paddleocr 训练 dbnet
时间: 2025-05-11 12:24:37 浏览: 32
### 使用 PaddleOCR 训练 DBNet 模型
#### 配置文件解析
在使用 PaddleOCR 进行 DBNet 模型训练时,`config.py` 文件是一个重要的配置文件,其中包含了模型路径以及后处理参数的设置[^2]。此文件定义了整个训练过程中涉及的关键参数。
#### 数据预处理与后处理一致性
为了确保 `trained model` 和 `inference model` 的预测效果一致,需特别注意数据的预处理和后处理参数的一致性。如果两者之间的参数存在差异,则可能导致最终预测结果不匹配的问题[^1]。
#### 修改 YAML 配置文件
官方提供了用于 DBNet 检测模型的默认 YAML 配置文件(如 `det_mv3_db.yml`)。当自定义训练时,可能需要调整该文件中的部分超参数以适应特定的数据集需求。以下是常见的可调参数:
- **Global 参数**
- `pretrained_model`: 设置为预训练权重路径。
- `save_inference_dir`: 定义导出推理模型的目标目录。
- **Train 参数**
- `dataset_root`: 数据集根目录位置。
- `train_label_file_list`: 训练标签列表文件路径。
- `batch_size_per_card`: 单张 GPU 上的批量大小。
- **Eval 参数**
- 类似于 Train 参数,但针对验证阶段设定。
#### 转换 Inference Model
完成模型训练之后,可以利用以下命令将训练好的模型转换成 inference 模型以便部署:
```bash
python3 tools/export_model.py \
-c configs/det/det_mv3_db.yml \
-o Global.pretrained_model="./output/db_mv3_3/best_accuracy" \
Global.save_inference_dir="./output/db_mv3_3_inference/"
```
上述脚本会读取指定的 YAML 配置文件并按照给定路径保存对应的 inference 模型[^3]。
#### 示例代码片段
下面展示了一个简单的 Python 脚本来加载已有的 inference 模型进行测试:
```python
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# 初始化 OCR 对象
ocr = PaddleOCR(
det_model_dir='./output/db_mv3_3_inference/inference',
use_angle_cls=True,
lang='en'
)
img_path = 'example.jpg' # 替换为目标图片路径
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
print(line)
```
通过以上方法即可实现基于 PaddleOCR 的 DBNet 模型训练及其后续应用开发工作流。
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