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续上一篇，PaddleOCR环境搭建好了，并测试通过，接下来训练自己的检测模型和识别模型。

paddleocr检测模型训练

1、准备数据集

在PaddleOCR目录下新建文件夹：train_data, 这个文件夹用于存放数据集的。

使用的是恩培提供的车牌识别数据集，下载car_plate_images.zip后，解压到train_data目录下。

2、配置文件

在PaddleOCR主目录下：configs/det/ch_ppocr_v2.0/下，

复制ch_det_mv3_db_v2.0.yml为ch_det_mv3_db_v2.0.yml_car_plate.yml

打开ch_det_mv3_db_v2.0.yml_car_plate.yml配置文件,修改以下4个内容:

1.训练后模型存储目录；

2.是否训练可视化；

3.训练数据集图片和标注位置；

4.测试数据集图片和标注位置；

其他参数如pretrained_model等可以在训练时在命令行中指定.其它的看官方文档

ch_det_mv3_db_v2.0.yml_car_plate.yml文件内修改

我的电脑没有gpu，所以use_gpu需要修改成false

配置文件完后，创建保存模型目录output/ch_ppocr_mobile_v2.0_det：

3、使用官方的权重文件进行预测

打开PaddleOCR/doc/doc_ch/models_list.md at release/2.6 · PaddlePaddle/PaddleOCR · GitHub

下载权重文件

下载后，解压，把权重文件放到PaddleOCR\pretrain_models\目录下，pretrain_models目录自己创建。

接下来先预测一下：

预测命令：

python tools/eval.py -c "./configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml_car_plate.yml" -o Global.checkpoints="./pretrain_models/ch_ppocr_server_v2.0_det_train/best_accuracy"

4、训练

训练命令：

python tools/train.py -c "./configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml_car_plate.yml" -o Global.pretrained_model="./pretrain_models/ch_ppocr_server_v2.0_det_train/best_accuracy"

参数解释：

-c 是配置文件的路径

-o 是权重文件的路径

预测 -o Global.checkpoints=

训练 -o Global.pretrained_model=

注意这两个不一样。

断点续训： -o Global.checkpoints：保存的文件路径

python tools/train.py -c "./configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml_car_plate.yml" -o Global.pretrained_model="./mode/det/ch_ppocr_server_v2.0_det_train/best_accuracy" -o Global.checkpoints="./output/ch_db_mv3/latest"

5、測試

使用训练模型–测试1张图 -o Global.infer_img：文件位置

python tools/infer_det.py -c "./configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml_car_plate.yml"  -o Global.infer_img="./train_data/car_plate_images/images_det/test/test_5.jpg" Global.pretrained_model="./output/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/latest"

使用训练模型–测试文件夹内所有图片 新建文件夹imgs 放测试的图片 -o Global.infer_img：文件夹位置

python tools/infer_det.py -c "./configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml_car_plate.yml"  -o Global.infer_img="./imgs/" Global.pretrained_model="./output/ch_db_mv3/latest"

训练模型保存为用于部署的推理模型 保存路径：output文件夹内

python tools/export_model.py -c "./configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml_car_plate.yml" -o Global.pretrained_model="./output/ch_db_mv3/latest" Global.save_inference_dir="./output/"

使用推理模型–预测命令： #det_algorithm 检测使用的算法 #det_model_dir 检测模型位置 #image_dir 测试图片路径 #use_gpu 是否使用GPU

python tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="DB" --det_model_dir="./output/" --image_dir="./car_plate_images/images_det/test/" --use_gpu=True

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