paddleocr训练数据集
时间: 2023-08-10 07:07:00 浏览: 243
PaddleOCR的训练数据集可以通过以下步骤进行配置:
1. 下载所需的预训练模型,将其解压并放置在"PaddleOCR/pretrain_models"文件夹中。同时,下载对应的配置文件并将其放置在"PaddleOCR/configs/rec"文件夹中。例如,使用"rec_chinese_common_train_v2.0.yml"配置文件和对应的预训练模型。
2. 在配置文件中进行一些必要的修改。在全局部分,确保"use_gpu"字段的值为false,以适应没有GPU支持的电脑。同时,指定模型的保存路径"save_model_dir"和预训练模型的路径"pretrained_model"。在训练部分,指定数据集的路径"data_dir"和标签文件的路径"label_file_list",并根据需要修改"num_workers"字段以控制多线程的数量。
3. 准备训练数据集。将数据集文件放置在指定的"data_dir"路径下,并确保标签文件的路径与配置文件中的"label_file_list"字段一致。
4. 开始训练。运行PaddleOCR的训练脚本,指定使用的配置文件。训练过程中会自动加载预训练模型,并根据配置文件中的参数进行训练。
请注意,以上步骤仅是一个概述,并且具体的配置和操作可能与您的环境和需求有所不同。建议您参考PaddleOCR的官方文档和示例代码,以获得更详细的指导。
相关问题
paddleocr训练数据集格式
### PaddleOCR 训练数据集格式要求
对于PaddleOCR而言,在准备用于训练的数据集时,需遵循特定的结构和命名约定来确保顺利读取与处理。具体来说:
#### 文本检测(Text Detection)
文本检测任务中的图像应当被放置于指定目录下,并通过标签文件关联每张图片与其对应的边界框信息。
- **训练数据**应存放在`det_train_images`文件夹内[^4];
- 测试数据则置于`det_test_images`文件夹中;
每个样本由一张输入图像及其相应的标注组成。标注通常保存在一个单独的文字文件里,每一行代表一个矩形区域的位置坐标(xmin, ymin, xmax, ymax),以及该区域内文字的内容描述(可选)[^1]。
#### OCR识别(Recognition)
针对字符识别部分,同样需要构建类似的组织方式:
- 图像存储路径可以是类似于`rec_train_data`这样的名称;
- 对应的标签可以通过CSV或其他表格形式提供,其中至少包含两列:一是指向对应图像文件相对路径的字段;二是记录着这张图上所显示的确切字符串内容的另一栏位[^3]。
为了便于理解如何设置这些参数,下面给出一段Python脚本示例,展示怎样加载并解析上述提到的一种常见类型的标签文件——即采用`.txt`扩展名且内部按照行分割多个对象实例的情况下的实现方法:
```python
def load_label_file(label_path):
labels = []
with open(label_path, 'r', encoding='utf8') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
parts = line.strip().split('\t')
img_name = parts[0]
boxes_and_texts = [part.split(',') for part in parts[1:]]
label_info = {
"image": img_name,
"annotations": [{"box": list(map(int, box[:4])), "text": ','.join(box[4:])} for box in boxes_and_texts]
}
labels.append(label_info)
return labels
```
此函数接受单个参数`label_path`表示标签文件的具体位置,返回值是一个列表,里面包含了所有已解析好的条目。每一个条目的字典结构都清晰地标明了所属图片的名字(`img_name`)还有围绕目标物体绘制出来的多边形顶点座标连同其上的文字说明(`boxes_and_texts`)[^2]。
paddleocr训练公开数据集
### 使用 PaddleOCR 训练公开数据集
为了利用 PaddleOCR 框架训练公开数据集,需遵循一系列配置和操作流程。PaddleOCR 支持多种预处理方式以及灵活的数据加载机制,这有助于提高模型性能并适应不同场景下的 OCR 需求。
#### 准备环境与依赖项
安装 PaddleOCR 及其所需依赖库是首要任务。通过 pip 安装命令可以快速完成这一过程:
```bash
pip install paddleocr
```
确保已正确设置 Python 环境,并且版本兼容于当前使用的 PaddleOCR 版本[^1]。
#### 获取并准备数据集
选择合适的公开数据集对于训练至关重要。常见的 OCR 数据集包括 ICDAR、COCO Text 和 SynthText 等。下载选定的数据集后,按照官方文档说明将其转换成适合输入给 PaddleOCR 的格式。通常情况下,这意味着要创建图像文件夹并将对应的标签保存在一个单独的文本文件里,每行对应一张图片及其标注信息。
#### 修改配置文件
进入 `train` 文件夹下找到默认配置文件(通常是 yaml 格式的),根据实际需求调整参数设定。比如指定 GPU 设备数量、批次大小(batch size)、迭代次数(max_iter),还有学习率策略等超参调优选项。特别注意的是,在多卡环境下可能还需要额外配置分布式训练的相关参数。
#### 开始训练
一切就绪之后就可以启动训练脚本了。一般而言,可以通过如下指令来执行训练过程:
```bash
python tools/train.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2_0_rec_train.yml
```
上述命令中的 `-c` 参数后面跟的就是之前编辑好的配置文件路径。随着训练进度推进,可以在日志输出中观察到损失函数的变化趋势以及其他监控指标的表现情况。
#### 测试与评估
当训练完成后,应当对生成的模型进行全面测试以验证效果好坏。借助内置工具或第三方评测平台都可以实现这一点。此外,如果希望进一步优化现有成果,则可以根据反馈继续微调网络结构或是探索其他改进措施。
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