paddleocr 训练具体步骤

<think>好的，用户想了解PaddleOCR训练的具体步骤。我需要先回忆一下相关的流程，确保每一步都正确无误。首先，PaddleOCR是一个OCR工具，支持检测、识别和端到端模型。用户可能对这些模型的训练步骤都感兴趣，或者只关注其中一部分，比如检测或识别。 用户可能已经有基本的环境配置，但可能需要指导如何准备数据集、调整配置文件、启动训练等。我需要分步骤详细说明，但也要注意不要遗漏关键点，比如数据格式转换、配置文件参数调整、训练命令等。 首先，环境安装是基础，需要确保安装了PaddlePaddle和PaddleOCR。然后数据准备部分，用户可能需要知道如何组织数据集，特别是如果使用自定义数据的话。比如检测任务的数据集需要图片和对应的标注文件，格式可能是icdar2015那样的。 接下来是配置文件的选择和修改。这里需要提醒用户根据不同的模型（MobileNetV3、ResNet等）选择对应的配置文件，并修改数据路径、类别数等参数。可能用户会忽略调整类别数，导致错误，所以这点要强调。 然后启动训练的命令，包括指定配置文件、使用GPU等。之后是评估和测试，确保模型训练效果。最后是模型导出，将训练好的模型导出为inference模型，便于部署。 另外，用户可能需要知道如何恢复中断的训练，使用-r参数。还有，如果遇到显存不足的问题，可能需要调整batch_size。这些常见问题也应该提到。 需要检查步骤是否全面，有没有遗漏的环节，比如数据预处理、数据增强的配置是否在配置文件中修改。另外，中文支持方面，识别任务需要正确设置字符字典，比如ppocr_keys_v1.txt，用户可能需要替换为自己的字典文件。 可能用户是刚开始接触PaddleOCR，所以每个步骤需要详细但不过于技术化。确保命令和路径的示例正确，比如数据集路径的占位符是否正确，如dataset/icdar2015/text_localization/。 最后，确认所有LaTeX格式是否正确，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个回答中可能用到的数学公式不多，不过如果有的话需要正确应用。比如损失函数或评估指标如果有公式的话，需要正确书写。不过当前问题可能不需要太多数学公式，所以可能主要关注步骤描述。 总结下来，回答的结构应该是分步骤的，从环境安装到数据准备、配置调整、训练启动、评估、导出模型，每一步详细说明，并给出具体命令示例，同时提醒常见注意事项和自定义数据的处理方法。</think>PaddleOCR训练步骤可分为环境准备、数据准备、配置文件调整、模型训练与验证、模型导出等阶段。以下是详细步骤： --- ### 一、环境安装 1. **安装PaddlePaddle** ```bash # GPU版本（需CUDA/cuDNN支持） pip install paddlepaddle-gpu==2.5.2.post120 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html # CPU版本 pip install paddlepaddle==2.5.2 ``` 2. **安装PaddleOCR** ```bash pip install "paddleocr>=2.0.1" ``` --- ### 二、数据准备 #### 1. 检测任务（如DB算法） - **数据集格式**：图片与标注文件（如`train.txt`），每行格式为： `图像路径\t[{"transcription": "文本内容", "points": [[x1,y1],...,[x4,y4]]}, ...]` 示例： `img/001.jpg\t[{"transcription": "Hello", "points": [[10,20],[100,20],[100,50],[10,50]]}]` - **公开数据集**：下载ICDAR2015等，按格式组织到`dataset/icdar2015/text_localization/`目录。 #### 2. 识别任务（如CRNN算法） - **数据集格式**：图片与标注文件（如`train.txt`），每行格式为： `图像路径\t标签文本` 示例： `img/001.jpg\tPaddleOCR` --- ### 三、配置文件调整 1. **选择配置文件** - 检测模型：`configs/det/det_mv3_db.yml`（MobileNetV3 + DB） - 识别模型：`configs/rec/PP-OCRv4/rec_mobile_ppocrv4.yml` 2. **修改关键参数** ```yaml # 检测任务示例（det_mv3_db.yml） Train: dataset: data_dir: dataset/icdar2015/text_localization/ # 数据集根目录 label_file_list: [train_icdar2015_label.txt] # 训练集标注文件路径 loader: batch_size_per_card: 8 # 根据显存调整 # 识别任务示例（rec_mobile_ppocrv4.yml） Train: dataset: data_dir: dataset/rec_data/ # 数据集根目录 label_file_list: [train.txt] # 训练集标注文件路径 character_dict_path: ppocr_keys_v1.txt # 字符字典路径（需替换为自定义字典） ``` --- ### 四、启动训练 #### 1. 检测模型训练 ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \ -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/det_mv3_db_v2.0_train/ \ Global.save_model_dir=output/det_db/ ``` #### 2. 识别模型训练 ```bash python3 tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv4/rec_mobile_ppocrv4.yml \ -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/en_PP-OCRv4_rec_train/ \ Global.save_model_dir=output/rec_ppocrv4/ ``` #### 3. 关键参数说明 - `-c`: 配置文件路径 - `-o`: 覆盖配置参数（如预训练模型路径、保存目录） - 恢复训练：添加 `Global.checkpoints=output/rec_ppocrv4/latest` --- ### 五、评估与测试 #### 1. 模型评估 ```bash # 检测任务评估 python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints=output/det_db/best_accuracy # 识别任务评估 python3 tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv4/rec_mobile_ppocrv4.yml -o Global.checkpoints=output/rec_ppocrv4/best_accuracy ``` #### 2. 单张图片测试 ```bash paddleocr --image_dir img_1.jpg --det_model_dir output/det_db/ --rec_model_dir output/rec_ppocrv4/ --use_angle_cls false ``` --- ### 六、模型导出为推理格式 ```bash python3 tools/export_model.py \ -c configs/det/det_mv3_db.yml \ -o Global.pretrained_model=output/det_db/best_accuracy \ Global.save_inference_dir=inference/det_db python3 tools/export_model.py \ -c configs/rec/PP-OCRv4/rec_mobile_ppocrv4.yml \ -o Global.pretrained_model=output/rec_ppocrv4/best_accuracy \ Global.save_inference_dir=inference/rec_ppocrv4 ``` --- ### 七、注意事项 1. **数据预处理**：确保标注文件编码为UTF-8，路径无空格或特殊字符。 2. **显存不足**：减少`batch_size_per_card`或使用AMP混合精度训练。 3. **自定义字典**：识别任务需替换`ppocr_keys_v1.txt`为包含所有字符的字典文件。 4. **多语言支持**：修改`character_dict_path`和`character_type`参数（如`ch`, `en`, `fr`）。