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@ -100,10 +100,10 @@ PaddleOCR提供的配置文件是在8卡训练相当于总的batch size是`8*
* 数据分布:建议分布与实测场景尽量一致。如果实测场景包含大量短文本,则训练数据中建议也包含较多短文本,如果实测场景对于空格识别效果要求较高,则训练数据中建议也包含较多带空格的文本内容。
* 数据合成:针对部分字符识别有误的情况,建议获取一批特定字符数据,加入到原数据中使用小学习率微调。其中原始数据与新增数据比例可尝试 10:1 51 避免新增数据过多导致模型学偏,同时尽量平衡语料词频,确保常用字的出现频率不会过低。
* 数据合成:针对部分字符识别有误的情况,建议获取一批特定字符数据,加入到原数据中使用小学习率微调。其中原始数据与新增数据比例可尝试 10:1 51 避免单一场景数据过多导致模型过拟合,同时尽量平衡语料词频,确保常用字的出现频率不会过低。
特定字符生成可以使用 TextRenderer 工具,合成例子可参考 [数码管数据合成](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/applications/%E5%85%89%E5%8A%9F%E7%8E%87%E8%AE%A1%E6%95%B0%E7%A0%81%E7%AE%A1%E5%AD%97%E7%AC%A6%E8%AF%86%E5%88%AB/%E5%85%89%E5%8A%9F%E7%8E%87%E8%AE%A1%E6%95%B0%E7%A0%81%E7%AE%A1%E5%AD%97%E7%AC%A6%E8%AF%86%E5%88%AB.md#31-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%87%86%E5%A4%87)
合成数据语料尽量来自真实使用场景,字体、背景在贴近真实场景的基础上保持丰富,有助于提升模型效果。
合成数据语料尽量来自真实使用场景,在贴近真实场景的基础上保持字体、背景的丰富,有助于提升模型效果。
* 通用中英文数据在训练的时候可以在训练集中添加通用真实数据如在不更换字典的微调场景中建议添加LSVT、RCTW、MTWI等真实数据进一步提升模型的泛化性能。