EasyOCR自定义模型训练：打造专属领域的文字识别系统

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生成合成数据，官方提供的示例数据集可参考modelhub。数据集需包含图像文件及对应的标签文件，标准格式可参考trainer/all_data/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。