Evezerest
GitHub
commit
14d2e41513
|
|
@ -118,7 +118,7 @@ For a new language request, please refer to [Guideline for new language_requests
|
|||
- [Table Recognition](./ppstructure/table/README.md)
|
||||
- Academic Circles
|
||||
- [Two-stage Algorithm](./doc/doc_en/algorithm_overview_en.md)
|
||||
- [PGNet Algorithm](./doc/doc_en/algorithm_overview_en.md)
|
||||
- [PGNet Algorithm](./doc/doc_en/pgnet_en.md)
|
||||
- [Python Inference](./doc/doc_en/inference_en.md)
|
||||
- [Use PaddleOCR Architecture to Add New Algorithms](./doc/doc_en/add_new_algorithm_en.md)
|
||||
- Data Annotation and Synthesis
|
||||
|
|
|
|||
10
README_ch.md
10
README_ch.md
|
|
@ -108,16 +108,16 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
|
|||
- [PP-Structure信息提取](./ppstructure/README_ch.md)
|
||||
- [版面分析](./ppstructure/layout/README_ch.md)
|
||||
- [表格识别](./ppstructure/table/README_ch.md)
|
||||
- 数据标注与合成
|
||||
- [半自动标注工具PPOCRLabel](./PPOCRLabel/README_ch.md)
|
||||
- [数据合成工具Style-Text](./StyleText/README_ch.md)
|
||||
- [其它数据标注工具](./doc/doc_ch/data_annotation.md)
|
||||
- [其它数据合成工具](./doc/doc_ch/data_synthesis.md)
|
||||
- OCR学术圈
|
||||
- [两阶段算法](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md)
|
||||
- [端到端PGNet算法](./doc/doc_ch/pgnet.md)
|
||||
- [基于Python脚本预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md)
|
||||
- [使用PaddleOCR架构添加新算法](./doc/doc_ch/add_new_algorithm.md)
|
||||
- 数据标注与合成
|
||||
- [半自动标注工具PPOCRLabel](./PPOCRLabel/README_ch.md)
|
||||
- [数据合成工具Style-Text](./StyleText/README_ch.md)
|
||||
- [其它数据标注工具](./doc/doc_ch/data_annotation.md)
|
||||
- [其它数据合成工具](./doc/doc_ch/data_synthesis.md)
|
||||
- 数据集
|
||||
- [通用中英文OCR数据集](./doc/doc_ch/datasets.md)
|
||||
- [手写中文OCR数据集](./doc/doc_ch/handwritten_datasets.md)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -4,7 +4,7 @@
|
|||
|
||||
同时会简单介绍PaddleOCR模型训练数据的组成部分，以及如何在垂类场景中准备数据finetune模型。
|
||||
|
||||
- [1.配置文件](#配置文件)
|
||||
- [1.配置文件说明](#配置文件)
|
||||
- [2. 基本概念](#基本概念)
|
||||
* [2.1 学习率](#学习率)
|
||||
* [2.2 正则化](#正则化)
|
||||
|
|
@ -30,7 +30,7 @@ PaddleOCR模型使用配置文件管理网络训练、评估的参数。在配
|
|||
模型训练过程中需要手动调整一些超参数，帮助模型以最小的代价获得最优指标。不同的数据量可能需要不同的超参，当您希望在自己的数据上finetune或对模型效果调优时，有以下几个参数调整策略可供参考：
|
||||
|
||||
<a name="学习率"></a>
|
||||
### 1.1 学习率
|
||||
### 2.1 学习率
|
||||
|
||||
学习率是训练神经网络的重要超参数之一，它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。
|
||||
在PaddleOCR中提供了多种学习率更新策略,可以通过配置文件修改，例如：
|
||||
|
|
@ -49,7 +49,7 @@ Piecewise 代表分段常数衰减，在不同的学习阶段指定不同的学
|
|||
warmup_epoch 代表在前5个epoch中，学习率将逐渐从0增加到base_lr。全部策略可以参考代码[learning_rate.py](../../ppocr/optimizer/learning_rate.py) 。
|
||||
|
||||
<a name="正则化"></a>
|
||||
### 1.2 正则化
|
||||
### 2.2 正则化
|
||||
|
||||
正则化可以有效的避免算法过拟合，PaddleOCR中提供了L1、L2正则方法，L1 和 L2 正则化是最常用的正则化方法。L1 正则化向目标函数添加正则化项，以减少参数的绝对值总和；而 L2 正则化中，添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和。配置方法如下：
|
||||
|
||||
|
|
@ -62,7 +62,7 @@ Optimizer:
|
|||
```
|
||||
|
||||
<a name="评估指标"></a>
|
||||
### 1.3 评估指标
|
||||
### 2.3 评估指标
|
||||
|
||||
（1）检测阶段：先按照检测框和标注框的IOU评估，IOU大于某个阈值判断为检测准确。这里检测框和标注框不同于一般的通用目标检测框，是采用多边形进行表示。检测准确率：正确的检测框个数在全部检测框的占比，主要是判断检测指标。检测召回率：正确的检测框个数在全部标注框的占比，主要是判断漏检的指标。
|
||||
|
||||
|
|
@ -72,10 +72,10 @@ Optimizer:
|
|||
|
||||
<a name="数据与垂类场景"></a>
|
||||
|
||||
## 2. 数据与垂类场景
|
||||
## 3. 数据与垂类场景
|
||||
|
||||
<a name="训练数据"></a>
|
||||
### 2.1 训练数据
|
||||
### 3.1 训练数据
|
||||
目前开源的模型，数据集和量级如下：
|
||||
|
||||
- 检测：
|
||||
|
|
@ -90,13 +90,14 @@ Optimizer:
|
|||
其中，公开数据集都是开源的，用户可自行搜索下载，也可参考[中文数据集](./datasets.md)，合成数据暂不开源，用户可使用开源合成工具自行合成，可参考的合成工具包括[text_renderer](https://github.com/Sanster/text_renderer) 、[SynthText](https://github.com/ankush-me/SynthText) 、[TextRecognitionDataGenerator](https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator) 等。
|
||||
|
||||
<a name="垂类场景"></a>
|
||||
### 2.2 垂类场景
|
||||
### 3.2 垂类场景
|
||||
|
||||
PaddleOCR主要聚焦通用OCR，如果有垂类需求，您可以用PaddleOCR+垂类数据自己训练；
|
||||
如果缺少带标注的数据，或者不想投入研发成本，建议直接调用开放的API，开放的API覆盖了目前比较常见的一些垂类。
|
||||
|
||||
<a name="自己构建数据集"></a>
|
||||
### 2.3 自己构建数据集
|
||||
|
||||
### 3.3 自己构建数据集
|
||||
|
||||
在构建数据集时有几个经验可供参考：
|
||||
|
||||
|
|
@ -114,7 +115,7 @@ PaddleOCR主要聚焦通用OCR，如果有垂类需求，您可以用PaddleOCR+
|
|||
|
||||
<a name="常见问题"></a>
|
||||
|
||||
## 3. 常见问题
|
||||
## 4. 常见问题
|
||||
|
||||
**Q**：训练CRNN识别时，如何选择合适的网络输入shape？
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Reference in New Issue