PaddleX表格单元格检测模块中的图像尺寸与评估参数配置指南

图像尺寸配置方法

在PaddleX项目的表格单元格检测模块中，调整输入图像尺寸是一个常见的需求。对于训练和评估阶段的图像尺寸设置，开发者需要特别注意配置文件的修改位置。

当使用PaddleDetection API进行表格单元格检测时，配置文件通常位于paddlex/repo_apis/PaddleDetection_api/configs/目录下。以RT-DETR-L模型为例，对应的配置文件为RT-DETR-L_wireless_table_cell_det.yaml。在该文件中，EvalReader和TestReader部分包含了评估和测试时的图像尺寸设置。

值得注意的是，对于自行训练的模型，仅修改原始配置文件是不够的。训练完成后，系统会在output目录中生成一个config.yml文件，这个文件才是实际运行时使用的配置文件。因此，开发者必须同步修改output目录中的config.yml文件，才能使图像尺寸的调整真正生效。

产线环境中的特殊配置

在表格识别v2产线环境中部署单元格检测模型时，如果需要调整输入图像尺寸，最佳实践是加载自行训练的模型及其对应的配置文件。这种方法确保了模型训练和推理阶段使用相同的图像预处理参数，避免了因尺寸不一致导致的性能下降问题。

评估参数maxDets的考量

在表格单元格检测任务中，由于表格结构可能包含大量单元格，评估时默认的maxDets=100参数有时可能无法满足需求。maxDets参数决定了评估过程中考虑的最大检测框数量，对于密集表格场景尤为重要。

目前PaddleX官方提供的预训练权重中，这个参数已经被固化在模型文件中，无法直接修改。这种设计是基于实际应用场景的考量——当表格单元格数量过多时，表格结构的识别准确率通常会显著下降，因此限制maxDets值有助于保持评估结果的稳定性。

对于有特殊需求的开发者，建议考虑以下替代方案：

1. 自行训练模型时，在训练配置中调整相关参数
2. 对检测结果进行后处理，筛选出最重要的单元格
3. 考虑优化表格结构设计，减少单个表格中的单元格数量

总结

PaddleX表格单元格检测模块提供了灵活的配置选项，开发者可以根据实际需求调整图像尺寸等参数。需要注意的是，配置修改必须同步到训练和推理阶段的所有相关文件中。对于评估参数的调整需求，虽然当前版本存在一定限制，但通过合理的模型训练和数据处理策略，仍然可以满足大多数实际应用场景的需求。