想从头训练模型使其适应一些小语种，但是训练出的模型效果并不好。请问有没有解决方案？

[xjackzenvey]

我的数据集有13w张印刷体图片，对应13w个不重复的单词。
我的测试集是从这13w张图片中复制了3000张组成的。
在训练时，PaddleOCR的输出loss可以达到0.9， 正确率（acc）可以达到 70%，但是在测试集上，正确率确是0.有没有可能的解决办法？以下是我的日志输出。

[GreatV]

从你的描述来看，训练集上loss和acc有改善，但在测试集上acc为0，这种现象表明模型可能存在以下几个问题，尤其是在使用PaddleOCR训练小语种OCR模型时。以下是几种可能原因及对应解决方案：

1. 字典（dict）文件与数据集不一致
   OCR模型训练时非常依赖字符字典（dict.txt），这个文件用于告诉模型可能输出哪些字符。如果你的小语种字符没有正确包含在字典中，或者顺序不一致，会导致模型训练与预测时编码/解码不一致，最终acc为0。
   ✅ 解决方案：

   • 确保字典文件包含数据集中所有字符，且唯一不重复。
   • 数据集中标签内容中的字符都必须能在字典中找到。

2. 标签文件格式错误或字符读取编码问题
   即使训练集图片和标签一一对应，如果标签中包含非法/未识别字符、格式错误，可能会使paddle的label编码或解码失败，导致acc始终为0。尤其在小语种中，编码格式比如 UTF-8 与文件读取设置不一致可能会影响训练或评估。
   ✅ 解决方案：

   • 确保标签文件的编码格式为 UTF-8，无 BOM。
   • 检查训练和测试标签文件是否均采用相同格式。
   • 使用PaddleOCR提供的tools/program.py 中的数据读取函数测试标签是否可以正常加载并被正确映射。

3. 测试集数据设置错误
   你提到“测试集是从这13w张图片中复制了3000张组成的”。你需要确认：

   • 你是否正确配置了验证集或Eval部分？（如eval_batch设置是否正确）
   • 有无可能测试集中标签文件路径、内容读取失败，导致评估时模型无法对标签进行比对，从而显示acc为0。

   ✅ 解决方案：

   • 在训练配置（例如你使用的 *.yml）中，检查 eval_dataset 的配置是否正确指向了测试数据和标签文件。
   • 检查是否有相关日志报错（如找不到标签、label为空）。

4. 报错相关参考
   GitHub上也有人遇到类似问题，参考此讨论可帮助排查路径、字典等配置 Paddleocr在训练文本识别模型时，acc精度一直为0.0000？怎么回事？是数据集路径的问题吗？还是怎么回事 #13798
   从该讨论可见，如果训练时识别字符集或标签文件配置错误，模型训练可能看起来有loss下降，但预测时输出无法正确映射标签，导致 acc = 0。

5. 注意测试评估指标（注意CTC解码）
   如果你使用的是CTC模型进行训练识别，需要保证评估时也使用相同的CTC解码方式，否则decode后值就不一致；

   ✅ 解决方案：

   • 确保 eval 时使用与训练一致的解码器和评估函数。
   • 加入 log输出 decoded text 与 GT 做比对，确认是否只是纯粹评估函数acc计算方式不一致造成的“0”。

6. 模型保存与加载是否正确
   如果你进行训练后，有修改字典、模型结构，而用未正确reload模型或对字典进行shuffle，也有可能在测试时应对不上。

总结建议：

• 检查你使用的字典文件是否完整；
• 检查训练 & eval 的数据路径、数据格式是否一致；
• 检查 logging 中是否有 label decode 异常、空值等提示；
• 加入模型预测调试，打印预测输出与标签内容，验证其匹配性。

推荐从上述几点逐步排查，以解决acc为0的问题。希望这些思路能帮你定位问题所在。

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