PaddleOCR模型微调时准确率从0开始的排查与解决
问题背景
在使用PaddleOCR进行模型微调时,开发者可能会遇到一个常见但令人困惑的问题:当加载预训练模型进行微调时,训练过程中的准确率指标(acc)突然从0开始,而不是从预训练模型的性能水平继续提升。这种现象在PaddleOCR的文本识别模型微调过程中尤为常见。
问题现象分析
从实际案例中可以看到,开发者在使用PaddleOCR的SVTR模型进行阿拉伯语文本识别微调时,虽然成功加载了预训练模型(best_accuracy
),但训练日志显示初始准确率为0:
[2025/02/18 03:25:31] ppocr INFO: epoch: [98/148], global_step: 2, lr: 0.000025, acc: 0.000000
同时,损失值(CTCLoss和SARLoss)却显示在合理范围内,表明模型确实加载了预训练权重并进行了前向计算。
根本原因
经过深入排查,发现这个问题通常与以下因素有关:
-
数据预处理不一致:微调时使用的数据预处理方式与预训练模型训练时不一致,特别是文本方向问题。在阿拉伯语等从右向左书写的语言中,文本方向处理不当会导致模型无法正确识别。
-
字典文件不匹配:微调时使用的字符字典与预训练模型训练时使用的字典不一致,导致字符映射关系错乱。
-
评估指标计算方式:PaddleOCR的评估指标是基于字符匹配计算的,如果预处理阶段就出现了方向错误,即使模型输出了正确结果,评估时也会因方向不一致而判定为错误。
解决方案
针对这个问题,开发者通过以下步骤成功解决了问题:
-
检查文本方向:确认训练数据中的文本方向与模型预期一致。对于阿拉伯语等从右向左书写的语言,需要确保文本在输入模型前已经正确处理方向。
-
验证字典文件:核对微调时使用的字典文件(
arabic_dict.txt
)是否与预训练模型使用的字典完全一致,包括字符顺序和特殊字符处理。 -
检查数据标注:确认训练数据标注文件(
train.txt
)中的标注文本方向是否正确,必要时进行反转处理。 -
验证模型推理:在解决方向问题后,使用训练好的模型进行推理测试,确认模型实际识别效果良好。
经验总结
这个案例为我们提供了宝贵的经验:
-
在多语言OCR模型微调时,必须特别注意文本方向处理,特别是对于从右向左书写的语言。
-
当遇到准确率异常时,不应只看acc指标,还应关注损失值变化,这有助于判断是模型加载问题还是评估指标计算问题。
-
字典文件的一致性检查应该成为模型微调前的标准流程。
-
在PaddleOCR中,预处理管道的每个环节都可能影响最终效果,需要系统性地排查。
最佳实践建议
基于此案例,建议开发者在进行PaddleOCR模型微调时遵循以下最佳实践:
-
在微调前,先用预训练模型对部分样本进行推理测试,验证预处理管道是否正确。
-
对于多语言场景,建立文本方向处理的标准化流程。
-
保留完整的预处理和训练日志,便于问题排查。
-
在更改任何配置前,先进行小规模实验验证。
通过系统性的问题排查和正确的处理方式,开发者可以成功解决PaddleOCR模型微调中的准确率异常问题,获得理想的模型性能。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









