paddleocr训练文字识别

### PaddleOCR中下载ResNet预训练模型进行文字识别训练 对于希望利用PaddleOCR框架开展基于ResNet的文字识别研究或应用开发而言，获取并加载预训练模型是一个重要环节。为了实现这一目标，在安装配置好PaddleOCR环境之后，可以通过指定特定参数的方式选择使用ResNet作为主干网络的预训练模型。 #### 设置主干网络为ResNet34_vd 在定义模型架构时，通过设置`--architecture=chinese_cht_rec`或其他适用选项，并进一步指明采用`ResNet34_vd`为主干网路结构，能够确保所使用的预训练权重来源于该系列下的最优版本之一[^3]。 ```bash python tools/train.py \ --config_file=configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml \ --checkpoints=output/rec/best_accuracy \ --pretrained_model=/path/to/resnet_pretrain \ --save_checkpoint_dir=output/rec/checkpoints/ ``` 上述命令展示了如何启动训练脚本的同时引入预先训练好的ResNet模型。需要注意的是，实际路径应替换为本地存储位置或是远程仓库地址。 #### 修改配置文件以适应自定义需求 除了直接修改命令行参数外，还可以编辑对应的YAML格式配置文件来调整更多细节设定。例如，在`rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml`这样的配置文档里找到关于backbone的部分： ```yaml Architecture: model_type: rec algorithm: CRNN Backbone: name: ResNet layers: 34 use_last_conv: True Neck: ... Head: ... Loss: ... Optimizer: ... Global: epoch_num: 100 log_smooth_window: 20 print_batch_step: 10 save_epoch_step: 5 eval_batch_step: [0, 500] train_image_shape: "3,32,320" infer_img: ./doc/imgs_words_en/word_1.png character_dict_path: ppocr/utils/en_dict.txt load_static_weights: False pretrained_model: /path/to/pretrained_resnet checkpoints: output/rec/best_accuracy save_inference_dir: None do_eval: True cal_metric_during_train: True use_gpu: True use_tensorrt: False ir_optim: False use_fp16: False max_text_length: 25 image_shape: [3, 32, 320] batch_size_per_card: 64 num_workers: 8 distributed: False ``` 此段代码片段说明了怎样更改配置文件中的`pretrained_model`字段指向所需的ResNet预训练模型路径。 #### 准备必要的资源文件 当涉及到非英文字符集（如中文、日文或者其他小语种）时，则还需要额外准备适合的语言词典以及相应格式的数据列表文件。这些辅助材料通常位于项目目录下的固定子文件夹内，比如`ppocr/utils/dict/it_dict.txt`就是针对意大利语文本设计的例子[^2]。

### PaddleOCR训练文字识别准确率为零的原因分析 当遇到PaddleOCR训练文字识别时准确率为0的情况，可能由多个因素引起。以下是可能导致此现象的一些常见原因及其解决方案： #### 数据集质量与标注准确性 数据集中存在大量错误标签或模糊不清的图像会严重影响模型的学习效果[^1]。确保用于训练的数据集经过严格筛选和校验，图片清晰度高且标签无误。 #### 模型初始化参数设置不当 初始学习率过高或过低都可能导致收敛困难甚至无法正常工作。建议调整优化器超参如AdamW中的`learning_rate`至合理范围，并尝试不同的权重衰减系数来观察性能变化。 #### 特征提取网络选择不合适 对于特定应用场景下的字体风格差异较大等问题，预定义的基础骨干网（Backbone）未必能很好地捕捉到有效特征。可考虑更换更强大的视觉Transformer架构作为新的backbone替代原有ResNet系列结构以增强泛化能力[^3]。 #### 训练过程监控不足 缺乏对Loss曲线及其他重要指标的有效跟踪使得难以及时发现潜在问题所在。启用可视化工具TensorBoard记录每轮迭代后的各项统计信息以便后续诊断分析；同时定期保存checkpoint文件方便回溯历史版本状态进行对比测试。 ```python from paddleocr import PPStructure, draw_structure_result, save_structure_res import matplotlib.pyplot as plt # 初始化PP-Structrue实例并开启日志打印功能 structure = PPStructure(show_log=True) # 加载自定义配置项覆盖默认值 config = { 'det_model_dir': './inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/', 'rec_model_dir': './inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/' } structure.set_config(config) ``` 通过上述措施能够有效地排查并解决PaddleOCR在文字识别任务上出现acc=0这一异常状况。值得注意的是，在实际操作过程中还需结合具体项目背景灵活运用这些方法论，不断试验直至找到最适合当前场景的最佳实践路径。