FCENet效果巨差 - Githubissues

PaddlePaddle / PaddleOCR

Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools, support training and deployment among server, mobile, embedded and IoT devices)

https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/

Apache License 2.0

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FCENet效果巨差 #8894

Closed chc-stars closed 1 year ago

chc-stars commented 1 year ago

请提供下述完整信息以便快速定位问题/Please provide the following information to quickly locate the problem

系统环境/System Environment：win11
版本号/Version：Paddle：2.3 PaddleOCR：2.5 问题相关组件/Related components：训练效果不理想
运行指令/Command Code：python tools/train.py -c configs/det/our/det_res18_vd_dcn_fce_ctw.yml
完整报错/Complete Error Message：无公开数据集CTW效果图：验证集结果图：训练epoch：1200

chc-stars commented 1 year ago

请问下圈中的thr指的是什么？

andyjiang1116 commented 1 year ago

训练数据有多少呢？有加载预训练模型吗

andyjiang1116 commented 1 year ago

请问下圈中的thr指的是什么？

thr是得分阈值

chc-stars commented 1 year ago

没有，数据集就是CTW，训练1000，测试500.使用DB和EAST都能达到90以上，并且80多epoch就能收敛

andyjiang1116 commented 1 year ago

用的是最新版2.6分支的代码训练的吗？有没有改动配置啥的？

LDOUBLEV commented 1 year ago

发布的模型配置文件是 configs/det/det_r50_vd_dcn_fce_ctw.yml ，参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.6/doc/doc_ch/algorithm_det_fcenet.md

chc-stars commented 1 year ago

这种召回率很低是什么原因啊，我的数据集中每张图只有一个检测目标，并且是用四边形的四个点进行标注的，我看到召回率低的原因可能时，正样本被标为负样本，还有就是正负样本不均衡，但是我用DB，EAST网络检测的很好。我想问下是不是FCE网络是不是只针对弯曲文本，水平文本检测能力若，还是在标注是坐标点数太少的原因？

chc-stars commented 1 year ago

zher这是在我自己数据集上跑500个epoch的精度，训练集上的测试，总共2700张，测出来的智勇1000张。

github-actions[bot] commented 1 year ago

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