @@
### 数据准备 ### 数据准备
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: 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:
请按如下步骤设置数据集: 请按如下步骤设置数据集:
...@@ -40,7 +40,7 @@ PaddleOCR 提供了一份用于训练 icdar2015 数据集的标签文件,通 ...@@ -40,7 +40,7 @@ PaddleOCR 提供了一份用于训练 icdar2015 数据集的标签文件,通
# 训练集标签 # 训练集标签
wget -P ./train_data/ic15_data https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_train.txt wget -P ./train_data/ic15_data https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_train.txt
# 测试集标签 # 测试集标签
wget -P ./train_data/ic15_data https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_test.txt wget -P ./train_data/ic15_data https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/rec_gt_test.txt
``` ```
最终训练集应有如下文件结构: 最终训练集应有如下文件结构:
...@@ -99,7 +99,8 @@ word_dict.txt 每行有一个单字,将字符与数字索引映射在一起, ...@@ -99,7 +99,8 @@ word_dict.txt 每行有一个单字,将字符与数字索引映射在一起,
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: 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:
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 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
``
```
cd PaddleOCR/ cd PaddleOCR/
# 下载MobileNetV3的预训练模型 # 下载MobileNetV3的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar
...@@ -156,4 +157,3 @@ infer_img: doc/imgs_words/word_1.jpg ...@@ -156,4 +157,3 @@ infer_img: doc/imgs_words/word_1.jpg
index: [2092 177 312 2503] index: [2092 177 312 2503]
word : 韩国小馆 word : 韩国小馆
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