在训练OCR（光学字符识别）模型时，数据集的划分是至关重要的步骤。合理的划分能确保模型的泛化能力，即在未见过的数据上仍能表现良好。本文将详细介绍如何划分训练集、验证集和测试集，确保模型的性能和可靠性。...一般来说，训练集占整个数据集的60%到80%。训练集中的样本应尽可能全面，涵盖所有可能的场景和变体，以便模型能够学习到足够的信息。2.2 验证集验证集用于调优模型超参数以及选择最佳模型。...这对于OCR模型特别重要，因为不同字符、字体和语言的分布可能非常不均匀。...60%，验证集 20%，测试集 20%3.3 时间序列划分如果数据集具有时间相关性（例如OCR任务中的连续扫描页），应根据时间顺序进行划分，确保训练集、验证集和测试集都涵盖不同时期的数据，避免模型只在特定时间段的数据上表现良好...结论合理的数据集划分和数据增强是确保OCR模型性能的关键步骤。通过划分训练集、验证集和测试集，并结合数据增强技术，可以提高模型的泛化能力，确保其在不同场景下的可靠性。
（1）透视变换 （具体原理可查看：仿射变换，透视变换：二维坐标到二维坐标之间的线性变换，可用于landmark人脸矫正）
百度提出OCR结构化模型StrucTexT，首次将中英文字段级多模态特征融入OCR结构化预训练进行特征增强，在6项OCR结构化数据集合上努力刷新了业界最好效果；同时基于StrucTexT打造数字化医疗理赔方案...近两年，多模态预训练技术的加持给OCR结构化模型性能和泛化性带来了显著收益。...为了解决这一问题，百度OCR提出联合字符级别和字段级别的多模态预训练模型——StrucTexT： 1.首创字段级多模态特征增强：提出字段级文档结构建模，结合文本序列，提出遮罩式视觉语言模型、字段长度预测...在多模态信息表示上，StrucTexT构建文本、图像和布局的多模态特征，并提出“遮罩式视觉语言模型”，“字段长度预测”和“字段方位预测”三种自监督预训练任务促进跨模态特征交互，帮助模型学习模态间的信息关联...1.字符信息抽取任务：StrucTexT基于预训练模型使用字符粒度的分类方式，在中文试卷数据集EPHOIE上取得了99.30%的卓越效果。
与提示相反，在训练的过程中，我们实际上要修改模型的参数。...可以简单的理解为，训练是为模型提供输入的过程，模型猜测出一个对应的输出，然后基于这个输出答案，我们更改模型的参数，令下一次的输出更加接近正确的答案。...模型训练是改变词汇分布的一个更重要的方法，从零开始训练一个模型需要耗费大量的成本，对于一般用户来说是不可能完成的任务。...用户通常会使用一个已经在大规模数据上训练好的预训练模型进行进一步训练，这个预训练模型可能是在一个通用任务或数据集上训练得到的，具有对一般特征和模式的学习能力。...训练成本 模型训练需要耗费硬件成本，最后给出一个基于OCI的不同训练方法的硬件成本。
若使用已保存好的镜像reid_mgn:v1，在本机上可按如下操作训练 # 1.进入已保存环境的镜像（reid_mgn:v1（8.48G）、pytorch/pytorch:1.0.1-cuda10.0...personReID ufoym/deepo:testv1 /bin/bash (75服务器) # 2.进入到工程目录 cd /home/personReID/MGN-pytorch-master # 3.复制预训练模型到指定路径...打开另一个终端 docker ps 查看容器内镜像（找到reid_mgn:v1 前对应的数字字符串%%%%） docker stats %%%%% 实时监测内存情况 # 4.训练...（在原终端继续进行，注：demo.sh是已改好参数的） sh demo1.sh 补充： 训练前需要修改的文件及代码 1.demo.sh文件 修改data路径（把你的数据集路径添加到 –datadir）、...：需将数据集文件名由原始的Market-1501-****改为和代码匹配的Market1501 2.trainer.py 修改train、test中的epoch 3.main.py 如果是单GPU训练
out.5.txt [root@docker01 test01]# cat *.txt [54v ikhb‘ ymm 7y28 nl 9c mzb 和上面的图片对应，其实就一个 3.gif 图片识别对了 训练工作...那么需要在目录下新建一个名字为“font_properties”的文件，并且输入文本 : 注意:这里 200test 必须与训练名中的名称保持一致,填入下面内容 ,这里全取值为0，表示字体不是粗体、斜体等等...然后 合并训练文件 [root@docker01 03test]# ll 总用量 2100 -rw-r--r-- 1 root root 10210 10月 26 16:53 200test.box -...1 root root 778 10月 27 01:03 shapetable -rw-r--r-- 1 root root 2301 10月 27 01:00 unicharset 修改文件，并合并训练文件...然后 合并训练文件 [root@docker01 03test]# ll 总用量 2100 -rw-r--r-- 1 root root 10210 10月 26 16:53 200test.box
在已有模型上finetune自己的数据训练一个模型 1、准备训练数据和测试数据 2、制作标签 3、数据转换,将图片转为LMDB格式 前三步的过程和 如何利用自己的数据训练一个分类网络 是一样的，参考处理即可.../type" # uncomment the following to default to CPU mode solving type: "AdaDelta" solver_mode: GPU 6、训练模型...#网络结构描述文件 deploy_file = caffe_root+'models/finetune_test/deploy.prototxt' #训练好的模型 model_file = caffe_root...+'models/finetune_test/models/solver_iter_15000.caffemodel' finetune的好处 如果我们想自己训练一个效果较好的模型，需要大量的数据，非常优秀的硬件条件...，以及漫长的训练时间，但是，我们可以利用现有的caffemodel模型训练利用较少的数据训练一个效果较好的模型。
如果是想训练一个手写体识别的模型，用一些前人收集好的手写文字集就好了，比如中科院的这些数据集。...http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Offline_database.html 但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型，那么我们就需要各种印刷字体的训练集...第三步的生成字体图像最为重要，如果仅仅是生成很正规的文字，那么用这个正规文字集去训练模型，第一图像数目有点少，第二模型泛化能力比较差，所以我们需要对字体图像做大量的图像处理工作，以增大我们的印刷体文字数据集...当然，如果需要进一步扩大数据集来增强训练得到的模型的泛化能力，可以花更多的时间去收集各类汉字字体，那么模型在面对各种字体时也能从容应对，给出准确的预测。...额外的图像增强 第三步生成的汉字图像是最基本的数据集，它所做的图像处理仅有旋转这么一项，如果我们想在数据增强上再做多点东西，想必我们最终训练出来的OCR模型的性能会更加优秀。
模型训练技巧 神经网络模型设计训练流程 图1-1 神经模型设计流程 当我们设计并训练好一个神经网络之后，需要在训练集上进行验证模型效果是否良好。...这一步的目的在于判断模型是否存在欠拟合；在确定已经在训练集上拟合的很好，就需要在测试集上进行验证，如果验证结果差就需要重新设计模型；如果效果一般，可能需要增加正则化，或者增加训练数据； 欠拟合处理策略...集成学习的做法大致是，从训练集中采样出多笔数据，分别去训练不同的模型（模型的结构可以不同）。用训练出的多个模型分别对测试集进行预测，将最终的结果进行平均（如图1-16所示）。...因此，每个神经元有2种选择，而M个神经元就有2M选择，对应的就可以产生2M种模型结构。因此，在训练模型时，就相当于训练了多个模型。...对于模型中的某个权重是，在不同的dropout的神经网络中是共享的。 图1-17 dropout训练过程 但是，在训练好之后，需要进行预测。但是无法将如此多的模型分别进行存储，并单独预测。
本文将介绍由Vary团队开发的通用端到端模型GOT，这一模型在OCR领域具有革命性的潜力。...论文概览 论文标题：GOT: Towards OCR-2.0 发布平台：arXiv 链接：arXiv.org 模型特点 GOT模型是首个迈向OCR 2.0时代的通用端到端模型，它在多个方面展现了其先进性...： 多任务支持：GOT模型支持多种OCR任务，包括场景文本OCR、文档OCR、细粒度OCR以及更通用的OCR任务。...训练方法 GOT模型的训练分为三个阶段： 第一阶段：高效预训练encoder，使用小型OPT-125M作为decoder，快速引入大量数据。...第二阶段：联合训练encoder-decoder，使用Qwen团队预训练的Qwen0.5B，适当增大decoder以适应OCR-2.0的知识需求。
分类模型 本质上是线性回归模型 优化目标 J ( θ ) = ∑ − y i l o g ( h ( θ T x i ) ) − ( 1 − y i ) l o g ( 1 − h...frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}} h(θTx)=1+e−θTx1，是sigmoid函数 linear regression和logistic regression都属于广义线性模型...，linear regression是将高斯分布放在广义线性模型下推导得到的，logistic regression是将伯努利分布放在广义线性模型下推导得到的，softmax regression是将多项式分布放在广义线性模型下推导得到的...推导请见： https://www.zhihu.com/question/35322351/answer/67117244 LR和linear SVM的异同 同： 都是线性分类器，模型求解的是超平面...SVM自带正则，LR需要添加上正则项 根据经验来看，对于小规模数据集，SVM的效果要好于LR，但是大数据中，SVM的计算复杂度受到限制，而LR因为训练简单，可以在线训练，所以经常会被大量采用
关于中文的识别，效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了，所以自己亲身试用一下，分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路。 文中所用到的身份证图片资源是百度找的，如有侵权可联系我删除。...一、准备工作 1、下载Tesseract-OCR引擎，注意要3.0以上才支持中文哦，按照提示安装就行。 2、下载chi_sim.traindata字库。要有这个才能识别中文。...下好后，放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面。 3、下载jTessBoxEditor，这个是用来训练字库的。 以上的几个在百度都能找到下载，就不详细讲了。...3、打开jTessBoxEditor矫正错误并训练 打开train.bat 找到tif图，打开，并校正。 4、训练。 只要在命令行输入命令即可。...得到训练好的字库。
接下来我们开始训练，这里要做三件事： 将训练数据上传到训练服务器，开始训练。 将训练过程可视化。 导出训练结果导出为可用作推导的模型文件。...可视化训练过程 将训练过程可视化是一个很重要的步骤，这样可以随时检查学习的效果，对后期的模型调优有很大的指导意义。...OK，现在是时候喝点咖啡，6 个小时以后来收获训练结果了。 导出模型文件 大约 6 个小时以后，模型就训练好了。...现在可以根据业务需求自行的进行训练并应用训练结果了，鼓掌！ 可能有人会问，我们用一个可以识别很多其他物体的模型做转移学习，训练出来了一个可以识别熊猫的模型，那么训练出来模型是不是也可以识别其他物体呢。...答案是否定的，你不能通过转移学习向一个已经训练好的识别模型里面增加可识别的物体，只能通过转移学习来加速你自己模型的训练速度。
如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型，也是非常方便，仅需添加6行代码。...buffer_size = 1000).batch(BATCH_SIZE) \ .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE).cache() 二，定义模型...metrics.SparseCategoricalAccuracy(),metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(5)]) return(model) 三，训练模型
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR[7] 把项目克隆到本地 cd PaddleOCR pip3 install -r requirements.txt 安装OCR...requirements.txt python PPOCRLabel.py --lang ch # 启动工具，如果启动没反应那么就是缺少环境 ch_ppocr_mobile_v2.0_rec 预训练模型...（其他模型可以参考地址:models_list.md[8]） ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_pre.tar[9] 训练参数文档 config.md[10] 本地配置文件路径: PaddleOCR-release...[](https://img1.dotnet9.com/2022/03/A6.png) PaddleOCR-release-2.4\pretrain_models #从官网下载的预训练模型放到这里 PaddleOCR-release...-2.4\output #训练输出目录 PaddleOCR-release-2.4\output\inference #最终导出模型 训练脚本 //训练模型 python tools/train.py
，其核心在于利用大规模的文本数据进行预训练，从而能够生成连贯且符合语法规则的自然语言文本。...PyTorch：是一个动态图型的深度学习框架，提供了丰富的工具和API来构建、训练神经网络模型。它以其易用性、灵活性以及良好的社区支持而受到研究者和开发者的青睐。...GPT模型的训练过程包括两个主要阶段：预训练和微调。在预训练阶段，模型通过学习大量文本资料来把握语言的基本规律和模式；在微调阶段，模型则通过特定任务的训练数据进行精细调整，以适应具体的应用场景。...人工智能的目标是使计算机能够像人一样思考、理解和适应环境，从而能够执行各种任务，从简单的自动化到复杂的认知任务 六、神经网络语言模型 我们知道的N-gram语言模型是基于统计的语言模型，是一种离散型的语言模型...所以人们开始尝试使用神经网络来建立语言模型。 关于神经网络的介绍：神经网络的激活函数-CSDN博客
放假了，终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西。上次谈到文字的切割，今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集。...如果是想训练一个手写体识别的模型，用一些前人收集好的手写文字集就好了，比如中科院的这些数据集。...第三步的生成字体图像最为重要，如果仅仅是生成很正规的文字，那么用这个正规文字集去训练模型，第一图像数目有点少，第二模型泛化能力比较差，所以我们需要对字体图像做大量的图像处理工作，以增大我们的印刷体文字数据集...当然，如果需要进一步扩大数据集来增强训练得到的模型的泛化能力，可以花更多的时间去收集各类汉字字体，那么模型在面对各种字体时也能从容应对，给出准确的预测。...额外的图像增强 第三步生成的汉字图像是最基本的数据集，它所做的图像处理仅有旋转这么一项，如果我们想在数据增强上再做多点东西，想必我们最终训练出来的OCR模型的性能会更加优秀。
需要修改的几个地方 1.编写.yaml文件 yaml待修改的参数特别重要一定要核对准确，直接影响模型训练成功与否 2.修改代码部分 1.编写.yaml文件 下载完源码后需要重新编写一个.yaml文件，用了训练自己的模型.../my_dataset/images/train/ #训练集images val: .....验证集 images # 标签个数 nc: 3 # class names names: [ 'l1', 'l2', 'l3' ] #类别的命名 yaml待修改的参数特别重要一定要核对准确，直接影响模型训练成功与否...2.修改代码部分 打开源码里面的train.py文件 第一个地方改为自己新建的数据集 第二个地方改为自己想要到训练迭代次数 python3 train.py 即可运行
一，分类模型的训练 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 二，回归模型的训练 ? ? ? ? ? ? ? ?...三，聚类模型的训练 KMeans算法的基本思想如下： 随机选择K个点作为初始质心 While 簇发生变化或小于最大迭代次数： 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 ?...四，降维模型的训练 PCA主成分分析(Principal Components Analysis)是最常使用的降维算法，其基本思想如下： 将原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合...五，管道Pipeline的训练 使用管道可以减少训练步骤 有时候，我们可以用管道Pipeline把多个估计器estimater串联起来一次性训练数据。...可以结合FeatureUnion 和 Pipeline 来创造出更加复杂的模型。 ?
根据上面的计算过程可知，下图的神经网络模型果然比较符合现实情况。带游泳池的首先大概率属于高档房，其次价格也比较高。不带游泳池的 属于低档房，而且价格较低。 为什么同样的模型，判断出的结果不一样呢？...所以找好的模型的过程，就是找到他们合适的参数， 这就叫训练模型。对于判断房 子这件事儿。如果我们要是个房产经纪的话，我们其实在日常的工作中，在不断总结更正这些参数，不断的完善这个人工网络模型。...让我们这个模型，对各种各样的 输入值都是正确的。人工智能这个学科也是在做这件事儿，通过不断的训练，让你的模型的参数越来越正确。从而对于输入的各种值，判断结果都是正确的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
