paddleocr训练检测模型
时间: 2025-05-24 07:01:36 浏览: 15
### 使用 PaddleOCR 训练自定义文本检测模型
为了使用 PaddleOCR 训练自定义的文本检测模型,可以按照以下方法操作:
#### 数据准备
首先需要准备好训练所需的数据集。数据集应包含图像文件以及对应的标注文件。PaddleOCR 支持多种标注格式,常见的有 ICDAR 格式的标注文件。确保每张图片都有相应的标注文件,并将其分为训练集和验证集[^2]。
#### 安装依赖环境
安装 PaddleOCR 及其依赖项。可以通过克隆官方仓库并安装必要的 Python 库来完成此步骤:
```bash
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
cd PaddleOCR
pip install -r requirements.txt
```
#### 修改配置文件
进入 `configs` 文件夹,找到适合的预设配置文件(如 `det_r18_vd_db_v1.1.yml`),复制一份作为新的配置文件用于修改。主要调整以下几个参数:
- **Train.dataset.image_root**: 设置为训练数据集中图像所在的目录路径。
- **Eval.dataset.annotation_file**: 指向验证集的标签文件路径。
- **Global.pretrained_model**: 如果需要加载预训练权重,则设置该字段指向预训练模型地址;如果不使用预训练模型则留空。
- **Global.save_model_dir**: 设定保存最终模型的位置。
- **Optimizer.lr.decay.step_size**: 调整学习率衰减周期等超参以适应具体任务需求[^3]。
#### 开始训练过程
当一切准备就绪之后,执行如下命令启动训练流程:
```bash
sudo python tools/train.py -c your_custom_config_path.yml [-o Global.checkpoints=checkpoint_path_if_resume]
```
其中 `-c` 参数指定了刚才编辑好的 YAML 配置文件位置;可选参数 `-o Global.checkpoints` 则是用来指定断点续训时所使用的检查点路径[^1]^,^[^3]。
#### 断点恢复机制
假如因为某些原因导致训练中途停止,在重新开始之前可通过设定 checkpoint 来继续未完成的工作。例如:
```bash
python tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db_icdar2019_v1.1.yml -o Global.checkpoints=output/det_db_icdar2019/best_accuracy
```
通过以上步骤即可利用 PaddleOCR 成功构建出自定义化的文本检测解决方案。
### 注意事项
在整个过程中需要注意保持硬件资源充足特别是显存大小满足要求,同时合理规划好各个阶段的时间分配以免影响整体进度安排。
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