# 文字检测
本节以icdar2015数据集为例，介绍PaddleOCR中检测模型训练、评估、测试的使用方式。
- [1. 准备数据和模型](#1-准备数据和模型)
- [1.1 准备数据集](#11-准备数据集)
- [1.2 下载预训练模型](#12-下载预训练模型)
- [2. 开始训练](#2-开始训练)
- [2.1 启动训练](#21-启动训练)
- [2.2 断点训练](#22-断点训练)
- [2.3 更换Backbone 训练](#23-更换backbone-训练)
- [2.4 混合精度训练](#24-混合精度训练)
- [2.5 分布式训练](#25-分布式训练)
- [2.6 知识蒸馏训练](#26-知识蒸馏训练)
- [2.7 其他训练环境](#27-其他训练环境)
- [2.8 模型微调](#28-模型微调)
- [3. 模型评估与预测](#3-模型评估与预测)
- [3.1 指标评估](#31-指标评估)
- [3.2 测试检测效果](#32-测试检测效果)
- [4. 模型导出与预测](#4-模型导出与预测)
- [5. FAQ](#5-faq)
# 1. 准备数据和模型
## 1.1 准备数据集
准备数据集可参考 [ocr_datasets](./dataset/ocr_datasets.md) 。
## 1.2 下载预训练模型
首先下载模型backbone的pretrain model，PaddleOCR的检测模型目前支持两种backbone，分别是MobileNetV3、ResNet_vd系列，
您可以根据需求使用[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/release/2.0/ppcls/modeling/architectures)中的模型更换backbone，
对应的backbone预训练模型可以从[PaddleClas repo 主页中找到下载链接](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release%2F2.0/README_cn.md#resnet%E5%8F%8A%E5%85%B6vd%E7%B3%BB%E5%88%97)。
```shell
cd PaddleOCR/
# 根据backbone的不同选择下载对应的预训练模型
# 下载MobileNetV3的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams
# 或，下载ResNet18_vd的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/ResNet18_vd_pretrained.pdparams
# 或，下载ResNet50_vd的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams
```
# 2. 开始训练
## 2.1 启动训练
*如果您安装的是cpu版本，请将配置文件中的 `use_gpu` 字段修改为false*
```shell
# 单机单卡训练 mv3_db 模型
python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
-o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained
# 单机多卡训练，通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
-o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained
```
上述指令中，通过-c 选择训练使用configs/det/det_mv3_db.yml配置文件。
有关配置文件的详细解释，请参考[链接](./config.md)。
您也可以通过-o参数在不需要修改yml文件的情况下，改变训练的参数，比如，调整训练的学习率为0.0001
```shell
python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001
```
## 2.2 断点训练
如果训练程序中断，如果希望加载训练中断的模型从而恢复训练，可以通过指定Global.checkpoints指定要加载的模型路径：
```shell
python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints=./your/trained/model
```
**注意**：`Global.checkpoints`的优先级高于`Global.pretrained_model`的优先级，即同时指定两个参数时，优先加载`Global.checkpoints`指定的模型，如果`Global.checkpoints`指定的模型路径有误，会加载`Global.pretrained_model`指定的模型。
## 2.3 更换Backbone 训练
PaddleOCR将网络划分为四部分，分别在[ppocr/modeling](../../ppocr/modeling)下。 进入网络的数据将按照顺序(transforms->backbones->
necks->heads)依次通过这四个部分。
```bash
├── architectures # 网络的组网代码
├── transforms # 网络的图像变换模块
├── backbones # 网络的特征提取模块
├── necks # 网络的特征增强模块
└── heads # 网络的输出模块
```
如果要更换的Backbone 在PaddleOCR中有对应实现，直接修改配置yml文件中`Backbone`部分的参数即可。
如果要使用新的Backbone，更换backbones的例子如下:
1. 在 [ppocr/modeling/backbones](../../ppocr/modeling/backbones) 文件夹下新建文件，如my_backbone.py。
2. 在 my_backbone.py 文件内添加相关代码，示例代码如下:
```python
import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.nn.functional as F
class MyBackbone(nn.Layer):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(MyBackbone, self).__init__()
# your init code
self.conv = nn.xxxx
def forward(self, inputs):
# your network forward
y = self.conv(inputs)
return y
```
3. 在 [ppocr/modeling/backbones/\__init\__.py](../../ppocr/modeling/backbones/__init__.py)文件内导入添加的`MyBackbone`模块，然后修改配置文件中Backbone进行配置即可使用，格式如下:
```yaml
Backbone:
name: MyBackbone
args1: args1
```
**注意**：如果要更换网络的其他模块，可以参考[文档](./add_new_algorithm.md)。
## 2.4 混合精度训练
如果您想进一步加快训练速度，可以使用[自动混合精度训练](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/01_paddle2.0_introduction/basic_concept/amp_cn.html)， 以单机单卡为例，命令如下：
```shell
python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
-o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained \
Global.use_amp=True Global.scale_loss=1024.0 Global.use_dynamic_loss_scaling=True
```
## 2.5 分布式训练
多机多卡训练时，通过 `--ips` 参数设置使用的机器IP地址，通过 `--gpus` 参数设置使用的GPU ID：
```bash
python3 -m paddle.distributed.launch --ips="xx.xx.xx.xx,xx.xx.xx.xx" --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \
-o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained
```
**注意:** （1）采用多机多卡训练时，需要替换上面命令中的ips值为您机器的地址，机器之间需要能够相互ping通；（2）训练时需要在多个机器上分别启动命令。查看机器ip地址的命令为`ifconfig`；（3）更多关于分布式训练的性能优势等信息，请参考：[分布式训练教程](./distributed_training.md)。
## 2.6 知识蒸馏训练
PaddleOCR支持了基于知识蒸馏的检测模型训练过程，更多内容可以参考[知识蒸馏说明文档](./knowledge_distillation.md)。
**注意：** 知识蒸馏训练目前只支持PP-OCR使用的`DB`和`CRNN`算法。
## 2.7 其他训练环境
- Windows GPU/CPU
在Windows平台上与Linux平台略有不同:
Windows平台只支持`单卡`的训练与预测，指定GPU进行训练`set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`
在Windows平台，DataLoader只支持单进程模式，因此需要设置 `num_workers` 为0;
- macOS
不支持GPU模式，需要在配置文件中设置`use_gpu`为False，其余训练评估预测命令与Linux GPU完全相同。
- Linux DCU
DCU设备上运行需要设置环境变量 `export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3`，其余训练评估预测命令与Linux GPU完全相同。
## 2.8 模型微调
实际使用过程中，建议加载官方提供的预训练模型，在自己的数据集中进行微调，关于检测模型的微调方法，请参考：[模型微调教程](./finetune.md)。
# 3. 模型评估与预测
## 3.1 指标评估
PaddleOCR计算三个OCR检测相关的指标，分别是：Precision、Recall、Hmean（F-Score）。
训练中模型参数默认保存在`Global.save_model_dir`目录下。在评估指标时，需要设置`Global.checkpoints`指向保存的参数文件。
```shell
python3 tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints="{path/to/weights}/best_accuracy"
```
## 3.2 测试检测效果
测试单张图像的检测效果：
```shell
python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/img_10.jpg" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy"
```
测试DB模型时，调整后处理阈值：
```shell
python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/img_10.jpg" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy" PostProcess.box_thresh=0.6 PostProcess.unclip_ratio=2.0
```
* 注：`box_thresh`、`unclip_ratio`是DB后处理参数，其他检测模型不支持。
测试文件夹下所有图像的检测效果：
```shell
python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy"
```
# 4. 模型导出与预测
inference 模型（`paddle.jit.save`保存的模型）
一般是模型训练，把模型结构和模型参数保存在文件中的固化模型，多用于预测部署场景。
训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的只有模型的参数，多用于恢复训练等。
与checkpoints模型相比，inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合于实际系统集成。
检测模型转inference 模型方式：
```shell
# 加载配置文件`det_mv3_db.yml`，从`output/det_db`目录下加载`best_accuracy`模型，inference模型保存在`./output/det_db_inference`目录下
python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./output/det_db_inference/"
```
DB检测模型inference 模型预测：
```shell
python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="DB" --det_model_dir="./output/det_db_inference/" --image_dir="./doc/imgs/" --use_gpu=True
```
如果是其他检测，比如EAST模型，det_algorithm参数需要修改为EAST，默认为DB算法：
```shell
python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="EAST" --det_model_dir="./output/det_db_inference/" --image_dir="./doc/imgs/" --use_gpu=True
```
更多关于推理超参数的配置与解释，请参考：[模型推理超参数解释教程](./inference_args.md)。
# 5. FAQ
Q1: 训练模型转inference 模型之后预测效果不一致？
**A**：此类问题出现较多，问题多是trained model预测时候的预处理、后处理参数和inference model预测的时候的预处理、后处理参数不一致导致的。以det_mv3_db.yml配置文件训练的模型为例，训练模型、inference模型预测结果不一致问题解决方式如下：
- 检查[trained model预处理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/configs/det/det_mv3_db.yml#L116)，和[inference model的预测预处理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/tools/infer/predict_det.py#L42)函数是否一致。算法在评估的时候，输入图像大小会影响精度，为了和论文保持一致，训练icdar15配置文件中将图像resize到[736, 1280]，但是在inference model预测的时候只有一套默认参数，会考虑到预测速度问题，默认限制图像最长边为960做resize的。训练模型预处理和inference模型的预处理函数位于[ppocr/data/imaug/operators.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/ppocr/data/imaug/operators.py#L147)
- 检查[trained model后处理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/configs/det/det_mv3_db.yml#L51)，和[inference 后处理参数](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/c1ed243fb68d5d466258243092e56cbae32e2c14/tools/infer/utility.py#L50)是否一致。
Q1: 训练EAST模型提示找不到lanms库？
**A**：执行pip3 install lanms-nova 即可。