本帖最后由 云天徽上 于 2024-8-20 17:11 编辑
本帖最后由 云天徽上 于 2024-8-20 14:20 编辑
本帖最后由 云天徽上 于 2024-8-19 17:20 编辑
1、获取微调检测模型的数据
检测模型的数据集的制作和获取具体参考PPOCRLabel进行数据标注，并划分检测数据集的步骤；得到的检测结果如下图所示：
其中trian/val/test文件夹下图片，train.txt等文件是对应的文本框的标注文件；
2、初始权重的获取
en_PP-OCRv3_det 【最新】原始超轻量模型，支持英文、数字检测 [ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](file:/././PaddleOCR-release-2.5/configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml) 3.8M
下载地址：
[https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_distill_train.tar](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_distill_train.tar)
3、检测模型的推理：
python tools/infer_det.py -c ./configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.infer_img="./train_data/drivingData/" Global.pretrained_model="./inference_model/en_PP-OCRv3_det_infer/best_accuracy"
4、检测模型的验证：
python tools/eval.py -c ./configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.checkpoints="{path/to/weights}/best_accuracy"
5、检测模型的训练：
有3种模型配置文件加载的方式，对应不同的yml的权重文件： 具体参考：https://aistudio.baidu.com/projectdetail/8236106
训练的细节参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/doc/doc_ch/finetune.md
4.1单机单卡训练：
python tools/train.py -c ./configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.pretrained_model="./inference_model/en_PP-OCRv3_det_infer/best_accuracy"
4.2混合精度训练：
python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained Global.use_amp=True Global.scale_loss=1024.0 Global.use_dynamic_loss_scaling=True
5、微调结果测试：
python tools/eval.py -c ./configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.checkpoints="./inference_model/en_PP-OCRv3_det_infer/best_accuracy"
5.1 检测模型微调前的精度
5.2 检测模型微调后的精度
训练后的模型各方面的性能都有了提升。。。
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
注意点：
1、如果检测的图像尺寸偏小的话，可以使用resize将图片放大一些；
2、如果训练出来的检测框偏小，可以修改参数unclip_ratio，将其调大即可。配置文件中的参数；
