PaddleOCR2.6版本大致教程

PaddleOCR 2.6 版本大致教程 PaddleOCR 是一个基于深度学习的 Optical Character Recognition（OCR）系统，能够实现高效的文本识别和图像检测。下面是 PaddleOCR 2.6 版本大致教程，涵盖了环境配置、标签生成、数据集划分、YML 文件配置、模型训练和验证、模型推理等方面的内容。 一、环境配置 在开始使用 PaddleOCR 之前，需要配置好环境。新建一个虚拟环境名为 PaddleOCR，然后进入对应的代码文件路径的终端。安装 paddlepaddle-gpu 和 PyYAML，命令分别为 `python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple` 和 `pip install PyYAML`。接着，安装 PaddleOCR，命令为 `pip install "paddleocr>=2.6.0.3"`。安装分类组件 paddleclas，命令为 `pip install paddleclas>=2.4.3`。 二、标签生成 标签生成是 OCR 系统的重要步骤。cd 到 PPOCRLabel 目录，然后安装依赖项，命令为 `pip install -r requirements.txt`。接着，执行标签生成命令 `python PPOCRLabel.py --lang ch`，这将生成识别标签和检测标签。生成 rec_gt.txt 和 Label.txt，分别是识别标签和检测标签。 三、数据集划分 数据集划分是 OCR 系统的重要步骤。修改 PPOCRLabel/gen_det_train_val_test.py 文件中的参数，然后执行生成 train.txt、val.txt 和 test.txt。接着，修改 PPOCRLabel/gen_rec_follow_det.py 文件中的参数，然后执行生成 rec_train.txt 和 rec_test.txt。 四、YML 文件配置 YML 文件配置是 OCR 系统的重要步骤。创建一个新的 YML 文件，例如 ch_PP-OCRv3_det_cml_myself.yml。然后，主要配置 pretrained_model 和其他参数，例如 BATCH_SIZE、train 和 eval 的路径等。接着，指定 train.txt 的路径，而图片路径则不需要写了。 五、模型训练和验证 模型训练和验证是 OCR 系统的重要步骤。执行训练命令 `python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml_myself.yml`。接着，执行验证命令 `python tools/eval.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml_myself.yml -o Global.checkpoints="D:/model/PaddleOCR-release-117/PaddleOCR-release-2.6/output/ch_PP-OCR_v3_det_1206/best_accuracy"`。 六、模型推理 模型推理是 OCR 系统的重要步骤。执行推理命令 `python tools/export_model.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml_myself.yml -o Global.pretrained_model="D:/model/PaddleOCR-release-117/PaddleOCR-release-2.6/output/ch_PP-OCR_v3_det_1206/best_accuracy" -o Global.save_inference_dir="./inference/det_cml_ppocrv3_1206"`。然而，需要注意的是，直接使用上述命令可能会加载预训练权重，需要直接把训练后的权重写在 YML 文件中。