paddleocr：使用自己的数据集训练文字检测模型

PaddleOCR地址：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
文字检测：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/doc/doc_ch/detection.md

一 数据准备

OCR数据标注工具：PPOCRLabel
cd 进入到PaddleOCR\PPOCRLabel，输入命令：
python PPOCRLabel.py --lang ch
ch为中文。en为英文。
输入上述命令python PPOCRLabel.py --lang ch，打开工具。

使用方法：
打开文件后点击“自动标注”，标注完毕之后点击“OK”。
对不准确的标注结果进行手动更改矩形框。
对于未检出的文字，点击右上角的“矩形标注”进行人工标注。
点击右下角的“确认”按钮。
之后点击“文件”->“导出检测结果”。

Label.txt：
内容是图片路径名字、文字标签和矩形框的四个坐标，用于训练检测模型。
注意：所有的图片都放到了一个txt里面，而不是一张图片对应一个txt。
具体说明见下图：

二 配置训练命令

** 配置文件说明：**
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/doc/doc_ch/config.md
** 模型下载地址：**
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/doc/doc_ch/models_list.md
1 模型
paddleocr中创建一个文件夹，名称为: pretrain_models/，对应模型下载之后解压到该路径。
见下图：

2 配置文件
ch_PP-OCRv2_det_cml.yml
修改注意部分见下图。

三 训练

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来源： https://blog.csdn.net/wss794/article/details/122471725