如何识别方框和打对勾的方框-小白求助，成功后必分享

[yigengchen]

我在paddlepaddle2.4.2和 paddleocr2.8的版本上做图片识别，文字部分识别不错，但是图片中的方框和打对勾的方框识别不了；想做训练模型，用paddlelable上标注了图片中打对勾的方框和未打对勾的方框各6个，分别标记结果为checkbox和box，样本一共16条数据，然后进行模型训练，迭代100次；我是在 best_accuracy 预测模型上做的训练；按我的理解应该是在原来模型的基础上增加2个识别结果checkbox和box；但是导出模型后还是无法识别，不知道是什么原因，请大神们帮忙指点一下，是样本12条太少了还是训练参数需要提高，样本数据提供如下
rec_gt.txt
Label.txt

[GreatV]

根据你的描述，你在使用PaddleOCR进行训练以识别“方框”和“打对勾的方框”时遇到问题，以下是对问题及解决方案的分析和建议：

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问题分析：

1. 数据量不足：

   • 你提到用于训练的样本总共只有16张图片，而每类（checkbox和box）仅有6个标注。这远远不足以训练一个深度学习模型。通常，OCR模型需要数百甚至数千个样本才能有效学习特定特征。

2. 训练参数或设置可能不当：

   • 你使用了best_accuracy模型进行训练，可能没有充分调整模型的学习率、迭代次数等超参数来适配小样本数据。
   • 训练迭代次数为100次，这可能不足以让模型有效学习，即使样本较少。

3. 数据标注和预处理问题：

   • 你提到已经在PPOCRLabel中完成了标注。需要确认标注格式是否正确，并确保标注的样本集中，包含清晰的目标特征（“方框”和“打对勾的方框”）。

4. 类别区分度可能不明显：

   • 如果“checkbox”和“box”特征差异较小（例如仅靠对勾的存在与否区分），模型可能难以学习到这种微小差别。

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解决方案：

以下是针对问题的详细解决方案：

1. 增加数据量

• 数据扩充：使用数据增强技术生成更多样本，例如旋转、缩放、翻转、加噪声等。
• 引入更多样本：如果可能，收集更多使用场景下的真实数据，扩大样本量。
• 合成数据：通过程序生成带有“方框”和“打对勾的方框”的合成图片。

2. 调整训练参数

• 增加迭代次数：将训练迭代次数从100次提高到1000次或更多，尤其是在数据量较小的情况下。
• 调整学习率：尝试降低学习率（如0.0001或更低），以避免模型在小数据集上过拟合或无法收敛。
• 冻结预训练权重：如果你在best_accuracy模型基础上训练，可以尝试冻结部分预训练模型的权重，仅微调后面的层。

3. 确认数据标注格式

• PPOCRLabel的标注格式需与PaddleOCR的训练要求一致。检查rec_gt.txt和Label.txt文件，确保标注的格式和路径正确。
• 确保目标（checkbox和box）在标注中清晰标识，并且无混淆。

4. 调整模型架构

• 针对小样本：使用较轻量化的模型（如MobileNet等backbone），减少模型复杂度以适配小数据集。
• 针对类别区分：尝试增加模型的分类头，或使用Focal Loss来聚焦区分度小的类别。

5. 数据可视化检查

• 对训练和验证数据进行可视化，确认标注是否正确、目标是否清晰。
• 检查“方框”和“打对勾的方框”是否在训练集中有充分的代表性。

6. 模型调试与优化

• 验证集评估：观察训练过程中验证集的准确率，判断是否存在过拟合或欠拟合现象。
• 混淆矩阵分析：通过混淆矩阵检查模型对checkbox和box的分类能力，分析主要误分类问题。

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具体操作建议：

1. 数据增强代码示例：

   import cv2
   import numpy as np
   
   def augment_image(img):
       # 随机旋转
       angle = np.random.uniform(-15, 15)
       h, w = img.shape[:2]
       M = cv2.getRotationMatrix2D((w/2, h/2), angle, 1)
       img = cv2.warpAffine(img, M, (w, h))
   
       # 随机缩放
       scale = np.random.uniform(0.8, 1.2)
       img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=scale, fy=scale)
   
       # 添加随机噪声
       noise = np.random.normal(0, 10, img.shape).astype(np.uint8)
       img = cv2.add(img, noise)
   
       return img

2. 训练命令示例：

   • 使用PaddleOCR进行训练：

     python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_chinese_common_train.yml \
         -o Global.epoch_num=1000 \
         -o Train.dataset.label_file_list=[./train_data/rec_gt.txt]

3. 测试命令示例：

   • 使用训练好的模型测试：

     python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_chinese_common_train.yml \
         -o Global.pretrained_model=./output/rec_model/best_accuracy

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总结：

• 当前数据量较少是主要问题，可以通过数据扩充弥补。
• 调整模型训练参数和架构，适配小样本场景。
• 数据标注和模型表现需通过可视化检查和混淆矩阵分析进一步优化。

如有进一步问题，欢迎补充！

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