百度paddleocr检测训练

一.源码准备

下载地址：paddleocr
注意：如果需要使用tensorrt加速，需要下载2.2以上版本的

运行环境
1.准备一个新的虚拟环境，安装下载的源码当中对应的requirements.txt文件，记住paddle的版本尽量和下载的代码版本一致，使用tensorrt需要的paddlepaddle版本也不一样，需要去官网查找
2.下载地址：paddlepaddle

二.准备数据

1.下载官网数据集
2.准备自己的数据集

官网数据：

# 在PaddleOCR路径下
cd PaddleOCR/
wget -P ./train_data/  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/train_icdar2015_label.txt
wget -P ./train_data/  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/test_icdar2015_label.txt

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自己的数据：

1. 安装与运行PPOCRLabel

一般拉取的paddleocr里面有PPOCRLabel

pip install PPOCRLabel  # 安装

# 选择标签模式来启动
PPOCRLabel --lang ch  # 启动【普通模式】，用于打【检测+识别】场景的标签
PPOCRLabel --lang ch --kie True  # 启动 【KIE 模式】，用于打【检测+识别+关键字提取】场景的标签
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2. 运行PPOCRLabel（pycharm的终端运行）

cd ./PPOCRLabel  #进入py文件所在位置
python PPOCRLabel.py --lang ch # 运行文件 
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3. 数据标注
   文件>打开目录>选择文件夹>左下角的自动标注（等待自动标注完成）
   
   查看标注是否正确，然后进行修改确定，下一张（记住需要先把自动保存开启）
   标注完成之后，再次 点击 文件>保存标记结果>保存识别结果
   会在数据文件生成如下数据
   

Cache.cach：保存的gt框的坐标

fileState.txt：类别标签

Label.txt：保存的gt框的坐标（一般用的都是这个）

rec_gt.txt：文本识别识别结果（对应的是文本识别）

三.参数修改（det_mv3_db.yml）
1.预训练模型参数
configs>det>det_mv3_db.yml 文件模型

预训练模型下载：

cd PaddleOCR/
# 下载MobileNetV3的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.tar

# 或，下载ResNet18_vd的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet18_vd_pretrained.tar

# 或，下载ResNet50_vd的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_ssld_pretrained.tar
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网址：预训练模型

网址：预训练模型和推理模型

2.训练数据参数

data_dir 需要修改成自己的

label_file_list 自己标签的位置

data_dir 不要写到自己的图片目录下

建议调成1，根据自己的电脑来设置
Eval当中的batch_size_per_card必须是1，这个不能更改

3.模型开始训练

python tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml
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也可以调整代码，直接运行train.py
program.py调整ArgsParser下面的-c -config 指定为.yml的配置文件路径（也就是你修改的配置文件路径）

最后训练好可以在./output/db_mv3 下面的yml中查看训练的配置文件

训练参数

Global:
  use_gpu: True                              #是否使用GPU
  epoch_num: 1200                             #最大训练轮数
  log_smooth_window: 20                       #日志最大宽度
  print_batch_step: 20                        #日志打印间隔
  save_model_dir: ../output/det_db/det_r50_vd_test/             #模型保存路径
  save_epoch_step: 200                        #模型保存间隔
  # evaluation is run every 2000 iterations
  eval_batch_step: [0,1200]                 #模型评估间隔
  # if pretrained_model is saved in static mode, load_static_weights must set to True
  load_static_weights: True                 #是否将预训练模型保存在静态图形模式
  cal_metric_during_train: False            #是否设置中值评估
  pretrained_model: ../pretrain_models/ResNet50_vd_pretrained        #预训练模型
  checkpoints: ../output/det_db/det_r50_vd_test/latest           #模型参数设置，用中断后加载参数继续训练
  save_inference_dir:     #推理模型保存路径
  use_visualdl: False           #是否设置可视化日志，启用visual
  infer_img: /data/_workspace/PPOCR/src/doc/imgs_en/img_10.jpg      #推理图片位置或者文件夹位置
  save_res_path: /data/_workspace/PPOCR/data/output/det_db/predicts_db.txt     #设置测试模型的保存路径，仅在检测模型中有效

Architecture:
  model_type: det                                                 #网络类型，名目支持rec,det,cls（识别，检测，方向）
  algorithm: DB                                 #算法类型
  Transform:                                    #设置转换方法，目前仅支持识别算法
  Backbone:
    name: ResNet                                #主干网络
    layers: 50                                  #resnet层数，目前支持18，34，50，101，152，200
  Neck:
    name: DBFPN                                #目前支持SequenceEncoder,DBFPN
    out_channels: 256                          #输出通道数
  Head:
    name: DBHead                             #目前支持CTCHead,DBHead,ClsHead
    k: 50                                    #DBHead二值化系数

Loss:
  name: DBLoss                              #损失函数，目前支持CTCLoss,DBLoss,ClsLoss
  balance_loss: true                        #是否平衡样本数
  main_loss_type: DiceLoss                   #收缩映射损耗
  alpha: 5                                  #收缩损失系数
  beta: 10                                  #阈值损失系数
  ohem_ratio: 3                             #正负样本比

Optimizer:
  name: Adam                                   #优化器，目前支持Momentum,Adam,RMSProp
  beta1: 0.9                                   #一阶衰减率
  beta2: 0.999                                 #二阶衰减率
  lr:
    learning_rate: 0.001                       #学习率大小
  regularizer:
    name: 'L2'                                 #正则,L1,L2
    factor: 0                                  #学习率衰减系数

PostProcess:
  name: DBPostProcess                #处理后类名
  thresh: 0.3                        #分割图像的二值化阈值
  box_thresh: 0.6                    #输出框的阈值，低于的框不输出
  max_candidates: 1000               #输出最大文本框数
  unclip_ratio: 1.7                  #文本框的比例

Metric:
  name: DetMetric                    #度量，目前支持DetMetric,RecMetric,ClsMetric
  main_indicator: hmean              #选择最佳模型

Train:
  dataset:
    name: SimpleDataSet        #数据类型，支持SimpleDataSet,LMDBDataSet

    data_dir: ../train_data/ic15_data/text_localization/        #数据图片路径（训练）
    label_file_list:
      - ../train_data/ic15_data/text_localization/train_icdar2015_label.txt    #数据标注文件（路径，标注框信息等）
    ratio_list: [1.0]            #数据集比率，如果有两个文件，可以写【0.4,0.6】，第一个占0.4，第二个占0.6
    transforms:                  #变换图像和标签的方法列表
      - DecodeImage: # load image   加载图像
          img_mode: BGR
          channel_first: False
      - DetLabelEncode: # Class handling label    标签处理
      - IaaAugment:  #图像增广
          augmenter_args:
            - { 'type': Fliplr, 'args': { 'p': 0.5 } }
            - { 'type': Affine, 'args': { 'rotate': [-10, 10] } }
            - { 'type': Resize, 'args': { 'size': [0.5, 3] } }
      - EastRandomCropData:
          size: [640, 640]
          max_tries: 50
          keep_ratio: true
      - MakeBorderMap:
          shrink_ratio: 0.3   # 0.4
          thresh_min: 0.3
          thresh_max: 0.7
      - MakeShrinkMap:
          shrink_ratio: 0.3  #0.4
          min_text_size: 8
      - NormalizeImage:
          scale: 1./255.
          mean: [0.485, 0.456, 0.406]
          std: [0.229, 0.224, 0.225]
          order: 'hwc'
      - ToCHWImage:
      - KeepKeys:
          keep_keys: ['image', 'threshold_map', 'threshold_mask', 'shrink_map', 'shrink_mask'] # the order of the dataloader list
  loader:
    shuffle: True             #是否破坏数据顺序
    drop_last: False          #是否放弃最后一个未完成的批次
    batch_size_per_card: 8  #16   批量大小
    num_workers: 1  #8        子进程

Eval:
  dataset:
    name: SimpleDataSet
    data_dir: ../train_data/ic15_data/text_localization/
    label_file_list:
      - ../train_data/ic15_data/text_localization/test_icdar2015_label.txt
    transforms:
      - DecodeImage: # load image
          img_mode: BGR
          channel_first: False
      - DetLabelEncode: # Class handling label
      - DetResizeForTest:
          image_shape: [736, 1280]
      - NormalizeImage:
          scale: 1./255.
          mean: [0.485, 0.456, 0.406]
          std: [0.229, 0.224, 0.225]
          order: 'hwc'
      - ToCHWImage:
      - KeepKeys:
          keep_keys: ['image', 'shape', 'polys', 'ignore_tags']
  loader:
    shuffle: False
    drop_last: False
    batch_size_per_card: 1 # must be 1
    num_workers: 1    #8
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