【亲测免费】 ddddocr训练工具使用教程

项目介绍

ddddocr训练工具是一个基于Pytorch开发的OCR训练工具，支持CNN和CRNN模型进行训练、断点恢复和自动导出onnx模型。该项目由sml2h3开发，主要用于训练字符集验证码，并支持无缝使用ddddocr与ocr_api_server进行部署。

项目快速启动

环境配置

1. 克隆项目：

   git clone https://github.com/sml2h3/dddd_trainer.git
   cd dddd_trainer
   

2. 创建虚拟环境：

   conda create -n dddocr python=3.11
   conda activate dddocr
   

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 配置Pytorch： 根据你的显卡型号和系统，前往Pytorch官网选择合适的版本并安装。

数据准备

1. 下载数据集： 将你的验证码图片和标签文件放置在指定目录，例如 /root/images_set/。

2. 缓存数据：

   python app.py cache [project_name] /root/images_set/
   

开始训练

1. 配置训练参数： 编辑项目根目录下 projects/[project_name]/config.yaml 文件，设置训练参数。

2. 启动训练：

   python app.py train [project_name]
   

应用案例和最佳实践

案例一：验证码识别

ddddocr训练工具可以用于训练各种类型的验证码，包括数字、字母和混合字符验证码。通过调整模型参数和数据集，可以实现高准确率的验证码识别。

最佳实践

1. 数据集准备：

   • 确保数据集的多样性和平衡性，避免过拟合。
   • 使用数据增强技术增加数据集的多样性。

2. 模型选择：

   • 根据任务需求选择合适的模型，如CNN适用于简单验证码，CRNN适用于复杂验证码。

3. 参数调优：

   • 通过调整学习率、批大小和训练轮数等参数，优化模型性能。

典型生态项目

ddddocr

ddddocr是一个基于ddddocr训练工具训练的OCR模型，支持多种验证码的识别，并提供了API接口供开发者使用。

ocr_api_server

ocr_api_server是一个基于ddddocr的OCR服务，提供了RESTful API接口，方便开发者集成和部署OCR服务。

通过结合ddddocr训练工具和这些生态项目，开发者可以快速构建和部署高效的OCR解决方案。