【PPOCR】PaddleOCR训练en_PP-OCRv4_rec_infer识别模型
本帖最后由 云天徽上 于 2024-8-20 11:27 编辑###1. 文本识别模型微调
#### 1.1 数据选择
数据量：不更换字典的情况下，建议至少准备5000张的文本识别数据集用于模型微调；如果更换了字典（不建议），需要的数量更多。
数据分布：建议分布与实测场景尽量一致。如果实测场景包含大量短文本，则训练数据中建议也包含较多短文本，如果实测场景对于空格识别效果要求较高，则训练数据中建议也包含较多带空格的文本内容。
数据合成：针对部分字符识别有误的情况，建议获取一批特定字符数据，加入到原数据中使用小学习率微调。其中原始数据与新增数据比例可尝试 10:1 ～ 5：1， 避免单一场景数据过多导致模型过拟合，同时尽量平衡语料词频，确保常用字的出现频率不会过低。
特定字符生成可以使用 TextRenderer 工具，合成例子可参考 数码管数据合成 ，合成数据语料尽量来自真实使用场景，在贴近真实场景的基础上保持字体、背景的丰富性，有助于提升模型效果。
通用中英文数据：在训练的时候，可以在训练集中添加通用真实数据（如在不更换字典的微调场景中，建议添加LSVT、RCTW、MTWI等真实数据），进一步提升模型的泛化性能。
#### 1.2 模型选择
建议选择PP-OCRv4模型（配置文件：en_PP-OCRv4_rec.yml，预训练模型：ch_PP-OCRv4_rec_train.tar）进行微调，其精度与泛化性能是目前提供的最优预训练模型。
PP-OCRv4 模型使用了GTC策略，其中SAR分支参数量大，当训练数据为简单场景时模型容易过拟合，导致微调效果不佳，建议去除GTC策略，模型结构部分配置文件修改如下：
!(data/attachment/forum/202408/19/113616chhdnvhmwnnjhzh6.png)
!(data/attachment/forum/202408/19/113643l128zwm2wanewxop.png)
#### 1.3 训练超参选择
与文本检测任务微调相同，在识别模型微调的时候，最重要的超参就是预训练模型路径pretrained_model, 学习率learning_rate与batch_size，部分默认配置文件如下所示。
!(data/attachment/forum/202408/19/113704ohqfrzw069q9nxrr.png)
上述配置文件中，首先需要将pretrained_model字段指定为3.2章节中解压得到的ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy.pdparams文件路径。
PaddleOCR提供的配置文件是在8卡训练（相当于总的batch size是8*128=1024）、且没有加载预训练模型情况下的配置文件，因此您的场景中，学习率与总的batch size需要对应线性调整，例如：
如果您的场景中是单卡训练，单卡batch_size=128，则总的batch_size=128，在加载预训练模型的情况下，建议将学习率调整为左右（piecewise学习率策略，需设置2个值，下同）。
如果您的场景中是单卡训练，因为显存限制，只能设置单卡batch_size=64，则总的batch_size=64，在加载预训练模型的情况下，建议将学习率调整为左右。
如果有通用真实场景数据加进来，建议每个epoch中，垂类场景数据与真实场景的数据量保持在1:1左右。
比如：您自己的垂类场景识别数据量为1W，数据标签文件为vertical.txt，收集到的通用场景识别数据量为10W，数据标签文件为general.txt，
那么，可以设置label_file_list和ratio_list参数如下所示。每个epoch中，vertical.txt中会进行全采样（采样比例为1.0），包含1W条数据；general.txt中会按照0.1的采样比例进行采样，包含10W*0.1=1W条数据，最终二者的比例为1:1。
!(data/attachment/forum/202408/19/113743yrrc1qcv31dvnhvy.png)
#### 1.4 训练调优
训练过程并非一蹴而就的，完成一个阶段的训练评估后，建议收集分析当前模型在真实场景中的 badcase，有针对性的调整训练数据比例，或者进一步新增合成数据。通过多次迭代训练，不断优化模型效果。
如果在训练时修改了自定义字典，由于无法加载最后一层FC的参数，在迭代初期acc=0是正常的情况，不必担心，加载预训练模型依然可以加快模型收敛。
###2. 识别的训练代码：
python tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv4/en_PP-OCRv4_rec.yml \
-o Global.pretrained_model=./inference_model/en_PP-OCRv4_rec_infer/best_accuracy
### 3. 识别的评估代码
python tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv4/en_PP-OCRv4_rec.yml -o Global.pretrained_model=./output/rec_ppocr_v4/latest
### 4.识别的推理代码
python tools/infer_rec.py -c configs/rec/PP-OCRv4/en_PP-OCRv4_rec.yml
-o Global.infer_img="./doc/imgs_en/img_10.jpg"
Global.pretrained_model="./output/rec_ppocr_v4/best_accuracy"
微调前的结果
!(data/attachment/forum/202408/19/162448fl6kqplersxsjz33.png)
微调后的结果
!(data/attachment/forum/202408/19/165940b4slp1xm7v7fxlle.png)
### 5.训练后的模型转静态模型
python tools/export_model.py -c configs/rec/PP-OCRv4/en_PP-OCRv4_rec.yml
-o Global.pretrained_model=./output/best_accuracy
Global.save_inference_dir=./inference/
### 6.静态模型转onnx支持C++的TensorRT部署
paddle2onnx --model_dir /mnt/d/Downloads/202406/paddelocr/pp/ch_PP-OCRv4_det_infer/ --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --opset_version 11 --save_file /mnt/d/Downloads/202406/paddelocr/onnx/ch_PP-OCRv4_rec_infer.onnx
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