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weixin_41840029
PaddleOCR
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PaddlePaddle / PaddleOCR
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c852b916
编写于
11月 20, 2020
作者:
D
Double_V
提交者:
GitHub
11月 20, 2020
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操作
浏览文件
下载
差异文件
Merge pull request #1212 from littletomatodonkey/2.0rc/add_server_cfg
add common ch config
上级
fc7b5d22
023aef48
变更
1
显示空白变更内容
内联
并排
Showing
1 changed file
with
100 addition
and
0 deletion
+100
-0
configs/rec/ch_ppocr_v1.1/rec_chinese_common_train_v1.1.yaml
configs/rec/ch_ppocr_v1.1/rec_chinese_common_train_v1.1.yaml
+100
-0
未找到文件。
configs/rec/ch_ppocr_v1.1/rec_chinese_common_train_v1.1.yaml
0 → 100644
浏览文件 @
c852b916
Global
:
use_gpu
:
true
epoch_num
:
500
log_smooth_window
:
20
print_batch_step
:
10
save_model_dir
:
./output/rec_chinese_common_v1.1
save_epoch_step
:
3
# evaluation is run every 5000 iterations after the 4000th iteration
eval_batch_step
:
[
0
,
2000
]
# if pretrained_model is saved in static mode, load_static_weights must set to True
cal_metric_during_train
:
True
pretrained_model
:
checkpoints
:
save_inference_dir
:
use_visualdl
:
False
infer_img
:
doc/imgs_words/ch/word_1.jpg
# for data or label process
character_dict_path
:
ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
character_type
:
ch
max_text_length
:
25
infer_mode
:
False
use_space_char
:
True
Optimizer
:
name
:
Adam
beta1
:
0.9
beta2
:
0.999
lr
:
name
:
Cosine
learning_rate
:
0.001
regularizer
:
name
:
'
L2'
factor
:
0.00004
Architecture
:
model_type
:
rec
algorithm
:
CRNN
Transform
:
Backbone
:
name
:
ResNet
layers
:
34
Neck
:
name
:
SequenceEncoder
encoder_type
:
rnn
hidden_size
:
256
Head
:
name
:
CTCHead
fc_decay
:
0.00004
Loss
:
name
:
CTCLoss
PostProcess
:
name
:
CTCLabelDecode
Metric
:
name
:
RecMetric
main_indicator
:
acc
Train
:
dataset
:
name
:
SimpleDataSet
data_dir
:
./train_data/
label_file_list
:
[
"
./train_data/train_list.txt"
]
transforms
:
-
DecodeImage
:
# load image
img_mode
:
BGR
channel_first
:
False
-
RecAug
:
-
CTCLabelEncode
:
# Class handling label
-
RecResizeImg
:
image_shape
:
[
3
,
32
,
320
]
-
KeepKeys
:
keep_keys
:
[
'
image'
,
'
label'
,
'
length'
]
# dataloader will return list in this order
loader
:
shuffle
:
True
batch_size_per_card
:
256
drop_last
:
True
num_workers
:
8
Eval
:
dataset
:
name
:
SimpleDataSet
data_dir
:
./train_data/
label_file_list
:
[
"
./train_data/val_list.txt"
]
transforms
:
-
DecodeImage
:
# load image
img_mode
:
BGR
channel_first
:
False
-
CTCLabelEncode
:
# Class handling label
-
RecResizeImg
:
image_shape
:
[
3
,
32
,
320
]
-
KeepKeys
:
keep_keys
:
[
'
image'
,
'
label'
,
'
length'
]
# dataloader will return list in this order
loader
:
shuffle
:
False
drop_last
:
False
batch_size_per_card
:
256
num_workers
:
8
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