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fix doc recognition ch&en

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xmy0916 2020-12-03 19:58:35 +08:00
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doc/doc_ch/recognition.md
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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，
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`。 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`。
**注意：`use_space_char` 仅在 `character_type=ch` 时生效**
<a name="启动训练"></a> <a name="启动训练"></a>
### 启动训练 ### 启动训练
@ -167,10 +166,9 @@ tar -xf rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar && rm -rf rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar
*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* *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*
``` ```
# GPU训练 支持单卡，多卡训练，通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定卡号 # GPU训练 支持单卡，多卡训练，通过selected_gpus参数指定卡号
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
# 训练icdar15英文数据 并将训练日志保存为 tain_rec.log # 训练icdar15英文数据 并将训练日志保存为 tain_rec.log
python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml 2>&1 | tee train_rec.log 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
``` ```
<a name="数据增强"></a> <a name="数据增强"></a>
- 数据增强 - 数据增强
@ -212,37 +210,67 @@ PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/rec/rec_icdar15_t
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： 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：
以 `rec_mv3_none_none_ctc.yml` 为例： 以 `rec_chinese_lite_train_v1.1.yml` 为例：
``` ```
Global: Global:
... ...
# 修改 image_shape 以适应长文本 # 添加自定义字典，如修改字典请将路径指向新字典
image_shape: [3, 32, 320] character_dict_path: ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
...
# 修改字符类型 # 修改字符类型
character_type: ch character_type: ch
# 添加自定义字典，如修改字典请将路径指向新字典 ...
character_dict_path: ./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
# 训练时添加数据增强
distort: true
# 识别空格 # 识别空格
use_space_char: true use_space_char: False
...
# 修改reader类型
reader_yml: ./configs/rec/rec_chinese_reader.yml
...
...
Optimizer: Optimizer:
... ...
# 添加学习率衰减策略 # 添加学习率衰减策略
decay: lr:
function: cosine_decay name: Cosine
# 每个 epoch 包含 iter 数 learning_rate: 0.001
step_each_epoch: 20 ...
# 总共训练epoch数
total_epoch: 1000 ...
Train:
dataset:
# 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
name: SimpleDataSet
# 数据集路径
data_dir: ./train_data/
# 训练集标签文件
label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"]
transforms:
...
- RecResizeImg:
# 修改 image_shape 以适应长文本
image_shape: [3, 32, 320]
...
loader:
...
# 单卡训练的batch_size
batch_size_per_card: 256
...
Eval:
dataset:
# 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
name: SimpleDataSet
# 数据集路径
data_dir: ./train_data
# 验证集标签文件
label_file_list: ["./train_data/val_list.txt"]
transforms:
...
- RecResizeImg:
# 修改 image_shape 以适应长文本
image_shape: [3, 32, 320]
...
loader:
# 单卡验证的batch_size
batch_size_per_card: 256
...
``` ```
**注意，预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。** **注意，预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。**
@ -270,33 +298,36 @@ Global:
... ...
# 添加自定义字典，如修改字典请将路径指向新字典 # 添加自定义字典，如修改字典请将路径指向新字典
character_dict_path: ./ppocr/utils/dict/french_dict.txt character_dict_path: ./ppocr/utils/dict/french_dict.txt
# 训练时添加数据增强 ...
distort: true
# 识别空格 # 识别空格
use_space_char: true use_space_char: False
...
# 修改reader类型
reader_yml: ./configs/rec/multi_languages/rec_french_reader.yml
...
...
```
同时需要修改数据读取文件 `rec_french_reader.yml`：
```
TrainReader:
...
# 修改训练数据存放的目录名
img_set_dir: ./train_data
# 修改 label 文件名称
label_file_path: ./train_data/french_train.txt
... ...
Train:
dataset:
# 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
name: SimpleDataSet
# 数据集路径
data_dir: ./train_data/
# 训练集标签文件
label_file_list: ["./train_data/french_train.txt"]
...
Eval:
dataset:
# 数据集格式，支持LMDBDateSet以及SimpleDataSet
name: SimpleDataSet
# 数据集路径
data_dir: ./train_data
# 验证集标签文件
label_file_list: ["./train_data/french_val.txt"]
...
``` ```
<a name="评估"></a> <a name="评估"></a>
### 评估 ### 评估
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。 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。
*注意* 评估时必须确保配置文件中 infer_img 字段为空 *注意* 评估时必须确保配置文件中 infer_img 字段为空
``` ```