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DayBreak-u / chineseocr_lite

超轻量级中文ocr，支持竖排文字识别, 支持ncnn、mnn、tnn推理 ( dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet(378KB)) 总模型仅4.7M
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楼主好，我看您的模型效果很好，请问是用的什么数据集训练的？ #3

Closed fendaq closed 4 years ago

fendaq commented 4 years ago

楼主好，我看您的模型效果很好，请问是用的什么数据集训练的？

DayBreak-u commented 4 years ago

你自己测过了吗，我感觉效果不是特别好 哈哈

wangbingok1118 commented 4 years ago

楼主好，我看您的模型效果很好，请问是用的什么数据集训练的？

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DayBreak-u commented 4 years ago

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crnn 横排 我主要是https://github.com/YCG09/chinese_ocr 提到的数据集和自己的一些生成的数据集，竖排我主要是用生成的数据集

piaobuliao commented 4 years ago

识别结果展示的图片是在训练集里的图片吗？ 这个艺术字都能识别这么好，效果很赞啊 ，这个样本怎么造？

DayBreak-u commented 4 years ago

识别结果展示的图片是在训练集里的图片吗？ 这个艺术字都能识别这么好，效果很赞啊 ，这个样本怎么造？

没有在训练集的，我是基于这个项目https://github.com/Sanster/text_renderer 和 https://github.com/yanhaiming56/SynthText_Chinese_py3生成的，当然自己也收集了许多数据集。 效果其实不太好，你可以自己试试其他图片

left4back commented 4 years ago

首先感谢您的模型分享 我想问问您是用什么方法进行数据生成的呢，我之前也试过用生成的数据做票据识别，但即使肉眼看上去很相似的数据，最后训练出来的识别模型效果依然很差

DayBreak-u commented 4 years ago

首先感谢您的模型分享 我想问问您是用什么方法进行数据生成的呢，我之前也试过用生成的数据做票据识别，但即使肉眼看上去很相似的数据，最后训练出来的识别模型效果依然很差

用一部分真实的数据集呢

left4back commented 4 years ago

首先感谢您的模型分享 我想问问您是用什么方法进行数据生成的呢，我之前也试过用生成的数据做票据识别，但即使肉眼看上去很相似的数据，最后训练出来的识别模型效果依然很差

用一部分真实的数据集呢

您好，可否大概透露一下生成数据与真实数据的比例呢，我猜应该是用生成的数据训练再用真实数据finetune，但汉字那么多用少量数据finetune（比如说真实数据甚至不能覆盖字典中的所有字）会有提升吗

learn01one commented 4 years ago

楼主你好，你是对竖排和横排混合着训练的吗，还是有其它训练策略，可否提供一些思路，谢谢

DayBreak-u commented 4 years ago

楼主你好，你是对竖排和横排混合着训练的吗，还是有其它训练策略，可否提供一些思路，谢谢

你好，竖排和横排我是分开训练的，竖排主要是用90度的字体进行生成的样本

yangsuhui commented 4 years ago

楼主，您好，请问竖排是用90度的字体进行生成的样本怎么理解？ 是用https://github.com/Sanster/text_renderer或者https://github.com/yanhaiming56/SynthText_Chinese_py3项目生成的吗？ 但是这两个项目生成的是水平文本，怎么设置字体是90°的？ 谢谢

DayBreak-u commented 4 years ago

楼主，您好，请问竖排是用90度的字体进行生成的样本怎么理解？ 是用https://github.com/Sanster/text_renderer或者https://github.com/yanhaiming56/SynthText_Chinese_py3项目生成的吗？ 但是这两个项目生成的是水平文本，怎么设置字体是90°的？ 谢谢

在readme已经说明了 也提供了相应字体在https://github.com/ouyanghuiyu/chineseocr_lite/tree/master/vertical_text_fonts/fonts