PPOCRV4 backbone灵活配置

[weirman]

我在使用ch_PP-OCRv4_rec.yml 这个配置文件，进行模型训练，但是没有找到直接修改Backbone的配置项，我发现这里是直接读取的代码配置。backbone的配置在PaddleOCRV3中使用了MobileNetV1Enhance的backbone是支持这样操作的。是因为PPLCNetV3的backbone在修改后效果不好么？

[GreatV]

在 PP-OCRv4 训练任务中，Backbone 的配置方式确实有所不同。从你提供的 ch_PP-OCRv4_rec.yml 文件来看，并没有直接暴露 Backbone 的修改方式，而是通过代码直接定义的。

根据 PPLCNetV3 代码，可以发现 PP-OCRv4 现在使用 PPLCNetV3 作为 Backbone，而不是之前在 PaddleOCRV3 中使用的 MobileNetV1Enhance。相比于 MobileNetV1Enhance，PPLCNetV3 进一步优化了轻量级网络结构，在移动端场景中可能具有更好的精度和模型大小平衡。

为什么 PP-OCRv4 没有直接让用户修改 Backbone？

1. 优化后的结构调整：PP-OCRv4 选择 PPLCNetV3 可能是经过大量实验对精度和速度的权衡结果，直接更换 Backbone 可能会影响最终的效果。
2. 避免不必要的复杂性：由于 PPLCNetV3 代码直接固定在 rec_lcnetv3.py 里，修改它意味着直接修改源码，而不像之前 MobileNetV1Enhance 那样可以通过 YAML 灵活配置。
3. 可能的泛化问题：一些讨论（例如 相关 Discussion）提到 PP-OCRv4 使用 PPLCNetV3 时，某些参数（比如 pretrain）并没有实际作用，这可能是由于配置文件的泛化处理导致的。

如何修改 Backbone？

如果你确实需要自定义 Backbone，可以考虑以下方式：

1. 直接修改 rec_lcnetv3.py，将 PPLCNetV3 替换为自己需要的 Backbone。
2. 参考 PaddleOCRV3 的方式，在 YAML 文件中增加参数，并修改模型构建代码，使其支持不同的 Backbone 选择。
3. 在 config["Architecture"]["Models"] 结构中强制覆盖（如果可能的话）。

额外建议

如果你发现 PPLCNetV3 效果不佳而希望修改回 MobileNetV1Enhance，建议先进行小规模测试，确保新 Backbone 确实能带来更好的效果。此外，PaddleOCR 团队选择 PPLCNetV3 可能是基于硬件适配和速度优化的考量，所以不建议轻易更改。

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