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f368a4b2
编写于
2月 01, 2021
作者:
M
MissPenguin
提交者:
GitHub
2月 01, 2021
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Merge pull request #1891 from WenmuZhou/faq
2021.2.1 update Faq
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dd6f6f5c
259f3bb0
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2 changed file
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+33
-22
README_ch.md
README_ch.md
+1
-1
doc/doc_ch/FAQ.md
doc/doc_ch/FAQ.md
+32
-21
未找到文件。
README_ch.md
浏览文件 @
f368a4b2
...
...
@@ -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
浏览文件 @
f368a4b2
...
...
@@ -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1
15
个问题
](
#PaddleOCR实战问题
)
*
[
【实战篇】PaddleOCR实战1
20
个问题
](
#PaddleOCR实战问题
)
*
[
使用咨询38题
](
#使用咨询
)
*
[
数据集1
7
题
](
#数据集3
)
*
[
模型训练调优
28
题
](
#模型训练调优3
)
*
[
预测部署3
2
题
](
#预测部署3
)
*
[
数据集1
8
题
](
#数据集3
)
*
[
模型训练调优
30
题
](
#模型训练调优3
)
*
[
预测部署3
4
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
)
#### 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。
#### 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。
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