3.3 切换对应模型重识别,更高效的自动标注 3.4 生成给Det的标注文件分别为如下三个 3.5 如何生成给Rec的标注文件 结尾: 至此大家应该都会使用PPOCRLabel这个半自动标注工具了, 下一期会写如何用自己制作的数据集训练出能够识别身份证上面的18位ID的Det(检测器)与Rec(识别器) 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后...
原因是数据量不够!因为demo的示例模型只是基于几百张标注图片训练的,在个别没训练到的场景上,表现捉襟见肘。 比如下面这张图,检测框就一个都没能识别出来(训练的图片多是单电表): 要使电表检测的精度进一步提高,除了在网络结构上下功夫(如:鸟枪换炮!基于PP-OCRv3的电表检测识别),最终还是逃不了下笨功夫——标...
2.1 训练OCR模型 2.1.1 文本检测 (1)数据 PaddleOCR中提供的模型大多数为通用模型,在进行文本检测的过程中,相邻文本行的检测一般是根据位置的远近进行区分,如上图,使用PP-OCRv3通用中英文检测模型进行文本检测时,容易将”民族“与“汉”这2个代表不同的字段检测到一起,从而增加后续KIE任务的难度。因此建议在做KIE...
UDML:联合互学习知识蒸馏策略UDML(Unified-Deep Mutual Learning)联合互学习是 PP-OCRv2 与 PP-OCRv3 中采用的对于文本识别非常有效的提升模型效果的策略。在训练时,引入2个完全相同的模型进行互学习,计算2个模型之间的互蒸馏损失函数(DML loss),同时对 transformer 中间层的输出结果计算距离损失函数(L2 loss)。使...
UDML(Unified-Deep Mutual Learning)联合互学习是PP-OCRv2与PP-OCRv3中采用的对于文本识别非常有效的提升模型效果的策略。在训练时,引入2个完全相同的模型进行互学习,计算2个模型之间的互蒸馏损失函数(DML loss),同时对transformer中间层的输出结果计算...
UDML(Unified-Deep Mutual Learning)联合互学习是PP-OCRv2与PP-OCRv3中采用的对于文本识别非常有效的提升模型效果的策略。在训练时,引入2个完全相同的模型进行互学习,计算2个模型之间的互蒸馏损失函数(DML loss),同时对transformer中间层的输出结果计算距离损失函数(L2 loss)。使用该策略,最终XFUND数据集上,SER任务...