文本检测标点符号

[Kyo1234567]

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🐛 Bug (问题描述)

我在fine-tune ch-PP-OCRv4_det模型后，测试发现检测框经常会漏检文本行末尾的标点符号，比如：逗号，句号；文本行中间的符号不会漏检。我在标注的时候已经刻意让标注框完全包含住标点符号。
我想请问一下，如何改善这种问题？不知道修改配置文件中的min_text_size有没有效果？

🏃‍♂️ Environment (运行环境)

windows 10, paddleocr 2.7，paddlepaddle-gpu 3.0.0b1, cuda 11.8

🌰 Minimal Reproducible Example (最小可复现问题的Demo)

无

[GreatV]

在fine-tune ch-PP-OCRv4_det模型后，出现检测框漏检文本行末尾标点符号的问题，可能是由于以下几个原因导致的：

1. 标注框大小问题：虽然你已经确保标注框完全包含标点符号，但标点符号通常较小，可能在模型训练时被忽略。可以尝试适当增大标注框的大小，确保标点符号在训练时被充分考虑到。

2. 模型参数调整：修改配置文件中的min_text_size参数可能会有一定效果。min_text_size参数用于控制模型检测的最小文本大小，适当减小该值可能会帮助模型更好地检测到较小的标点符号。你可以尝试将该值设置为更小的数值，观察是否有所改善。

3. 数据增强：在训练数据中加入更多的标点符号样本，或者对标点符号进行数据增强（如旋转、缩放等），以增强模型对标点符号的识别能力。

4. 后处理优化：在模型的后处理阶段，可以尝试调整det_db_box_thresh和det_db_unclip_ratio等参数。这些参数控制检测框的生成和调整，适当调整这些参数可能会帮助模型更好地捕捉到标点符号。

5. 模型结构优化：如果以上方法效果不明显，可以考虑对模型结构进行优化，例如增加对小目标的检测能力，或者使用更先进的检测算法。

具体操作建议：

• 调整min_text_size：在配置文件中找到min_text_size参数，尝试将其设置为更小的值（例如5或更小），然后重新训练模型。
• 调整det_db_box_thresh和det_db_unclip_ratio：在推理时，尝试调整这些参数，观察是否能够改善标点符号的检测效果。

参考链接：

• PaddleOCR Issues
• PaddleOCR Discussions

通过这些调整和优化，应该能够改善模型在检测文本行末尾标点符号时的漏检问题。

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[Kyo1234567]

非常感谢你的及时回复。
说到标注框的大小问题，我一直有一个困惑，我标注的时候一般都是比相应文字范围大一点点，尽量不让文本框重叠，怕带来不好的结果。如果文字行比较密集的时候，如果标注框比较大的话，上下两个框就会有重叠，会不会导致一些奇怪的问题，比如，部分文字在两个框中都被检测到，进而导致识别出重复的文字？
所以，在此我想请教一下，标注框的大小如何选择比较好？

[GreatV]

关于文本检测标注框的大小选择，我来分享一些建议：

1. 标注框大小的基本原则：

• 要完整包含目标文本（包括字母的上下延伸部分和标点符号）
• 留有适当的边距（padding），一般建议在文字周围留 2-3 像素的边距

2. 关于文本行密集时的处理：

• 轻微重叠（10-20%左右）是可以接受的，模型在训练时会学习处理这种情况
• 但过度重叠（>30%）确实可能导致：
  • 检测时产生重复框
  • 识别阶段可能产生文本重复识别

3. 实际标注建议：

• 对于正常行间距的文本：
  • 上下留出字体高度 10-15% 的边距
  • 左右留出 2-3 像素的边距
• 对于密集文本：
  • 可以适当减小边距，但确保完整包含文字
  • 尽量让标注框紧贴文字边缘，仅保留 1-2 像素的必要边距
  • 优先保证文字的完整性，而不是刻意避免重叠

4. 特殊情况处理：

• 对于有下划线的文本：建议包含下划线
• 对于带音标或注音的文字：要完整包含这些附加符号
• 对于标点符号：建议与相邻文本在同一个框内

示例参考尺寸：

正常文本：
高度 = 文字高度 * (1 + 0.2)  // 上下各留 10% 边距
宽度 = 文字宽度 + (4~6)像素  // 左右各留 2-3 像素

密集文本：
高度 = 文字高度 * (1 + 0.1)  // 上下各留 5% 边距
宽度 = 文字宽度 + (2~4)像素  // 左右各留 1-2 像素

一个实用的检验方法是：当你标完数据后，可以先用基础模型在你的标注数据上做检测测试。如果出现明显的重复检测问题，再适当调整标注策略。记住，标注的最终目的是帮助模型更好地学习，适当的重叠有时反而能提高模型的鲁棒性。

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[Kyo1234567]

为什么有时候检测框把文字切割了一部分，还是能识别到完整的文字。但检测框把文字切割得太多，识别就会不准？

[Kyo1234567]

为什么有时候检测框把文字切割了一部分，还是能识别到完整的文字。但检测框把文字切割得太多，识别就会不准？