请教一下，训练ch-ppocrv4-det文本检测模型时，调节那些参数和配置，能保证训练时直接输入网络的图片是宽是256高是256

[Gebbap]

有哪些配置文件和源代码里的参数需要更改

[GreatV]

在训练 ch-ppocrv4-det 文本检测模型时，如果希望确保输入到网络的图片尺寸为 宽 256，高 256，需要修改以下几个关键参数和配置：

1. 调整数据预处理中的 Resizing 相关参数

在 Train.dataset.transforms 和 Eval.dataset.transforms 中找到数据预处理部分，并修改：

1.1 调整 Resize 变换

在 Train.dataset.transforms 部分修改 Resize 相关参数：

- Resize:
    image_shape: [256, 256]

如果使用的是 DetResizeForTest，确保它指定了 [256, 256]：

- DetResizeForTest:
    image_shape: [256, 256]

如果使用 EastRandomCropData 进行随机裁剪，需要确保裁剪尺寸是 (256, 256)：

- EastRandomCropData:
    size: [256, 256]
    max_tries: 50
    keep_ratio: false

• keep_ratio: false 确保裁剪后不是按比例缩放，而是直接固定为 (256, 256)。

同样，在 Eval.dataset.transforms 里，也要调整 DetResizeForTest：

- DetResizeForTest:
    image_shape: [256, 256]

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2. 确保 Model 的 Input Shape

在 Global 配置下有些模型可能会需要定义 image_shape，如果有，确保如下：

Global:
  image_shape: [3, 256, 256]

其中 3 代表通道数 (RGB 或 BGR)，256, 256 代表图片尺寸。

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3. 修改 Network 级别的参数

部分模型（如 DBNet）可能会有相关的 Transform 或 Neck 需要保证输入大小：

Architecture:
  Backbone:
    name: MobileNetV3
    scale: 0.5
    model_name: large
    disable_se: True
  Neck:
    name: RSEFPN
    out_channels: 96
    shortcut: True
  Head:
    name: DBHead
    k: 50

这个部分通常无需改动，重点是数据预处理阶段要确保固定尺寸。

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4. 检查 Eval 部分是否也符合

Eval:
  dataset:
    transforms:
    - DetResizeForTest:
        image_shape: [256, 256]

这个部分需要与训练部分的 Resize 保持一致。

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5. 代码级别可能需要调整的文件

检查 ppocr/data/imaug/operators.py

如果 Resize 无法固定 256×256，可能需要手动调整 ResizeImage 相关处理逻辑：

class ResizeImage():
    def __init__(self, size=None):
        self.size = size if size else (256, 256)

    def __call__(self, data):
        img = data["image"]
        data["image"] = cv2.resize(img, self.size)
        return data

---

重点总结

1. 修改 Train.dataset.transforms 添加 Resize: image_shape: [256, 256]
2. 修改 Eval.dataset.transforms 统一尺寸确保一致性
3. 确保 image_shape: [3, 256, 256] 在 Global 配置下
4. 检查相关代码是否使用了 ResizeImage 并确保尺寸固定

这样可以确保输入到模型中的图像尺寸始终是 256×256。

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[Gebbap]

EastRandomCropData这个参数增强方式可以不用么，直接设成null就可以了吧

[weirman]

简单点的话，就是直接把里面的图像增强方法都删除掉。训练的时候，先把图像resize到256*256，或者自行填充【建议填充】。

[Gebbap]

谢谢，我还想请教下，我的图像处理成256是这样的，使用DB的话，后处理参数需要进行相应调节么？

[weirman]

通常来讲你不需要再去调节参数了。不过有几个参数可以在效果差的时候进行调节测试。
det_db_score_mode、det_box_type；det_db_thresh；det_db_box_thresh；det_db_unclip_ratio；你可以在文档中搜索下这几个参数。这几个参数分别决定了检测框阈值计算方式、检测框阈值、以及膨胀系数。

[Gebbap]

非常感谢您的帮助，我去试试