EasyOCR自定义模型训练：打造专属领域的文字识别系统
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/EasyOCR 为什么需要自定义模型
通用OCR工具在面对特定场景（如验证码、工业仪表、古籍文字）时识别准确率往往大幅下降。EasyOCR提供的自定义模型训练功能，允许开发者针对特定字体、特定字符集或特定场景优化识别能力，核心实现位于trainer/目录。通过custom_model.md文档，开发者可系统学习从数据准备到模型部署的完整流程。
准备工作
环境配置
首先克隆项目仓库并安装依赖：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/EasyOCR
cd EasyOCR
pip install -r requirements.txt
训练模块额外依赖位于trainer/requirements.txt，需单独安装：
cd trainer
pip install -r requirements.txt
数据集准备
推荐使用TextRecognitionDataGenerator目录结构。
模型训练全流程
配置文件设置
训练配置文件位于trainer/config_files/，以en_filtered_config.yaml为例，关键参数说明：
# 字符集配置
lang_char: 'en' # 使用英文字符集
number: '0123456789'
symbol: '!@#$%^&*()'
# 训练参数
batch_size: 16
max_epoch: 100
lr: 0.001
自定义数据集路径需修改train_data字段，支持多数据集联合训练。
启动训练
通过trainer/trainer.ipynb notebook可直观进行训练操作，核心代码如下：
import yaml
from train import train
from utils import AttrDict
# 加载配置
def get_config(file_path):
with open(file_path, 'r') as stream:
opt = yaml.safe_load(stream)
return AttrDict(opt)
# 使用英文配置启动训练
opt = get_config("config_files/en_filtered_config.yaml")
train(opt, amp=False) # amp=True可启用混合精度训练
训练过程中模型会自动保存至trainer/saved_models/目录。
训练监控
训练脚本会生成损失曲线和准确率报告，典型的训练过程可视化如下： 
注：实际训练曲线需根据具体任务生成，此图仅为示意
模型部署与应用
模型文件结构
训练完成后会生成三个关键文件，需放置在指定目录：
.pth模型权重文件 →~/.EasyOCR/model/.yaml配置文件 →~/.EasyOCR/user_network/.py网络定义文件 →~/.EasyOCR/user_network/
调用自定义模型
通过EasyOCR API加载自定义模型：
import easyocr
reader = easyocr.Reader(['en'], recog_network='custom_example')
result = reader.readtext('test_image.png')
print(result)
其中custom_example为模型文件的基础名称，详细使用方法见custom_model.md第19-24节。
高级优化技巧
字符集优化
针对特定领域可精简字符集，例如仅保留数字和特定符号。修改配置文件中的lang_char参数，或在trainer/utils.py中自定义字符过滤逻辑。
数据增强策略
trainer/craft/data/imgaug.py提供多种数据增强方法，包括：
- 随机旋转（±15°）
- 高斯模糊（σ=0.5-2.0）
- 对比度调整（0.5-1.5倍） 可通过修改配置文件中的
augmentation_prob参数控制增强强度。
迁移学习
利用预训练模型加速收敛，在配置文件中设置：
pretrained: True
pretrained_model: 'english_g2' # 使用官方预训练模型
支持的预训练模型列表可在custom_model.md附录中查询。
常见问题解决
训练不收敛
- 检查trainer/dataset.py中的数据加载逻辑
- 尝试减小学习率或使用学习率调度器
- 确保训练集与测试集字符分布一致
识别速度慢
- 简化网络结构，修改trainer/model.py中的特征提取层
- 降低图像分辨率，在配置文件中设置
imgH: 64 - 启用模型量化，参考export.py中的量化工具
总结
通过EasyOCR的自定义模型训练功能，开发者可快速构建领域专用OCR系统。关键步骤包括数据准备、配置调整、模型训练和部署应用，全程可通过trainer/trainer.ipynb交互式操作。建议配合官方提供的unit_test/测试套件验证模型性能，确保在实际场景中的稳定性。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
