Update FAQ

README_ch.md

@@ -8,8 +8,8 @@ PaddleOCR同时支持动态图与静态图两种编程范式
 - 静态图版本：develop分支
 
 **近期更新**
-- **【预告】 PaddleOCR研发团队对最新发版内容技术深入解读，4月13日晚上19:00，[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802)**
-- 2021.4.12 [FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题，总数203个，每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
+- 2021.4.20 [FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题，总数208个，每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
+- PaddleOCR研发团队对最新发版内容技术深入解读，4月13日晚上19:00，[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802)。
 - 2021.4.8 release 2.1版本，新增AAAI 2021论文[端到端识别算法PGNet](./doc/doc_ch/pgnet.md)开源，[多语言模型](./doc/doc_ch/multi_languages.md)支持种类增加到80+。
 - 2021.2.8 正式发布PaddleOCRv2.0(branch release/2.0)并设置为推荐用户使用的默认分支. 发布的详细内容，请参考: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/releases/tag/v2.0.0
 - 2021.1.26,28,29 PaddleOCR官方研发团队带来技术深入解读三日直播课，1月26日、28日、29日晚上19:30，[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802)

doc/doc_ch/FAQ.md

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 ## PaddleOCR常见问题汇总(持续更新)
 
-* [近期更新（2021.4.12）](#近期更新)
+* [近期更新（2021.4.20）](#近期更新)
 * [【精选】OCR精选10个问题](#OCR精选10个问题)
 * [【理论篇】OCR通用43个问题](#OCR通用问题)
   * [基础知识13题](#基础知识)
   * [数据集9题](#数据集2)
   * [模型训练调优21题](#模型训练调优2)
 * [【实战篇】PaddleOCR实战150个问题](#PaddleOCR实战问题)
-  * [使用咨询57题](#使用咨询)
+  * [使用咨询61题](#使用咨询)
   * [数据集18题](#数据集3)
   * [模型训练调优34题](#模型训练调优3)
-  * [预测部署41题](#预测部署3)
+  * [预测部署42题](#预测部署3)
 
 <a name="近期更新"></a>
-## 近期更新（2021.4.12）
-#### Q2.2.9: 端到端算法PGNet使用的是什么类型的数据集呢？
-**A**: PGNet目前可以使用四点标注数据集，也可以使用多点标注数据集（十四点），多点标注训练的效果要比四点的好，一种可以尝试的策略是先在四点数据集上训练，之后用多点数据集在此基础上继续训练。
+## 近期更新（2021.4.20）
 
-#### Q2.3.21:  端到端算法PGNet是否支持中文识别，速度会很慢嘛？
-**A**：目前开源的PGNet算法模型主要是用于检测英文数字，对于中文的识别需要自己训练，大家可以使用开源的端到端中文数据集，而对于复杂文本（弯曲文本）的识别，也可以自己构造一批数据集针对进行训练，对于推理速度，可以先将模型转换为inference再进行预测，速度应该会相当可观。
+#### Q3.1.58: 使用PGNet进行eval报错？
+**A**: 需要注意，我们目前在release/2.1更新了评测代码，目前支持A，B两种评测模式：
+* A模式：该模式主要为了方便用户使用，与训练集一样的标注文件就可以正常进行eval操作, 代码中默认是A模式。
+* B模式：该模式主要为了保证我们的评测代码可以和Total Text官方的评测方式对齐，该模式下直接加载官方提供的mat文件进行eval。
 
-#### Q3.1.57: 端到端算法PGNet提供了两种后处理方式，两者之间有什么区别呢？
-**A**: 两种后处理的区别主要在于速度的推理，config中PostProcess有fast/slow两种模式，slow模式的后处理速度慢，精度相对较高，fast模式的后处理速度快，精度也在可接受的范围之内。建议使用速度快的后处理方式。
+#### Q3.1.59: 使用预训练模型进行预测，对于特定字符识别识别效果较差，怎么解决？
+**A**: 由于我们所提供的识别模型是基于通用大规模数据集进行训练的，部分字符可能在训练集中包含较少，因此您可以构建特定场景的数据集，基于我们提供的预训练模型进行微调。建议用于微调的数据集中，每个字符出现的样本数量不低于300，但同时需要注意不同字符的数量均衡。具体可以参考：[微调](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/recognition.md#2-%E5%90%AF%E5%8A%A8%E8%AE%AD%E7%BB%83)
 
-#### Q3.3.34: 表格识别中，如何提高单字的识别结果？
-**A**: 首先需要确认一下检测模型有没有有效的检测出单个字符，如果没有的话，需要在训练集当中添加相应的单字数据集。
+#### Q3.1.60: PGNet有中文预训练模型吗？
+**A**: 目前我们尚未提供针对中文的预训练模型，如有需要，可以尝试自己训练。具体需要修改的地方有：
+  1. [config文件中](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/configs/e2e/e2e_r50_vd_pg.yml#L23-L24)，字典文件路径及语种设置；
+  1. [网络结构中](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/ppocr/modeling/heads/e2e_pg_head.py#L181)，`out_channels`修改为字典中的字符数目+1（考虑到空格）；
+  1. [loss中](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/ppocr/losses/e2e_pg_loss.py#L93)，修改`37`为字典中的字符数目+1（考虑到空格）；
 
-#### Q3.4.41: PaddleOCR持tensorrt推理吗？
-**A**: 支持的，需要在编译的时候将CMakeLists.txt文件当中，将相关代码`option(WITH_TENSORRT "Compile demo with TensorRT."   OFF)`的OFF改成ON。关于服务器端部署的更多设置，可以参考[飞桨官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/05_inference_deployment/inference/native_infer.html)
+#### Q3.1.61: 用于PGNet的训练集，文本框的标注有要求吗？
+**A**: PGNet支持多点标注，比如4点、8点、14点等。但需要注意的是，标注点尽可能分布均匀（相邻标注点间隔距离均匀一致），且label文件中的标注点需要从标注框的左上角开始，按标注点顺时针顺序依次编写，以上问题都可能对训练精度造成影响。
+我们提供的，基于Total Text数据集的PGNet预训练模型使用了14点标注方式。
+
+#### Q3.4.42: 在使用PaddleLite进行预测部署时，启动预测后卡死/手机死机？
+**A**: 请检查模型转换时所用PaddleLite的版本，和预测库的版本是否对齐。即PaddleLite版本为2.8，则预测库版本也要为2.8。
 
 <a name="OCR精选10个问题"></a>
 ## 【精选】OCR精选10个问题
@@ -613,6 +620,24 @@ repo中config.yml文件的前后处理参数和inference预测默认的超参数
 #### Q3.1.57: 端到端算法PGNet提供了两种后处理方式，两者之间有什么区别呢？
 **A**: 两种后处理的区别主要在于速度的推理，config中PostProcess有fast/slow两种模式，slow模式的后处理速度慢，精度相对较高，fast模式的后处理速度快，精度也在可接受的范围之内。建议使用速度快的后处理方式。
 
+#### Q3.1.58: 使用PGNet进行eval报错？
+**A**: 需要注意，我们目前在release/2.1更新了评测代码，目前支持A，B两种评测模式：
+* A模式：该模式主要为了方便用户使用，与训练集一样的标注文件就可以正常进行eval操作, 代码中默认是A模式。
+* B模式：该模式主要为了保证我们的评测代码可以和Total Text官方的评测方式对齐，该模式下直接加载官方提供的mat文件进行eval。
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+#### Q3.1.59: 使用预训练模型进行预测，对于特定字符识别识别效果较差，怎么解决？
+**A**: 由于我们所提供的识别模型是基于通用大规模数据集进行训练的，部分字符可能在训练集中包含较少，因此您可以构建特定场景的数据集，基于我们提供的预训练模型进行微调。建议用于微调的数据集中，每个字符出现的样本数量不低于300，但同时需要注意不同字符的数量均衡。具体可以参考：[微调](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/recognition.md#2-%E5%90%AF%E5%8A%A8%E8%AE%AD%E7%BB%83)。
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+#### Q3.1.60: PGNet有中文预训练模型吗？
+**A**: 目前我们尚未提供针对中文的预训练模型，如有需要，可以尝试自己训练。具体需要修改的地方有：
+  1. [config文件中](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/configs/e2e/e2e_r50_vd_pg.yml#L23-L24)，字典文件路径及语种设置；
+  1. [网络结构中](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/ppocr/modeling/heads/e2e_pg_head.py#L181)，`out_channels`修改为字典中的字符数目+1（考虑到空格）；
+  1. [loss中](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/ppocr/losses/e2e_pg_loss.py#L93)，修改`37`为字典中的字符数目+1（考虑到空格）；
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+#### Q3.1.61: 用于PGNet的训练集，文本框的标注有要求吗？
+**A**: PGNet支持多点标注，比如4点、8点、14点等。但需要注意的是，标注点尽可能分布均匀（相邻标注点间隔距离均匀一致），且label文件中的标注点需要从标注框的左上角开始，按标注点顺时针顺序依次编写，以上问题都可能对训练精度造成影响。
+我们提供的，基于Total Text数据集的PGNet预训练模型使用了14点标注方式。
+
 
 <a name="数据集3"></a>
 
@@ -1086,3 +1111,6 @@ nvidia-smi --lock-gpu-clocks=1590 -i 0
 
 #### Q3.4.41: PaddleOCR支持tensorrt推理吗？
 **A**: 支持的，需要在编译的时候将CMakeLists.txt文件当中，将相关代码`option(WITH_TENSORRT "Compile demo with TensorRT."   OFF)`的OFF改成ON。关于服务器端部署的更多设置，可以参考[飞桨官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/05_inference_deployment/inference/native_infer.html)
+
+#### Q3.4.42: 在使用PaddleLite进行预测部署时，启动预测后卡死/手机死机？
+**A**: 请检查模型转换时所用PaddleLite的版本，和预测库的版本是否对齐。即PaddleLite版本为2.8，则预测库版本也要为2.8。