数据集

采用icdar2015中4.2数据集：
word 图片
下载后需要转换标签：
数据转换工具在 train_data/gen_label.py

# 将官网下载的标签文件转换为 rec_gt_label.txt
python gen_label.py --mode="rec" --input_path="{path/of/origin/label}" --output_label="rec_gt_label.txt"

转换后的标签文件：
在这里插入图片描述
但以下命名方式不对，注意命名结构是train和test文件夹+标签文件：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

预训练模型

采用了：rec_mv3_none_bilstm_ctc 同样放置在pretrain_models 文件夹下

参数调节

在configs/rec/ 下选择rec_icdar15_train.yml，识别模型的参数训练设置，记事本打开。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

模型训练

python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml

在这里插入图片描述

模型评价

python3 tools/eval.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o Global.checkpoints="./output/rec/ic15/latest"

在这里插入图片描述

模型预测

python tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o Global.checkpoints="./output/rec/ic15/latest"

python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o Global.checkpoints="./output/rec/ic15/latest" Global.infer_img=doc/imgs_words/en/word_1.png

python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/ch_ppocr_v1.1/rec_chinese_lite_train_v1.1.yml -o Global.infer_img=doc/imgs_words/ch/word_1.jpg
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