fix doc recognition ch&en
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8ecaf41e82
commit
1e15b1d1c2
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@ -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，
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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`。
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**注意：`use_space_char` 仅在 `character_type=ch` 时生效**
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<a name="启动训练"></a>
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### 启动训练
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@ -167,10 +166,9 @@ tar -xf rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar && rm -rf rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar
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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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```
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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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# GPU训练 支持单卡，多卡训练，通过selected_gpus参数指定卡号
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# 训练icdar15英文数据 并将训练日志保存为 tain_rec.log
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python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml 2>&1 | tee train_rec.log
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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
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```
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<a name="数据增强"></a>
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- 数据增强
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@ -212,37 +210,67 @@ PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/rec/rec_icdar15_t
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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：
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以 `rec_mv3_none_none_ctc.yml` 为例：
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以 `rec_chinese_lite_train_v1.1.yml` 为例：
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```
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Global:
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...
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# 修改 image_shape 以适应长文本
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image_shape: [3, 32, 320]
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# 添加自定义字典，如修改字典请将路径指向新字典
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character_dict_path: ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
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# 修改字符类型
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character_type: ch
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# 添加自定义字典，如修改字典请将路径指向新字典
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character_dict_path: ./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
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# 训练时添加数据增强
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distort: true
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# 识别空格
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use_space_char: true
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...
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# 修改reader类型
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reader_yml: ./configs/rec/rec_chinese_reader.yml
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...
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use_space_char: False
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...
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Optimizer:
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# 添加学习率衰减策略
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decay:
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function: cosine_decay
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# 每个 epoch 包含 iter 数
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step_each_epoch: 20
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# 总共训练epoch数
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total_epoch: 1000
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lr:
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name: Cosine
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learning_rate: 0.001
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...
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...
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Train:
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dataset:
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# 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
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name: SimpleDataSet
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# 数据集路径
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data_dir: ./train_data/
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# 训练集标签文件
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label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"]
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transforms:
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...
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- RecResizeImg:
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# 修改 image_shape 以适应长文本
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image_shape: [3, 32, 320]
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loader:
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...
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# 单卡训练的batch_size
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batch_size_per_card: 256
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...
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Eval:
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dataset:
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# 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
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name: SimpleDataSet
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# 数据集路径
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data_dir: ./train_data
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# 验证集标签文件
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label_file_list: ["./train_data/val_list.txt"]
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transforms:
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...
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||||
- RecResizeImg:
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||||
# 修改 image_shape 以适应长文本
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image_shape: [3, 32, 320]
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...
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loader:
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# 单卡验证的batch_size
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batch_size_per_card: 256
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...
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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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@ -270,33 +298,36 @@ Global:
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# 添加自定义字典，如修改字典请将路径指向新字典
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character_dict_path: ./ppocr/utils/dict/french_dict.txt
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# 训练时添加数据增强
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distort: true
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# 识别空格
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use_space_char: true
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# 修改reader类型
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reader_yml: ./configs/rec/multi_languages/rec_french_reader.yml
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...
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...
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```
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同时需要修改数据读取文件 `rec_french_reader.yml`：
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```
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TrainReader:
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# 修改训练数据存放的目录名
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img_set_dir: ./train_data
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# 修改 label 文件名称
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label_file_path: ./train_data/french_train.txt
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use_space_char: False
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Train:
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dataset:
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# 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
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name: SimpleDataSet
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# 数据集路径
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data_dir: ./train_data/
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# 训练集标签文件
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label_file_list: ["./train_data/french_train.txt"]
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...
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Eval:
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dataset:
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||||
# 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
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name: SimpleDataSet
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# 数据集路径
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||||
data_dir: ./train_data
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||||
# 验证集标签文件
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||||
label_file_list: ["./train_data/french_val.txt"]
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...
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<a name="评估"></a>
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### 评估
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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。
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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。
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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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