paddleocr训练模型结果只能对训练图片有效，对其他普通图片识别错误，如何能保留原来模型识别能力

[get-ao]

环境：

• paddleOcr2.9
• det模型ch_PP-OCRv3_det
• rec模型ch_PP-OCRv3_rec
• paddlepaddle3.0.0b1 gpu
  根据教程将几张图片训练完成后，导出模型，部署完成后，对训练的图片识别后是正常的，但是对其他的普通图片识别有误，如何能保留ch_PP-OCRv3_rec和ch_PP-OCRv3_det的识别能力，比如下面这张图片：
  
  但是识别结果是
  

[GreatV]

根据您的描述以及参考文档中的相关讨论，您遇到的问题是 PaddleOCR 模型在训练后仅对训练图片的识别效果良好，但对其他普通图片的识别效果变差，并且导出模型后识别能力进一步下降。以下是可能的原因及解决方法：

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问题原因分析

1. 过拟合问题：

   • 您使用了少量图片进行训练，因此模型可能过度拟合到这些训练图片上，导致其对未见过的图片（测试图片）的泛化能力较差。过拟合是由于训练数据不足或数据多样性不够导致的。

2. 模型导出问题：

   • 根据引用的讨论（链接），模型在使用 infer_rec.py 测试时表现正常，但导出后识别准确率显著下降（从 99% 降低到 66%）。这可能是导出配置文件或模型参数的问题。

3. 训练与预训练模型的冲突：

   • 如果您在训练时完全覆盖了预训练模型的能力，而没有保留其原有的特征，可能导致模型失去了预训练模型的泛化能力。

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解决方法

1. 增加训练数据

• 增加数据多样性：

  • 使用更多的图片（尤其是与目标测试图片相似的图片）进行训练。确保数据集覆盖多种字体、背景、噪声等情况。
  • 采用数据增强技术（如随机旋转、缩放、模糊、加噪声等），提升模型的鲁棒性。

• 混合训练数据：

  • 将少量的自定义训练数据与原始大规模数据（如 PaddleOCR 提供的公开数据集）结合进行训练，这样可以保留预训练模型的泛化能力。

2. 调整训练策略

• 冻结部分预训练模型参数：

  • 在训练过程中，可以冻结预训练模型的一部分参数（如特征提取网络的前几层），仅微调后几层或分类层，以保留预训练模型的能力。
  • 在配置文件中设置 Trainable: False 以冻结指定层。

• 使用小学习率微调：

  • 通过设置较小的学习率（如 0.0001），逐步微调模型，使其在自定义数据上适配的同时保留原有的识别能力。

3. 检查导出模型的配置

• 确保导出模型时的配置文件与训练时保持一致。例如，my-ch_PP-OCRv4_rec_hgnet.yml 中的参数是否完全正确，如 Global.character_dict_path 是否与训练时一致。
• 参考以下导出命令：

  python tools/export_model.py \
      -c configs/my-ch_PP-OCRv4_rec_hgnet.yml \
      -o Global.pretrained_model="./output/rec_ppocr_v4_hgnet/latest" \
      Global.save_inference_dir="./output/v4_hgnet_1/"

  • 确保 Global.pretrained_model 和 Global.save_inference_dir 的路径正确且有效。

4. 验证导出模型

• 在导出模型后，使用 tools/infer_rec.py 测试导出的模型，确保其识别结果与训练模型一致。如果不一致，可能是导出过程中的 Bug，建议检查 PaddleOCR 的版本并尝试升级到最新版本。

5. 调试与排查

• 对普通图片的误差分析：

  • 使用 infer_rec.py 对普通图片进行识别，并查看中间结果（如检测框的定位是否准确、识别的文本部分是否被截断）。

• 调整后处理参数：

  • 如果检测框定位不准确，可尝试调整 det_db_box_thresh 和 det_db_unclip_ratio 参数。

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总结

为了保留原始模型（ch_PP-OCRv3_rec 和 ch_PP-OCRv3_det）的识别能力，同时适配新数据，建议您采取以下步骤：

1. 增加自定义数据的数量与多样性，同时混合使用原始数据集进行训练。
2. 冻结部分预训练模型参数，微调其余部分。
3. 检查导出模型的配置与过程，确保与训练保持一致。
4. 调整推理阶段的参数，优化检测和识别效果。

如问题仍未解决，建议前往 PaddleOCR 官方讨论区进一步反馈问题：PaddleOCR Discussions。

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