请问 ch-PPOCRv4 文本检测模型的EastRandomCropData的作用是什么？

[Gebbap]

如果EastRandomCropData参数是（640,640）是不是代表模型训练时网络输入的图片尺寸为宽640高640,而不是原图直接输入？那如果训练数据很小会怎么办，比如只有宽度64高度40大小的图片会怎么处理

[GreatV]

EastRandomCropData 是 ch-PPOCRv4 文本检测模型中的一个预处理步骤，它的主要作用是对原始图片进行随机裁剪，以增强模型的鲁棒性，并确保输入的图片大小符合网络的要求。

作用

• 随机裁剪输入图像，使训练数据具有更好的多样性，从而提高模型的泛化能力。
• 生成不同大小和形状的子图，避免模型过拟合到特定的文本区域或尺寸。
• 若 keep_ratio 设为 true，则裁剪时会保持长宽比例。

关于 EastRandomCropData(size=(640,640))

• 该参数表示裁剪后的目标尺寸是 640x640。
• 如果原始图片尺寸较大，模型会随机选取一部分区域进行裁剪，并调整到 640x640 后输入网络进行训练。
• 这意味着 输入到网络的图像尺寸变为了 640x640，而不是直接使用原图大小。

训练数据尺寸较小时的影响

如果训练数据中有较小的图片，比如 64x40 的图片，则 EastRandomCropData 在裁剪时可能会遇到以下问题：

1. 无有效裁剪区域：如果图片尺寸小于设定值（640x640），裁剪可能无法进行或者无法保证具有足够的文本信息。
2. 插值缩放问题：如果 keep_ratio 为 true，则小图可能会被填充至目标尺寸，这可能导致图像失真或文本信息丢失。
3. 训练效果下降：由于训练时输入固定为 640x640，如果大部分训练图片远小于该尺寸，过度填充可能会影响模型的文本检测效果。

解决方案：

• 确保你的数据集中大部分图片尺寸接近 640x640，或者合理调整 size 使其适应你的数据集。
• 如果数据较小，可以使用 Resize 预处理步骤在适当范围内调整图片大小，而不仅靠 EastRandomCropData。
• 适当调整 max_tries，以减少因无法裁剪有效区域而导致的数据丢失问题。

参考案例：
在类似的问题 ch_PP-OCRv3_det_student.yml文本检测微调hmean一直为0 讨论里，训练数据的尺寸（350x48）导致模型 hmean 评分一直为 0，可能也是因为 EastRandomCropData 选择不到有效的文本区域。因此，调整 size 是关键的一步。

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