文字角度分类

数据准备

请按如下步骤设置数据集：

训练数据的默认存储路径是 PaddleOCR/train_data/cls,如果您的磁盘上已有数据集，只需创建软链接至数据集目录：

  1. ln -sf <path/to/dataset> <path/to/paddle_ocr>/train_data/cls/dataset

请参考下文组织您的数据。

  • 训练集

首先请将训练图片放入同一个文件夹（train_images），并用一个txt文件（cls_gt_train.txt）记录图片路径和标签。

注意： 默认请将图片路径和图片标签用 \t 分割，如用其他方式分割将造成训练报错

0和180分别表示图片的角度为0度和180度

  1. " 图像文件名                 图像标注信息 "
  2. train/word_001.jpg   0
  3. train/word_002.jpg   180

最终训练集应有如下文件结构：

  1. |-train_data
  2.     |-cls
  3.         |- cls_gt_train.txt
  4.         |- train
  5.             |- word_001.png
  6.             |- word_002.jpg
  7.             |- word_003.jpg
  8.             | ...
  • 测试集

同训练集类似，测试集也需要提供一个包含所有图片的文件夹（test）和一个cls_gt_test.txt，测试集的结构如下所示：

  1. |-train_data
  2.     |-cls
  3.         |- cls_gt_test.txt
  4.         |- test
  5.             |- word_001.jpg
  6.             |- word_002.jpg
  7.             |- word_003.jpg
  8.             | ...

启动训练

将准备好的txt文件和图片文件夹路径分别写入配置文件的 Train/Eval.dataset.label_file_list 和 Train/Eval.dataset.data_dir 字段下，Train/Eval.dataset.data_dir字段下的路径和文件里记载的图片名构成了图片的绝对路径。

PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本。

开始训练:

如果您安装的是cpu版本，请将配置文件中的 use_gpu 字段修改为false

  1. # GPU训练 支持单卡，多卡训练，通过 '--gpus' 指定卡号。
  2. # 启动训练，下面的命令已经写入train.sh文件中，只需修改文件里的配置文件路径即可
  3. python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3,4,5,6,7'  tools/train.py -c configs/cls/cls_mv3.yml
  • 数据增强

PaddleOCR提供了多种数据增强方式，如果您希望在训练时加入扰动，请在配置文件中取消Train.dataset.transforms下的RecAug和RandAugment字段的注释。

默认的扰动方式有：颜色空间转换(cvtColor)、模糊(blur)、抖动(jitter)、噪声(Gasuss noise)、随机切割(random crop)、透视(perspective)、颜色反转(reverse),随机数据增强(RandAugment)。

训练过程中除随机数据增强外每种扰动方式以50%的概率被选择，具体代码实现请参考： rec_img_aug.py randaugment.py

由于OpenCV的兼容性问题，扰动操作暂时只支持linux

训练

PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 configs/cls/cls_mv3.yml 中修改 eval_batch_step 设置评估频率，默认每1000个iter评估一次。训练过程中将会保存如下内容：

  1. ├── best_accuracy.pdopt # 最佳模型的优化器参数
  2. ├── best_accuracy.pdparams # 最佳模型的参数
  3. ├── best_accuracy.states # 最佳模型的指标和epoch等信息
  4. ├── config.yml # 本次实验的配置文件
  5. ├── latest.pdopt # 最新模型的优化器参数
  6. ├── latest.pdparams # 最新模型的参数
  7. ├── latest.states # 最新模型的指标和epoch等信息
  8. └── train.log # 训练日志

如果验证集很大，测试将会比较耗时，建议减少评估次数，或训练完再进行评估。

注意，预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。

评估

评估数据集可以通过修改configs/cls/cls_mv3.yml文件里的Eval.dataset.label_file_list 字段设置。

  1. export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
  2. # GPU 评估， Global.checkpoints 为待测权重
  3. python3 tools/eval.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy

预测

  • 训练引擎的预测

使用 PaddleOCR 训练好的模型，可以通过以下脚本进行快速预测。

通过 Global.infer_img 指定预测图片或文件夹路径，通过 Global.checkpoints 指定权重：

  1. # 预测分类结果
  2. python3 tools/infer_cls.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.load_static_weights=false Global.infer_img=doc/imgs_words/ch/word_1.jpg

预测图片：

方向分类器 - 图1

得到输入图像的预测结果：

  1. infer_img: doc/imgs_words/ch/word_1.jpg
  2.      result: ('0', 0.9998784)