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数据准备
请按如下步骤设置数据集：
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：
ln -sf <path/to/dataset> <path/to/paddle_ocr>/train_data/cls/dataset
请参考下文组织您的数据。
- 训练集
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。
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
0和180分别表示图片的角度为0度和180度
" 图像文件名 图像标注信息 "
train_data/cls/word_001.jpg 0
train_data/cls/word_002.jpg 180
最终训练集应有如下文件结构：
|-train_data
|-cls
|- cls_gt_train.txt
|- train
|- word_001.png
|- word_002.jpg
|- word_003.jpg
| ...
- 测试集
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：
|-train_data
|-cls
|- 和一个cls_gt_test.txt
|- test
|- word_001.jpg
|- word_002.jpg
|- word_003.jpg
| ...
启动训练
PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本。
开始训练:
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
# 设置PYTHONPATH路径
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:.
# GPU训练 支持单卡，多卡训练，通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定卡号
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
# 启动训练
python3 tools/train.py -c configs/cls/cls_mv3.yml
- 数据增强
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。
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)。
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： randaugment.py img_tools.py
由于OpenCV的兼容性问题，扰动操作暂时只支持linux
训练
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 。
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。
注意，预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。
评估
评估数据集可以通过configs/cls/cls_reader.yml 修改EvalReader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
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
# GPU 评估， Global.checkpoints 为待测权重
python3 tools/eval.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy
预测
- 训练引擎的预测
使用 PaddleOCR 训练好的模型，可以通过以下脚本进行快速预测。
默认预测图片存储在 infer_img 里，通过 -o Global.checkpoints 指定权重：
# 预测分类结果
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
预测图片：
得到输入图像的预测结果：
infer_img: doc/imgs_words/en/word_1.png
scores: [[0.93161047 0.06838956]]
label: [0]