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2021.2.1 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**
+- 2021.2.1 [FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题，总数162个，每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
 - 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)
-- 2021.1.25 [FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题，总数157个，每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
 - 2021.1.21 更新多语言识别模型，目前支持语种超过27种，[多语言模型下载](./doc/doc_ch/models_list.md)，包括中文简体、中文繁体、英文、法文、德文、韩文、日文、意大利文、西班牙文、葡萄牙文、俄罗斯文、阿拉伯文等，后续计划可以参考[多语言研发计划](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/1048)
 - 2020.12.15 更新数据合成工具[Style-Text](./StyleText/README_ch.md)，可以批量合成大量与目标场景类似的图像，在多个场景验证，效果明显提升。
 - 2020.11.25 更新半自动标注工具[PPOCRLabel](./PPOCRLabel/README_ch.md)，辅助开发者高效完成标注任务，输出格式与PP-OCR训练任务完美衔接。

doc/doc_ch/FAQ.md

@@ -9,43 +9,38 @@
 
 ## PaddleOCR常见问题汇总(持续更新)
 
-* [近期更新（2021.1.25）](#近期更新)
+* [近期更新（2021.2.1）](#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32个问题](#OCR通用问题)
   * [基础知识7题](#基础知识)
   * [数据集7题](#数据集2)
   * [模型训练调优18题](#模型训练调优2)
-* [【实战篇】PaddleOCR实战115个问题](#PaddleOCR实战问题)
+* [【实战篇】PaddleOCR实战120个问题](#PaddleOCR实战问题)
   * [使用咨询38题](#使用咨询)
-  * [数据集17题](#数据集3)
-  * [模型训练调优28题](#模型训练调优3)
-  * [预测部署32题](#预测部署3)
+  * [数据集18题](#数据集3)
+  * [模型训练调优30题](#模型训练调优3)
+  * [预测部署34题](#预测部署3)
 
 
 <a name="近期更新"></a>
-## 近期更新（2021.1.25）
+## 近期更新（2021.2.1）
 
-#### Q3.1.37: 小语种模型只有识别模型，没有检测模型吗？
+#### Q3.2.18: PaddleOCR动态图版本如何finetune？
+**A**：finetune需要将配置文件里的 Global.load_static_weights设置为false，如果没有此字段可以手动添加，然后将模型地址放到Global.pretrained_model字段下即可。
 
-**A**：小语种（包括纯英文数字）的检测模型和中文的检测模型是共用的，在训练中文检测模型时加入了多语言数据。https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_en/models_list_en.md#1-text-detection-model。
 
-#### Q3.1.38: module 'paddle.distributed' has no attribute ‘get_rank’。
+#### Q3.3.29: 微调v1.1预训练的模型，可以直接用文字垂直排列和上下颠倒的图片吗？还是必须要水平排列的？
+**A**：1.1和2.0的模型一样，微调时，垂直排列的文字需要逆时针旋转 90° 后加入训练，上下颠倒的需要旋转为水平的。
 
-**A**：Paddle版本问题，请安装2.0版本Paddle：pip install paddlepaddle==2.0.0。
+#### Q3.3.30: 模型训练过程中如何得到 best_accuracy 模型？
+**A**：配置文件里的eval_batch_step字段用来控制多少次iter进行一次eval，在eval完成后会自动生成 best_accuracy 模型，所以如果希望很快就能拿到best_accuracy模型，可以将eval_batch_step改小一点(例如，10)。
 
-#### Q3.4.30: PaddleOCR是否支持在华为鲲鹏920CPU上部署？
+#### Q3.4.33: 如何多进程运行paddleocr？
+**A**：实例化多个paddleocr服务，然后将服务注册到注册中心，之后通过注册中心统一调度即可，关于注册中心，可以搜索eureka了解一下具体使用，其他的注册中心也行。
 
-**A**：目前Paddle的预测库是支持华为鲲鹏920CPU的，但是OCR还没在这些芯片上测试过，可以自己调试，有问题反馈给我们。
 
-#### Q3.4.31: 采用Paddle-Lite进行端侧部署，出现问题，环境没问题。
-
-**A**：如果你的预测库是自己编译的，那么你的nb文件也要自己编译，用同一个lite版本。不能直接用下载的nb文件，因为版本不同。
-
-#### Q3.4.32: PaddleOCR的模型支持onnx转换吗？
-
-**A**：我们目前已经通过Paddle2ONNX来支持各模型套件的转换，PaddleOCR基于PaddlePaddle 2.0的版本（dygraph分支）已经支持导出为ONNX，欢迎关注Paddle2ONNX，了解更多项目的进展：
-Paddle2ONNX项目：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX
-Paddle2ONNX支持转换的[模型列表](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX/blob/develop/docs/zh/model_zoo.md#%E5%9B%BE%E5%83%8Focr)
+#### Q3.4.34: 2.0训练出来的模型，能否在1.1版本上进行部署？
+**A**：这个是不建议的，2.0训练出来的模型建议使用dygraph分支里提供的部署代码。
 
 <a name="OCR精选10个问题"></a>
 ## 【精选】OCR精选10个问题
@@ -578,6 +573,9 @@ StyleText的用途主要是：提取style_image中的字体、背景等style信
 
 **A**：PPOCRLabel可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统。操作步骤可以参考文档，https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/PPOCRLabel/README.md
 
+#### Q3.2.18: PaddleOCR动态图版本如何finetune？
+**A**：finetune需要将配置文件里的 Global.load_static_weights设置为false，如果没有此字段可以手动添加，然后将模型地址放到Global.pretrained_model字段下即可。
+
 <a name="模型训练调优3"></a>
 
 ### 模型训练调优
@@ -723,6 +721,12 @@ ps -axu | grep train.py | awk '{print $2}' | xargs kill -9
 
 **A**：可以参考[配置文件](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml)在Train['dataset']['transforms']添加RecAug字段，使数据增强生效。可以通过添加对aug_prob设置，表示每种数据增强采用的概率。aug_prob默认是0.4.由于tia数据增强特殊性，默认不采用，可以通过添加use_tia设置，使tia数据增强生效。详细设置可以参考[ISSUE 1744](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/1744)。
 
+#### Q3.3.29: 微调v1.1预训练的模型，可以直接用文字垂直排列和上下颠倒的图片吗？还是必须要水平排列的？
+**A**：1.1和2.0的模型一样，微调时，垂直排列的文字需要逆时针旋转 90°后加入训练，上下颠倒的需要旋转为水平的。
+
+#### Q3.3.30: 模型训练过程中如何得到 best_accuracy 模型？
+**A**：配置文件里的eval_batch_step字段用来控制多少次iter进行一次eval，在eval完成后会自动生成 best_accuracy 模型，所以如果希望很快就能拿到best_accuracy模型，可以将eval_batch_step改小一点，如改为[10,10]，这样表示第10次迭代后，以后没隔10个迭代就进行一次模型的评估。
+
 <a name="预测部署3"></a>
 
 ### 预测部署
@@ -878,3 +882,10 @@ img = cv.imdecode(img_array, -1)
 **A**：我们目前已经通过Paddle2ONNX来支持各模型套件的转换，PaddleOCR基于PaddlePaddle 2.0的版本（dygraph分支）已经支持导出为ONNX，欢迎关注Paddle2ONNX，了解更多项目的进展：
 Paddle2ONNX项目：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX
 Paddle2ONNX支持转换的[模型列表](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX/blob/develop/docs/zh/model_zoo.md#%E5%9B%BE%E5%83%8Focr)
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+#### Q3.4.33: 如何多进程运行paddleocr？
+**A**：实例化多个paddleocr服务，然后将服务注册到注册中心，之后通过注册中心统一调度即可，关于注册中心，可以搜索eureka了解一下具体使用，其他的注册中心也行。
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+#### Q3.4.34: 2.0训练出来的模型，能否在1.1版本上进行部署？
+**A**：这个是不建议的，2.0训练出来的模型建议使用dygraph分支里提供的部署代码。