指定模型: python tools/train.py -c configs/det/“yml文件名” -o Global.pretrained_model=./“预训练模型地址” 比如:python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4_det_cml.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/ch_PP-OCRv4_det_train/best_accuracy 注:和修改的yml文件里内容保...
PaddleOCR是百度开源的超轻量级OCR模型库,提供了数十种文本检测、识别模型,旨在打造一套丰富、领先、实用的文字检测、识别模型/工具库,助力使用者训练出更好的模型,并应用落地。 Paddle OCR特性: 超轻量级中文OCR,总模型仅8.6M 单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别 检测模型DB(4.1M)+识别模型C...
epoch_num:100# 训练epoch数save_model_dir:./output/ch_PP-OCR_v3_recsave_epoch_step:10eval_batch_step:[0,100]# 评估间隔,每隔100step评估一次pretrained_model:./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy# 预训练模型路径lr:name:Cosine# 修改学习率衰减策略为Cosinelearning_rate:0.0001#...
开始训练模型 在PPOCRLabel目录下运行cmd执行以下命令 # 单机单卡训练python tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml# 单机多卡训练,通过 --gpus 参数设置使用的GPU IDpython -m paddle.distributed.launch --gpus'0,1,2,3'tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml ...
六、总结 本文详细介绍了PaddleOCR从环境准备、数据准备、模型训练到模型评估与推理的全过程。通过本文的指导,您应该能够轻松上手PaddleOCR,并将其应用到实际项目中。PaddleOCR凭借其超轻量级、模型小、易于部署等特点,在OCR领域具有广泛的应用前景。希望本文对您有所帮助!相关...
【6】训练过程中一直出现找不到train和text里的word_000001.jpg的图片,相对路径和绝对路径都试过了,完全没用,就只好听之任之了,好在loss和acc都是在变化的。 【7】我的训练集是2w张,设置是32的batch_size,预先设置是500epoch,不过在14轮就已经loss到峰值了,再之后就又回升了 ...
训练文字检测模型: 下载之后在PaddleOCR-Main根目录下建立pretrain_models文件夹,并将训练模型解压至该文件夹下。如下图所示: 配置文字检测文件: 打开PaddleOCR-Main/configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_cml.yml ...
paddledetection上自带yolox模型文件,修改一些设计即可训练。 安装paddledetection 数据集准备 训练yolox模型需要的数据集格式为coco的格式。在paddledetection文件夹下的dataset下的coco文件夹中放好自己的数据集。 如果你的数据集是其他格式,例如VOC,tools文件夹下也提供了相应的转换代码。
注:本文是在作者项目上缺乏数据(样本仅六张图像)的情况下尝试的,仅作为训练流程的打通教程。训练效果无参考意义。 一、数据标注: 1. PPOCRLabel官方文档: https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/PPOCRLabel/README_ch.md 标注时需要注意,不要拖动四边形顶点,有个bug,会在拖动顶点时复制框...
paddleocr检测模型训练 1、准备数据集 在PaddleOCR目录下新建文件夹:train_data, 这个文件夹用于存放数据集的。 使用的是恩培提供的车牌识别数据集,下载car_plate_images.zip后,解压到train_data目录下 2、配置文件 在PaddleOCR主目录下:configs/det/ch_ppocr_v2.0/下, ...