paddleocr训练自己的模型
时间: 2025-05-11 17:29:40 浏览: 34
### 如何使用 PaddleOCR 训练自定义 OCR 模型
#### 准备工作
在开始训练之前,需要完成一系列准备工作。这包括安装依赖库、配置环境以及准备必要的数据文件。
1. **激活虚拟环境并进入项目根目录**
确保已经成功克隆 `PaddleOCR` 仓库到本地,并通过命令行切换至其根目录[^2]。
2. **准备训练所需的数据**
自定义模型的训练需要提供以下几个关键文件:
- **训练集列表**: 包含图像路径及其对应标签的信息,通常命名为 `train_list.txt`。
- **验证集列表**: 类似于训练集列表,用于评估模型性能,通常命名为 `val_list.txt`。
- **字符字典文件**: 定义了目标语言中的所有可能字符集合,例如意大利语可使用 `{your/path/}PaddleOCR/ppocr/utils/dict/it_dict.txt`[^3]。
- **图片存储路径**: 存放所有的标注图片,确保路径与上述两个 `.txt` 文件一致。
#### 开始训练过程
以下是具体的操作步骤:
1. **修改配置文件**
编辑位于 `configs/rec/` 下对应的 YAML 配置文件,调整参数以适配您的数据集和硬件条件。主要涉及的内容有:
- 数据路径设置;
- 字符表指定;
- 批次大小(batch size)、学习率(learning rate)等超参调节。
2. **运行训练脚本**
使用如下 Python 命令启动训练流程:
```bash
python tools/train.py -c {path/to/your/yaml/file}
```
这里的 `-c` 参数指定了具体的配置文件位置。
3. **加载预训练权重(可选)**
如果希望加速收敛或者提升最终效果,可以从官方下载相应类型的预训练模型作为初始化权重引入。
4. **监控日志输出**
在终端界面实时观察损失函数变化趋势以及其他指标表现情况,及时发现潜在问题所在。
#### 示例代码片段
下面给出一段完整的调用样例供参考:
```python
import os
os.system('cd /home/aistudio/PaddleOCR-release-2.8 && \
python tools/train.py -c configs/rec/ch_ppocr_v3_rec.yml')
```
此段脚本实现了自动跳转至框架主目录再执行特定任务的功能。
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