diff --git a/doc/doc_ch/recognition.md b/doc/doc_ch/recognition.md
index 71be1e89dc561630315337ef11c52289e0756c00..6c5ea02fbf894829785dc6b0ab566203d71a3ab6 100644
--- a/doc/doc_ch/recognition.md
+++ b/doc/doc_ch/recognition.md
@@ -144,7 +144,6 @@ word_dict.txt 每行有一个单字,将字符与数字索引映射在一起,
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`。
-**注意:`use_space_char` 仅在 `character_type=ch` 时生效**
### 启动训练
@@ -167,10 +166,9 @@ tar -xf rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar && rm -rf rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar
*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*
```
-# GPU训练 支持单卡,多卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定卡号
-export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
+# GPU训练 支持单卡,多卡训练,通过selected_gpus参数指定卡号
# 训练icdar15英文数据 并将训练日志保存为 tain_rec.log
-python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml 2>&1 | tee train_rec.log
+python3 -m paddle.distributed.launch --selected_gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml 2>&1 | tee train_rec.log
```
- 数据增强
@@ -212,37 +210,67 @@ PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/rec/rec_icdar15_t
训练中文数据,推荐使用[rec_chinese_lite_train_v1.1.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v1.1/rec_chinese_lite_train_v1.1.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:
-以 `rec_mv3_none_none_ctc.yml` 为例:
+以 `rec_chinese_lite_train_v1.1.yml` 为例:
```
Global:
...
- # 修改 image_shape 以适应长文本
- image_shape: [3, 32, 320]
- ...
+ # 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
# 修改字符类型
character_type: ch
- # 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
- # 训练时添加数据增强
- distort: true
- # 识别空格
- use_space_char: true
- ...
- # 修改reader类型
- reader_yml: ./configs/rec/rec_chinese_reader.yml
...
+ # 识别空格
+ use_space_char: False
-...
Optimizer:
...
# 添加学习率衰减策略
- decay:
- function: cosine_decay
- # 每个 epoch 包含 iter 数
- step_each_epoch: 20
- # 总共训练epoch数
- total_epoch: 1000
+ 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
+ ...
```
**注意,预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。**
@@ -270,33 +298,36 @@ 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
- # 训练时添加数据增强
- distort: true
- # 识别空格
- use_space_char: true
- ...
- # 修改reader类型
- reader_yml: ./configs/rec/multi_languages/rec_french_reader.yml
- ...
-...
-```
-
-同时需要修改数据读取文件 `rec_french_reader.yml`:
-
-```
-TrainReader:
...
- # 修改训练数据存放的目录名
- img_set_dir: ./train_data
- # 修改 label 文件名称
- label_file_path: ./train_data/french_train.txt
+ # 识别空格
+ use_space_char: False
...
+
+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"]
+ ...
```
### 评估
-评估数据集可以通过 `configs/rec/rec_icdar15_reader.yml` 修改EvalReader中的 `label_file_path` 设置。
+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。
*注意* 评估时必须确保配置文件中 infer_img 字段为空
```