请问如何识别中文字符？

[clare96]

我的任务主要是中文的，套用这个方法如何实现呢？

[Pay20Y]

您好，只需要修改一下config.py里面的CHAR_VECTOR就可以了，改成中文字符

[Pay20Y]

这个都可以，只要和ICDAR15的标注格式相同就可以

[Pay20Y]

这个问题感觉是在数据读入那里，识别的label有点问题，可能要调试一下才知道

[clare96]

WE´RE
substring not found
Step 000510, detect_loss 0.0131, recognize_loss 22.3125, total loss 0.4936, 1.15 seconds/step, 10.43 examples/second
Step 000520, detect_loss 0.0163, recognize_loss 20.3499, total loss 0.4768, 0.96 seconds/step, 12.50 examples/second
Step 000530, detect_loss 0.0267, recognize_loss 21.5296, total loss 0.4985, 0.86 seconds/step, 14.00 examples/second
CAFÉ
substring not found
Step 000540, detect_loss 0.0214, recognize_loss 19.2192, total loss 0.4696, 0.96 seconds/step, 12.52 examples/second
World´s
substring not found
请问在训练的过程中经常出现substring not found，这个是正常的吗？

[Pay20Y]

您好，那个是正常的，那个单引号和带上标的E确实都是CHAR_VECTOR中没有。顺时针标注通过下标转换一下就可以变成逆时针吧，我记得EAST的数据处理代码里处理过顺时针的问题，好像直接用顺时针坐标也没问题，您可以试一下。

[clare96]

您好，我们用您代码在自己的数据集上进行了训练和测试，训练的时候使用的是5540个中文字符。请问为什么识别的时间会如此之慢？我们已经调用了GPU

[Pay20Y]

您好，请问是不是文字区域太多了呢，NMS比较耗时，我记得代码里面有计算每个模块的时间，您看一下。我这里网络有点问题看不到您的附图，抱歉，

[Pay20Y]

这个问题之前也有人反应过，我觉得您可以交给识别的时候先控制一下roi的数量，从32开始递增一下，看看速度变换，之后可以通过循环，把很多框分批次交给识别，没准会快一些。

[clare96]

您说的这一点我在代码里看到了，我变换了一下感觉区别并不是很大，并且我们的数据在nms以后的roi个数基本都会在32个以下。然而当把字符数目由5500多变到200多个时，识别的时间大幅下降，由先前的200多秒下降到了5秒左右，这个是解码部分造成的吗？为什么会有如此大的差别呀？

[Pay20Y]

这个应该就是识别部分的原因了，我也不太清楚为什么会这样，您可以单独试一下CRNN，看看有没有这个问题。

[yuanjiXiang]

您好，那个是正常的，那个单引号和带上标的E确实都是CHAR_VECTOR中没有。顺时针标注通过下标转换一下就可以变成逆时针吧，我记得EAST的数据处理代码里处理过顺时针的问题，好像直接用顺时针坐标也没问题，您可以试一下。

请问 打印substring 语句出现在哪呢，我想把它关掉

[Pay20Y]

您好，那个是正常的，那个单引号和带上标的E确实都是CHAR_VECTOR中没有。顺时针标注通过下标转换一下就可以变成逆时针吧，我记得EAST的数据处理代码里处理过顺时针的问题，好像直接用顺时针坐标也没问题，您可以试一下。

请问 打印substring 语句出现在哪呢，我想把它关掉

您好，您是指这里吧

[yuanjiXiang]

您好，那个是正常的，那个单引号和带上标的E确实都是CHAR_VECTOR中没有。顺时针标注通过下标转换一下就可以变成逆时针吧，我记得EAST的数据处理代码里处理过顺时针的问题，好像直接用顺时针坐标也没问题，您可以试一下。

请问 打印substring 语句出现在哪呢，我想把它关掉

您好，您是指这里吧

是的，谢谢

[yuanjiXiang]

这个问题感觉是在数据读入那里，识别的label有点问题，可能要调试一下才知道

你好，我训练中文时config.py都配置好的，训练时各个loss正常的,但为啥测试时detection 正常,而后面什么文本都没有预测到呢,请问可能哪里出了问题，我测试甚至用的训练集里的数据。

[wycrystal]

您好，只需要修改一下config.py里面的CHAR_VECTOR就可以了，改成中文字符

请问如何修改成中文字符，把所有的汉字都列一遍吗？

[laofeiwei]

据集上进行了训练和测试，训练的时候使用的是5540个中文字符。请问为什么识别的时间会如此之慢？我们已经调用了GPU

你好,我想在你提供是模型上继续训练中文数据集,但是改动了config文件的字符数量,调用预训练时总是提示
Input to reshape is a tensor with 48640 values, but the requested shape has 3067392
这是什么原因,我无法改动你提供的模型的输出层形状.

[SkrDrag]

这个问题感觉是在数据读入那里，识别的label有点问题，可能要调试一下才知道

你好，我训练中文时config.py都配置好的，训练时各个loss正常的,但为啥测试时detection 正常,而后面什么文本都没有预测到呢,请问可能哪里出了问题，我测试甚至用的训练集里的数据。

你好能分享一下你的中文数据集和预训练模型吗！谢谢。[email protected]

[SkrDrag]

这个问题感觉是在数据读入那里，识别的label有点问题，可能要调试一下才知道

你好，我训练中文时config.py都配置好的，训练时各个loss正常的,但为啥测试时detection 正常,而后面什么文本都没有预测到呢,请问可能哪里出了问题，我测试甚至用的训练集里的数据。

我也遇到了这个问题，请问你解决了吗