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courao / ocr.pytorch

A pure pytorch implemented ocr project including text detection and recognition
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我换了ctpn预训练模型进行训练，loss值降下来了，但是拿训练出的模型检测不到结果，下面是我的图，要检测表盘数字区域，这可能会是什么原因呢 #19

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dbAIStudio commented 4 years ago

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courao commented 4 years ago

你好，想了解一下你这个图是测试的图像吗，训练的图像的图像是怎么样的，也是类似的吗？ 因为CTPN是用于检测所有的文字的，所以我觉得其实这个场景可能不是很适用。 如果单纯想检测表盘数字然后做识别的话可能ssd/yolo/faster-rcnn+crnn这个方案可能会更好一点。

dbAIStudio commented 4 years ago

为了先方便出效果，训练和测试图一样，我将您的代码用voc格式加载训练的，训练过程中感觉并没有起到作用，是不是还需要改其他地方？

courao commented 4 years ago

不知道你的训练数据是多少， 一方面的原因可能是收敛的不是很好，所以有欠拟合的可能 另一方面的话可以调整在测试阶段的阈值以及图像大小参数 主要是指detect/ctpn_predict.py文件里的prob_thresh调低一点，对height的值也可以做一些大小调整

dbAIStudio commented 4 years ago

方便加个微信么2236962381，数据确实比较少，它loss值0.1左右，预测时prob_thresh height都有调整过，之前拿的您提供的ctpn模型作为预训练模型，因为我只标记着数字，而那个预训练可以检测到字母汉字，如果我的数据压根不影响模型，那么一开始的loss值总降不下去就解释的通了，第二次我没有加载预训练进行训练loss值可以降下去，只是检测没效果，给我感觉就是这些数据根本没有进入网络来影响模型，

ZHANG-hengzhi commented 4 years ago

请问大神们，我用CTPN网络训练了一些银行卡的图片，但是用我新训练的模型检测也是不出现框框，检测不到结果，请问是什么原因呀。

zty8599 commented 4 years ago

方便加个微信么2236962381，数据确实比较少，它loss值0.1左右，预测时prob_thresh height都有调整过，之前拿的您提供的ctpn模型作为预训练模型，因为我只标记着数字，而那个预训练可以检测到字母汉字，如果我的数据压根不影响模型，那么一开始的loss值总降不下去就解释的通了，第二次我没有加载预训练进行训练loss值可以降下去，只是检测没效果，给我感觉就是这些数据根本没有进入网络来影响模型，

您好，我的情况和您的情况类似，我是加载预训练模型loss可以降下去，但是检测结果和训练之前没有区别；不加载预训练模型loss不降，之后的检测结果什么都没有。请问您是怎么解决的？

ZHANG-hengzhi commented 4 years ago

哎呀，我是小小白，我也不会解决。

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "zty8599"<notifications@github.com>; 发送时间: 2020年5月5日(星期二) 下午3:44 收件人: "courao/ocr.pytorch"<ocr.pytorch@noreply.github.com>; 抄送: "张恒志"<594300065@qq.com>;"Comment"<comment@noreply.github.com>; 主题: Re: [courao/ocr.pytorch] 我换了ctpn预训练模型进行训练，loss值降下来了，但是拿训练出的模型检测不到结果，下面是我的图，要检测表盘数字区域，这可能会是什么原因呢 (#19)

方便加个微信么2236962381，数据确实比较少，它loss值0.1左右，预测时prob_thresh height都有调整过，之前拿的您提供的ctpn模型作为预训练模型，因为我只标记着数字，而那个预训练可以检测到字母汉字，如果我的数据压根不影响模型，那么一开始的loss值总降不下去就解释的通了，第二次我没有加载预训练进行训练loss值可以降下去，只是检测没效果，给我感觉就是这些数据根本没有进入网络来影响模型，

您好，我的情况和您的情况类似，我是加载预训练模型loss可以降下去，但是检测结果和训练之前没有区别；不加载预训练模型loss不降，之后的检测结果什么都没有。请问您是怎么解决的？

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huangxin168 commented 2 years ago

对于这种 最大字符 比 最小字符 大很多的情况，不要用原来的场景训练出来的模型做迁移学习，因为以前的场景跟现在相差太大了，比重新学习还要费劲，因为要纠正原来的记忆。 建议准备足够数据重新训练，换新的检测算法。