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可选参数列表

以下列表可以通过--help查看

FLAG	支持脚本	用途	默认值	备注
-c	ALL	指定配置文件	None	配置模块说明请参考参数介绍
-o	ALL	设置配置文件里的参数内容	None	使用-o配置相较于-c选择的配置文件具有更高的优先级。例如：`-o Global.use_gpu=false`

以 rec_chinese_lite_train_v2.0.yml 为例

字段	用途	默认值	备注
use_gpu	设置代码是否在gpu运行	true
epoch_num	最大训练epoch数	500
log_smooth_window	log队列长度，每次打印输出队列里的中间值	20
print_batch_step	设置打印log间隔	10
save_model_dir	设置模型保存路径	output/{算法名称}
save_epoch_step	设置模型保存间隔	3
eval_batch_step	设置模型评估间隔	2000 或 [1000, 2000]	2000 表示每2000次迭代评估一次，[1000， 2000]表示从1000次迭代开始，每2000次评估一次
cal_metric_during_train	设置是否在训练过程中评估指标，此时评估的是模型在当前batch下的指标	true
load_static_weights	设置预训练模型是否是静态图模式保存(目前仅检测算法需要)	true
pretrained_model	设置加载预训练模型路径	./pretrain_models/CRNN/best_accuracy
checkpoints	加载模型参数路径	None	用于中断后加载参数继续训练
use_visualdl	设置是否启用visualdl进行可视化log展示	False	教程地址
infer_img	设置预测图像路径或文件夹路径	./infer_img	\|
character_dict_path	设置字典路径	./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
max_text_length	设置文本最大长度	25
character_type	设置字符类型	ch	en/ch, en时将使用默认dict，ch时使用自定义dict
use_space_char	设置是否识别空格	True	仅在 character_type=ch 时支持空格
label_list	设置方向分类器支持的角度	['0','180']	仅在方向分类器中生效
save_res_path	设置检测模型的结果保存地址	./output/det_db/predicts_db.txt	仅在检测模型中生效

字段	用途	默认值	备注
name	优化器类名	Adam	目前支持`Momentum`,`Adam`,`RMSProp`, 见ppocr/optimizer/optimizer.py
beta1	设置一阶矩估计的指数衰减率	0.9
beta2	设置二阶矩估计的指数衰减率	0.999
clip_norm	所允许的二范数最大值
lr	设置学习率decay方式	-
name	学习率decay类名	Cosine	目前支持`Linear`,`Cosine`,`Step`,`Piecewise`, 见ppocr/optimizer/learning_rate.py
learning_rate	基础学习率	0.001
regularizer	设置网络正则化方式	-
name	正则化类名	L2	目前支持`L1`,`L2`, 见ppocr/optimizer/regularizer.py
factor	学习率衰减系数	0.00004

在ppocr中，网络被划分为Transform,Backbone,Neck和Head四个阶段

字段	用途	默认值	备注
model_type	网络类型	rec	目前支持`rec`,`det`,`cls`
algorithm	模型名称	CRNN	支持列表见algorithm_overview
Transform	设置变换方式	-	目前仅rec类型的算法支持, 具体见ppocr/modeling/transform
name	变换方式类名	TPS	目前支持`TPS`
num_fiducial	TPS控制点数	20	上下边各十个
loc_lr	定位网络学习率	0.1
model_name	定位网络大小	small	目前支持`small`,`large`
Backbone	设置网络backbone类名	-	具体见ppocr/modeling/backbones
name	backbone类名	ResNet	目前支持`MobileNetV3`,`ResNet`
layers	resnet层数	34	支持18,34,50,101,152,200
model_name	MobileNetV3 网络大小	small	支持`small`,`large`
Neck	设置网络neck	-	具体见ppocr/modeling/necks
name	neck类名	SequenceEncoder	目前支持`SequenceEncoder`,`DBFPN`
encoder_type	SequenceEncoder编码器类型	rnn	支持`reshape`,`fc`,`rnn`
hidden_size	rnn内部单元数	48
out_channels	DBFPN输出通道数	256
Head	设置网络Head	-	具体见ppocr/modeling/heads
name	head类名	CTCHead	目前支持`CTCHead`,`DBHead`,`ClsHead`
fc_decay	CTCHead正则化系数	0.0004
k	DBHead二值化系数	50
class_dim	ClsHead输出分类数	2

字段	用途	默认值	备注
name	网络loss类名	CTCLoss	目前支持`CTCLoss`,`DBLoss`,`ClsLoss`
balance_loss	DBLossloss中是否对正负样本数量进行均衡(使用OHEM)	True
ohem_ratio	DBLossloss中的OHEM的负正样本比例	3
main_loss_type	DBLossloss中shrink_map所采用的的loss	DiceLoss	支持`DiceLoss`,`BCELoss`
alpha	DBLossloss中shrink_map_loss的系数	5
beta	DBLossloss中threshold_map_loss的系数	10

字段	用途	默认值	备注
name	后处理类名	CTCLabelDecode	目前支持`CTCLoss`,`AttnLabelDecode`,`DBPostProcess`,`ClsPostProcess`
thresh	DBPostProcess中分割图进行二值化的阈值	0.3
box_thresh	DBPostProcess中对输出框进行过滤的阈值，低于此阈值的框不会输出	0.7
max_candidates	DBPostProcess中输出的最大文本框数量	1000
unclip_ratio	DBPostProcess中对文本框进行放大的比例	2.0

字段	用途	默认值	备注
name	指标评估方法名称	CTCLabelDecode	目前支持`DetMetric`,`RecMetric`,`ClsMetric`
main_indicator	主要指标,用于选取最优模型	acc	对于检测方法为hmean，识别和分类方法为acc

字段	用途	默认值	备注
dataset	每次迭代返回一个样本	-	-
name	dataset类名	SimpleDataSet	目前支持`SimpleDataSet`和`LMDBDateSet`
data_dir	数据集图片存放路径	./train_data
label_file_list	数据标签路径	["./train_data/train_list.txt"]	dataset为LMDBDateSet时不需要此参数
ratio_list	数据集的比例	[1.0]	若label_file_list中有两个train_list，且ratio_list为[0.4,0.6]，则从train_list1中采样40%，从train_list2中采样60%组合整个dataset
transforms	对图片和标签进行变换的方法列表	[DecodeImage,CTCLabelEncode,RecResizeImg,KeepKeys]	见ppocr/data/imaug
loader	dataloader相关	-
shuffle	每个epoch是否将数据集顺序打乱	True
batch_size_per_card	训练时单卡batch size	256
drop_last	是否丢弃因数据集样本数不能被 batch_size 整除而产生的最后一个不完整的mini-batch	True
num_workers	用于加载数据的子进程个数，若为0即为不开启子进程，在主进程中进行数据加载	8