OCR 训练记录2_ocr模型训练需要多少样本数据-程序员宅基地

上一篇太长了,分开写

【第13次训练】

增加拉伸压缩的多样性:

scale_list1 = [0.7,0.75,0.8,0.85,0.9,0.95]
scale_list2 = [1/x for x in scale_list1 ]

结束标志:平均acc达到0.999

在真实数据上测试结果:

字符准确率:95%

word 准确率:75%

真实样本总数:124

全部正确数:93

错1-2个数:30

其他:1

【第13.1次训练】

结束标志:平均acc达到0.9995

在真实数据上测试结果:

字符准确率:95%

word 准确率:75%

真实样本总数:124

全部正确数:93

错1-2个数:30

其他:1

没啥变化。

【第13.2次训练】

结束标志:训练完成,迭代51200次

在真实数据上测试结果:

字符准确率:94.8%

word 准确率:71.7%

真实样本总数:124

全部正确数:89

错1-2个数:32

其他:3

【第14次训练】

结束标志:平均acc达到0.999

在真实数据上测试结果:

字符准确率:94.0%

word 准确率:69%

真实样本总数:124

全部正确数:86

错1-2个数:34

其他:4

下一步,看一下黑白图效果会不会有提升。

【第15次训练】

对syn图做了二值化处理,二值化后图片调整到(-1,1)之间,去训练。明天来了看结果。

后续可以加上 refine 图同样处理。

一共保存了5个模型,分别是0.9990,0.9995,0.9997,0.9999,end, 但是不知道为什么,运行了一夜,end还是没有执行完成,不知道咋回事,待查证。所以实际是4个模型。效果最好的是9999,所以其他就不记录了

结束标志:平均acc达到0.9999

在真实数据上测试结果:

字符准确率:90%

word 准确率:55%

真实样本总数:124

全部正确数:69

错1-2个数:43

其他:12

在这次测试中,acc2_list 中,仍然有17张图识别错误。可能需要再进一步分析这些识别错误的字符是不是总是同一个字符,另外是不是总被识别成同一个字符,这是两件事情。

【第16次训练】

加入refine,也黑白化后训练。

结束标志:平均acc达到0.995

在真实数据上测试结果:

字符准确率:95.7%

word 准确率:74.1%

真实样本总数:124

全部正确数:92

错1-2个数:30

其他:2

因为截止准确率只有0.995,基本可以达到目前最好识别效果(仅次于13),所以可以看看最后训练完成是什么样。



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