chineseocr_lite自定义模型训练指南：迁移学习适配特定场景
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chineseocr_lite 你是否在使用OCR时遇到过特殊字体识别困难、行业术语识别准确率低的问题？本文将通过迁移学习方法，教你如何基于chineseocr_lite现有模型进行微调，快速适配特定场景需求，无需从零开始训练。读完本文后，你将能够：掌握模型结构解析方法、准备自定义数据集、修改配置文件实现迁移学习、评估优化模型性能。
项目模型结构解析
chineseocr_lite采用三阶段轻量化设计，总模型仅4.7M，非常适合端侧部署。其核心由文本检测、角度分类和文本识别三个模块组成。
检测模块（DBNet）
文本检测模块采用轻量级DBNet架构，模型文件为models/dbnet.onnx，负责从图像中定位文本区域。该模块输入为RGB图像，输出文本区域的多边形坐标。检测过程的实现逻辑可参考dbnet/dbnet_infer.py中的DBNET类，其中process方法处理图像缩放、归一化和模型推理流程。
角度分类模块（AngleNet）
角度分类模块用于判断文本方向，支持0°和180°文本识别，模型文件为models/angle_net.onnx。当配置文件中的angle_detect参数设为True时启用该功能，具体实现可查看config.py第22-24行的角度检测相关配置。
识别模块（CRNN）
文本识别模块采用CRNN架构，轻量级模型文件为models/crnn_lite_lstm.onnx，负责将检测到的文本区域转换为文字。识别使用的字符集定义在crnn/keys.py中，包含了大量中文字符和符号。
自定义数据集准备
数据采集与标注
针对特定场景需求，建议采集500-2000张包含目标文本的图像。图像应覆盖不同光照、角度和背景条件，确保模型鲁棒性。标注工具可使用Labelme，标注格式需包含文本区域多边形坐标和对应文字内容。
数据集格式转换
chineseocr_lite支持的标注格式为JSON，每条数据应包含以下信息：
{
"image_path": "path/to/image.jpg",
"text_regions": [
{
"points": [[x1,y1], [x2,y2], [x3,y3], [x4,y4]],
"transcription": "文本内容"
}
]
}
数据集目录结构
将准备好的数据集按以下结构组织，放置在项目根目录下：
custom_data/
├── train/
│ ├── images/ # 训练图像
│ └── labels.json # 训练标注
└── val/
├── images/ # 验证图像
└── labels.json # 验证标注
迁移学习环境配置
依赖安装
首先确保已安装项目所需依赖，可通过项目根目录下的requirements.txt文件安装：
pip install -r requirements.txt
模型配置修改
打开config.py文件，修改以下参数以启用迁移学习模式：
- 设置
fine_tune = True，启用微调模式 - 修改
train_data_path指向自定义训练集 - 设置
learning_rate = 1e-5，使用较小学习率保护预训练权重 - 调整
batch_size适应本地GPU内存
关键配置修改示例：
# 迁移学习参数
fine_tune = True
train_data_path = "./custom_data/train"
val_data_path = "./custom_data/val"
learning_rate = 1e-5
epochs = 50
batch_size = 8
模型训练与评估
启动训练
修改配置后，执行以下命令开始迁移学习训练：
python train.py --config config.py
训练过程中，模型会自动加载预训练权重，并在自定义数据集上进行微调。训练日志和中间模型会保存在logs/目录下。
训练过程监控
训练过程中可通过TensorBoard监控损失变化和准确率指标：
tensorboard --logdir logs/
建议关注验证集的准确率变化，当连续5个epoch无提升时可提前停止训练，防止过拟合。
模型评估
训练完成后，使用验证集评估模型性能：
python evaluate.py --model_path logs/best_model.onnx --test_data custom_data/val
评估指标包括准确率、召回率和F1-score，确保模型在特定场景下的识别效果优于原始模型。
模型部署与优化
导出ONNX模型
训练完成后，将PyTorch模型导出为ONNX格式，用于生产环境部署：
python export_onnx.py --model_path logs/best_model.pth --output_path models/custom_crnn.onnx
导出的模型可直接替换原有模型文件，或通过修改config.py第17行指定新模型路径。
移动端部署
如需在Android设备上部署自定义模型，可参考android_projects/目录下的示例项目，将新模型文件替换到对应位置。以下是不同推理框架的Android项目：
- ONNX Runtime: android_projects/OcrLiteAndroidOnnx/
- NCNN: android_projects/OcrLiteAndroidNcnn/
- MNN: android_projects/OcrLiteAndroidMNN/
性能优化建议
- 字符集优化：根据特定场景精简crnn/keys.py中的字符集，减少识别候选集
- 模型量化：使用ONNX Runtime的量化工具对模型进行INT8量化，减小模型体积
- 前处理优化：根据场景特点调整dbnet/dbnet_infer.py中的图像预处理参数
常见问题解决
过拟合问题
当训练准确率高但验证准确率低时，可尝试：
- 增加训练数据量或使用数据增强技术
- 在配置文件中添加正则化参数
weight_decay = 1e-4 - 减小训练轮次或使用早停策略
识别速度慢
如需提升识别速度，可修改config.py中的以下参数：
dbnet_max_size = 800 # 减小检测图像尺寸
angle_detect_num = 10 # 减少角度检测样本数
特殊字符识别错误
若特定字符识别错误，可：
- 收集该字符的更多样本，扩充训练集
- 在crnn/keys.py中确保该字符存在
- 调整CRNN网络最后几层的学习率，增加对新字符的关注度
通过以上迁移学习方法，你可以快速将chineseocr_lite模型适配到特定场景，如医疗报告识别、车牌识别、古籍文字识别等。建议定期评估模型性能，持续优化迭代。如有问题，可参考项目README.md或加入社区获取支持。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
