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## 文字角度分类
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### 数据准备
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请按如下步骤设置数据集：
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训练数据的默认存储路径是 `PaddleOCR/train_data/cls`,如果您的磁盘上已有数据集，只需创建软链接至数据集目录：
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ln -sf <path/to/dataset> <path/to/paddle_ocr>/train_data/cls/dataset
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请参考下文组织您的数据。
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- 训练集
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首先请将训练图片放入同一个文件夹（train_images），并用一个txt文件（cls_gt_train.txt）记录图片路径和标签。
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**注意：** 默认请将图片路径和图片标签用 `\t` 分割，如用其他方式分割将造成训练报错
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0和180分别表示图片的角度为0度和180度
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" 图像文件名 图像标注信息 "
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train_data/cls/word_001.jpg 0
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train_data/cls/word_002.jpg 180
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最终训练集应有如下文件结构：
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|-train_data
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|-cls
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|- cls_gt_train.txt
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|- train
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|- word_001.png
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|- word_002.jpg
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|- word_003.jpg
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| ...
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- 测试集
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同训练集类似，测试集也需要提供一个包含所有图片的文件夹（test）和一个cls_gt_test.txt，测试集的结构如下所示：
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|-train_data
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|-cls
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|- 和一个cls_gt_test.txt
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|- test
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|- word_001.jpg
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|- word_002.jpg
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|- word_003.jpg
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| ...
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### 启动训练
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PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本。
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开始训练:
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*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*
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# 设置PYTHONPATH路径
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export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:.
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# GPU训练 支持单卡，多卡训练，通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定卡号
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export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
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# 启动训练
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python3 tools/train.py -c configs/cls/cls_mv3.yml
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- 数据增强
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PaddleOCR提供了多种数据增强方式，如果您希望在训练时加入扰动，请在配置文件中设置 `distort: true`。
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默认的扰动方式有：颜色空间转换(cvtColor)、模糊(blur)、抖动(jitter)、噪声(Gasuss noise)、随机切割(random crop)、透视(perspective)、颜色反转(reverse),随机数据增强(RandAugment)。
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训练过程中除随机数据增强外每种扰动方式以50%的概率被选择，具体代码实现请参考：
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[randaugment.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/ppocr/data/cls/randaugment.py)
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[img_tools.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/ppocr/data/rec/img_tools.py)
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*由于OpenCV的兼容性问题，扰动操作暂时只支持linux*
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### 训练
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PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/cls/cls_mv3.yml` 中修改 `eval_batch_step` 设置评估频率，默认每500个iter评估一次。评估过程中默认将最佳acc模型，保存为 `output/cls_mv3/best_accuracy` 。
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如果验证集很大，测试将会比较耗时，建议减少评估次数，或训练完再进行评估。
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**注意，预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。**
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### 评估
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评估数据集可以通过`configs/cls/cls_reader.yml` 修改EvalReader中的 `label_file_path` 设置。
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*注意* 评估时必须确保配置文件中 infer_img 字段为空
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export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
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# GPU 评估， Global.checkpoints 为待测权重
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python3 tools/eval.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy
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### 预测
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* 训练引擎的预测
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使用 PaddleOCR 训练好的模型，可以通过以下脚本进行快速预测。
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默认预测图片存储在 `infer_img` 里，通过 `-o Global.checkpoints` 指定权重：
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# 预测分类结果
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python3 tools/infer_cls.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy Global.infer_img=doc/imgs_words/en/word_1.png
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预测图片：
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得到输入图像的预测结果：
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infer_img: doc/imgs_words/en/word_1.png
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scores: [[0.93161047 0.06838956]]
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label: [0]
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