使用Doctr训练自定义文本检测与识别模型指南

项目背景

Doctr是一个基于深度学习的文档理解工具库，专注于文本检测（Text Detection）和文本识别（Text Recognition）任务。该项目支持多语言场景，包括波斯语（Persian）和英语混合文本的处理需求。

核心概念

1. 文本检测模型：定位图像中文本区域的位置（如边界框）
2. 文本识别模型：将检测到的文本区域转换为可编辑的字符内容
3. 端到端流程：Doctr支持检测+识别的完整流水线

训练准备

数据要求

• 建议图像分辨率不低于300dpi
• 标注格式支持：
  • 文本检测：需提供每个文本区域的四边形坐标（4个顶点）
  • 文本识别：需提供文本行图像及其对应转录内容
• 推荐数据量：
  • 基础模型：≥1,000张标注图像
  • 高精度模型：≥10,000张标注图像

环境配置

建议使用Python 3.8+环境，安装最新版Doctr：

pip install python-doctr[torch]
# 或GPU版本
pip install python-doctr[tf]

训练流程详解

1. 数据准备阶段

from doctr.datasets import DetectionDataset

# 自定义数据集加载
dataset = DetectionDataset(
    img_folder="path/to/images",
    label_folder="path/to/labels",
    sample_transforms=...  # 数据增强配置
)

2. 模型选择

Doctr提供多种预训练架构：

• 检测模型：
  • DBNet（推荐）
  • LinkNet
• 识别模型：
  • CRNN
  • SAR

3. 训练配置

from doctr.models import db_resnet50

model = db_resnet50(pretrained=True)  # 加载预训练权重
# 冻结部分层（可选）
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

4. 训练执行

from doctr.trainer import DetectionTrainer

trainer = DetectionTrainer(
    model,
    train_dataset,
    val_dataset,
    batch_size=8,
    num_epochs=50
)
trainer.fit()

多语言处理技巧

1. 字符集配置：

from doctr.models.vocabs import VOCABS

custom_vocab = VOCABS['french'] + VOCABS['persian']  # 混合字符集

2. 数据增强策略：

• 波斯语特有的从右到左（RTL）文本需特殊处理
• 推荐使用弹性变形（Elastic Distortion）增强

模型评估与优化

1. 关键指标：

   • 检测：mAP@0.5
   • 识别：CER（字符错误率）、WER（词错误率）

2. 常见优化方向：

   • 调整学习率调度器（推荐CosineAnnealing）
   • 增加方向敏感型数据增强
   • 混合精度训练（AMP）

生产部署建议

1. 模型量化：

model.quantize()  # 减少推理时内存占用

2. ONNX导出：

from doctr.models import export_to_onnx
export_to_onnx(model, "model.onnx")

注意事项

1. 波斯语文本需要特别注意：

   • 字体渲染差异
   • 连字（Ligature）处理
   • 文本方向检测

2. 训练监控：

   • 建议使用TensorBoard或Weights & Biases
   • 早期验证集监控防止过拟合

通过本指南，开发者可以基于Doctr构建适应特定场景的多语言OCR系统，特别是针对波斯语-英语混合文本这种复杂场景。建议从小规模数据开始逐步验证，再扩展到完整训练集。