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# 配置文件内容与生成
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* [1. 可选参数列表](#1)
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* [2. 配置文件参数介绍](#2)
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* [3. 多语言配置文件生成](#3)
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<a name="1"></a>
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## 1. 可选参数列表
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以下列表可以通过`--help`查看
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| FLAG | 支持脚本 | 用途 | 默认值 | 备注 |
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| :----------------------: | :------------: | :---------------: | :--------------: | :-----------------: |
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| -c | ALL | 指定配置文件 | None | **配置模块说明请参考 参数介绍** |
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| -o | ALL | 设置配置文件里的参数内容 | None | 使用-o配置相较于-c选择的配置文件具有更高的优先级。例如：`-o Global.use_gpu=false` |
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<a name="2"></a>
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## 2. 配置文件参数介绍
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以 `rec_chinese_lite_train_v2.0.yml ` 为例
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### Global
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| 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
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| :----------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: |
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| use_gpu | 设置代码是否在gpu运行 | true | \ |
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| epoch_num | 最大训练epoch数 | 500 | \ |
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| log_smooth_window | log队列长度，每次打印输出队列里的中间值 | 20 | \ |
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| print_batch_step | 设置打印log间隔 | 10 | \ |
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| save_model_dir | 设置模型保存路径 | output/{算法名称} | \ |
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| save_epoch_step | 设置模型保存间隔 | 3 | \ |
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| eval_batch_step | 设置模型评估间隔 | 2000 或 [1000, 2000] | 2000 表示每2000次迭代评估一次，[1000， 2000]表示从1000次迭代开始，每2000次评估一次 |
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| cal_metric_during_train | 设置是否在训练过程中评估指标，此时评估的是模型在当前batch下的指标 | true | \ |
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| load_static_weights | 设置预训练模型是否是静态图模式保存(目前仅检测算法需要) | true | \ |
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| pretrained_model | 设置加载预训练模型路径 | ./pretrain_models/CRNN/best_accuracy | \ |
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| checkpoints | 加载模型参数路径 | None | 用于中断后加载参数继续训练 |
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| use_visualdl | 设置是否启用visualdl进行可视化log展示 | False | [教程地址](https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/visualdl) |
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| infer_img | 设置预测图像路径或文件夹路径 | ./infer_img | \|
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| character_dict_path | 设置字典路径 | ./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt | \ |
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| max_text_length | 设置文本最大长度 | 25 | \ |
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| character_type | 设置字符类型 | ch | en/ch, en时将使用默认dict，ch时使用自定义dict|
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| use_space_char | 设置是否识别空格 | True | 仅在 character_type=ch 时支持空格 |
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| label_list | 设置方向分类器支持的角度 | ['0','180'] | 仅在方向分类器中生效 |
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| save_res_path | 设置检测模型的结果保存地址 | ./output/det_db/predicts_db.txt | 仅在检测模型中生效 |
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### Optimizer ([ppocr/optimizer](../../ppocr/optimizer))
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| 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
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| :---------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: |
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| name | 优化器类名 | Adam | 目前支持`Momentum`,`Adam`,`RMSProp`, 见[ppocr/optimizer/optimizer.py](../../ppocr/optimizer/optimizer.py) |
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| beta1 | 设置一阶矩估计的指数衰减率 | 0.9 | \ |
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| beta2 | 设置二阶矩估计的指数衰减率 | 0.999 | \ |
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| clip_norm | 所允许的二范数最大值 | | \ |
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| **lr** | 设置学习率decay方式 | - | \ |
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| name | 学习率decay类名 | Cosine | 目前支持`Linear`,`Cosine`,`Step`,`Piecewise`, 见[ppocr/optimizer/learning_rate.py](../../ppocr/optimizer/learning_rate.py) |
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| learning_rate | 基础学习率 | 0.001 | \ |
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| **regularizer** | 设置网络正则化方式 | - | \ |
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| name | 正则化类名 | L2 | 目前支持`L1`,`L2`, 见[ppocr/optimizer/regularizer.py](../../ppocr/optimizer/regularizer.py) |
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| factor | 学习率衰减系数 | 0.00004 | \ |
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### Architecture ([ppocr/modeling](../../ppocr/modeling))
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在PaddleOCR中，网络被划分为Transform,Backbone,Neck和Head四个阶段
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| 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
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| :---------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: |
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| model_type | 网络类型 | rec | 目前支持`rec`,`det`,`cls` |
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| algorithm | 模型名称 | CRNN | 支持列表见[algorithm_overview](./algorithm_overview.md) |
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| **Transform** | 设置变换方式 | - | 目前仅rec类型的算法支持, 具体见[ppocr/modeling/transform](../../ppocr/modeling/transform) |
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| name | 变换方式类名 | TPS | 目前支持`TPS` |
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| num_fiducial | TPS控制点数 | 20 | 上下边各十个 |
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| loc_lr | 定位网络学习率 | 0.1 | \ |
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| model_name | 定位网络大小 | small | 目前支持`small`,`large` |
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| **Backbone** | 设置网络backbone类名 | - | 具体见[ppocr/modeling/backbones](../../ppocr/modeling/backbones) |
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| name | backbone类名 | ResNet | 目前支持`MobileNetV3`,`ResNet` |
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| layers | resnet层数 | 34 | 支持18,34,50,101,152,200 |
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| model_name | MobileNetV3 网络大小 | small | 支持`small`,`large` |
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| **Neck** | 设置网络neck | - | 具体见[ppocr/modeling/necks](../../ppocr/modeling/necks) |
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| name | neck类名 | SequenceEncoder | 目前支持`SequenceEncoder`,`DBFPN` |
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| encoder_type | SequenceEncoder编码器类型 | rnn | 支持`reshape`,`fc`,`rnn` |
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| hidden_size | rnn内部单元数 | 48 | \ |
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| out_channels | DBFPN输出通道数 | 256 | \ |
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| **Head** | 设置网络Head | - | 具体见[ppocr/modeling/heads](../../ppocr/modeling/heads) |
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| name | head类名 | CTCHead | 目前支持`CTCHead`,`DBHead`,`ClsHead` |
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| fc_decay | CTCHead正则化系数 | 0.0004 | \ |
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| k | DBHead二值化系数 | 50 | \ |
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| class_dim | ClsHead输出分类数 | 2 | \ |
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### Loss ([ppocr/losses](../../ppocr/losses))
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| 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
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| :---------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: |
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| name | 网络loss类名 | CTCLoss | 目前支持`CTCLoss`,`DBLoss`,`ClsLoss` |
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| balance_loss | DBLossloss中是否对正负样本数量进行均衡(使用OHEM) | True | \ |
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| ohem_ratio | DBLossloss中的OHEM的负正样本比例 | 3 | \ |
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| main_loss_type | DBLossloss中shrink_map所采用的的loss | DiceLoss | 支持`DiceLoss`,`BCELoss` |
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| alpha | DBLossloss中shrink_map_loss的系数 | 5 | \ |
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| beta | DBLossloss中threshold_map_loss的系数 | 10 | \ |
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### PostProcess ([ppocr/postprocess](../../ppocr/postprocess))
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| 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
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| :---------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: |
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| name | 后处理类名 | CTCLabelDecode | 目前支持`CTCLoss`,`AttnLabelDecode`,`DBPostProcess`,`ClsPostProcess` |
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| thresh | DBPostProcess中分割图进行二值化的阈值 | 0.3 | \ |
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| box_thresh | DBPostProcess中对输出框进行过滤的阈值，低于此阈值的框不会输出 | 0.7 | \ |
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| max_candidates | DBPostProcess中输出的最大文本框数量 | 1000 | |
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| unclip_ratio | DBPostProcess中对文本框进行放大的比例 | 2.0 | \ |
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### Metric ([ppocr/metrics](../../ppocr/metrics))
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| 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
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| :---------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: |
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| name | 指标评估方法名称 | CTCLabelDecode | 目前支持`DetMetric`,`RecMetric`,`ClsMetric` |
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| main_indicator | 主要指标,用于选取最优模型 | acc | 对于检测方法为hmean，识别和分类方法为acc |
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### Dataset ([ppocr/data](../../ppocr/data))
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| 字段 | 用途 | 默认值 | 备注 |
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| :---------------------: | :---------------------: | :--------------: | :--------------------: |
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| **dataset** | 每次迭代返回一个样本 | - | - |
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| name | dataset类名 | SimpleDataSet | 目前支持`SimpleDataSet`和`LMDBDataSet` |
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| data_dir | 数据集图片存放路径 | ./train_data | \ |
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| label_file_list | 数据标签路径 | ["./train_data/train_list.txt"] | dataset为LMDBDataSet时不需要此参数 |
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| ratio_list | 数据集的比例 | [1.0] | 若label_file_list中有两个train_list，且ratio_list为[0.4,0.6]，则从train_list1中采样40%，从train_list2中采样60%组合整个dataset |
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| transforms | 对图片和标签进行变换的方法列表 | [DecodeImage,CTCLabelEncode,RecResizeImg,KeepKeys] | 见[ppocr/data/imaug](../../ppocr/data/imaug) |
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| **loader** | dataloader相关 | - | |
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| shuffle | 每个epoch是否将数据集顺序打乱 | True | \ |
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| batch_size_per_card | 训练时单卡batch size | 256 | \ |
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| drop_last | 是否丢弃因数据集样本数不能被 batch_size 整除而产生的最后一个不完整的mini-batch | True | \ |
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| num_workers | 用于加载数据的子进程个数，若为0即为不开启子进程，在主进程中进行数据加载 | 8 | \ |
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<a name="3"></a>
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## 3. 多语言配置文件生成
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PaddleOCR目前已支持80种（除中文外）语种识别，`configs/rec/multi_languages` 路径下提供了一个多语言的配置文件模版: [rec_multi_language_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_multi_language_lite_train.yml)。
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您有两种方式创建所需的配置文件：
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1. 通过脚本自动生成
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[generate_multi_language_configs.py](../../configs/rec/multi_language/generate_multi_language_configs.py) 可以帮助您生成多语言模型的配置文件
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- 以意大利语为例，如果您的数据是按如下格式准备的：
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```
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|-train_data
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|- it_train.txt # 训练集标签
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|- it_val.txt # 验证集标签
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|- data
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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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```
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可以使用默认参数，生成配置文件：
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```bash
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# 该代码需要在指定目录运行
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cd PaddleOCR/configs/rec/multi_language/
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# 通过-l或者--language参数设置需要生成的语种的配置文件，该命令会将默认参数写入配置文件
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python3 generate_multi_language_configs.py -l it
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```
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- 如果您的数据放置在其他位置，或希望使用自己的字典，可以通过指定相关参数来生成配置文件:
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```bash
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# -l或者--language字段是必须的
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# --train修改训练集，--val修改验证集，--data_dir修改数据集目录，--dict修改字典路径， -o修改对应默认参数
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cd PaddleOCR/configs/rec/multi_language/
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python3 generate_multi_language_configs.py -l it \ # 语种
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--train {path/of/train_label.txt} \ # 训练标签文件的路径
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--val {path/of/val_label.txt} \ # 验证集标签文件的路径
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--data_dir {train_data/path} \ # 训练数据的根目录
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--dict {path/of/dict} \ # 字典文件路径
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-o Global.use_gpu=False # 是否使用gpu
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...
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```
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意大利文由拉丁字母组成，因此执行完命令后会得到名为 rec_latin_lite_train.yml 的配置文件。
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2. 手动修改配置文件
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您也可以手动修改模版中的以下几个字段得到配置文件:
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```
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Global:
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use_gpu: True
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epoch_num: 500
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...
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character_type: it # 需要识别的语种
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character_dict_path: {path/of/dict} # 字典文件所在路径
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Train:
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dataset:
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name: SimpleDataSet
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data_dir: train_data/ # 数据存放根目录
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label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"] # 训练集label路径
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||
...
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||
Eval:
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||
dataset:
|
||
name: SimpleDataSet
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||
data_dir: train_data/ # 数据存放根目录
|
||
label_file_list: ["./train_data/val_list.txt"] # 验证集label路径
|
||
...
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||
|
||
```
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||
目前PaddleOCR支持的多语言算法有：
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| 配置文件 | 算法名称 | backbone | trans | seq | pred | language | character_type |
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| :--------: | :-------: | :-------: | :-------: | :-----: | :-----: | :-----: | :-----: |
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| rec_chinese_cht_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 中文繁体 | chinese_cht|
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| rec_en_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 英语（区分大小写） | EN |
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| rec_french_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 法语 | french |
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| rec_ger_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 德语 | german |
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| rec_japan_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 日语 | japan |
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| rec_korean_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 韩语 | korean |
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| rec_latin_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 拉丁字母 | latin |
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| rec_arabic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 阿拉伯字母 | ar |
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| rec_cyrillic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 斯拉夫字母 | cyrillic |
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| rec_devanagari_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 梵文字母 | devanagari |
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更多支持语种请参考: [多语言模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/multi_languages.md#%E8%AF%AD%E7%A7%8D%E7%BC%A9%E5%86%99)
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