2026年最新版PaddleOCR新手指导（训练自己的数据集与知识蒸馏）

本文介绍2024年新手掌握PaddleOCR的使用，包括其超轻量等特性。涵盖快速使用步骤，如解压数据集、安装环境、准备模型和测试图像，及单张和多张图像测试。还讲解训练数据集、文字检测与识别的训练和测试，模型转换，以及知识蒸馏的配置、训练等内容，最后提及多种部署选项。

2024年最新新手掌握PaddleOCR使用（训练自己数据集与知识蒸馏）

Paddle OCR特性：

本教程旨在帮助使用者快速了解PaddleOCR，并掌握PaddleOCR的使用方式，包括：

PaddleOCR快速使用

本节介绍如何使用PaddleOCR的轻量级模型完成文本检测、识别的任务。

轻量级OCR模型效果：

1.解压数据集

!ls /home/aistudio/data

data294006

!mkdir /home/aistudio/external-libraries!pip install beautifulsoup4 -t /home/aistudio/external-libraries

%cd ~

/home/aistudio

!git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git

Cloning into 'PaddleOCR'...remote: Enumerating objects: 51224, done.remote: Counting objects: 100% (1542/1542), done.remote: Compressing objects: 100% (848/848), done.remote: Total 51224 (delta 808), reused 1315 (delta 680), pack-reused 49682 (from 1)Receiving objects: 100% (51224/51224), 385.22 MiB | 7.47 MiB/s, done.Resolving deltas: 100% (35953/35953), done.Updating files: 100% (2390/2390), done.

%cd ~/PaddleOCR

/home/aistudio/PaddleOCR

2.安装环境

# 安装依赖库!pip install -r requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

3.准备inference model和测试图像

!mkdir inference && cd inference# 下载8.6M中文模型的检测模型并解压# ! cd inference && wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar && tar xf ch_det_mv3_db_infer.tar# # 下载8.6M中文模型的识别模型并解压# ! cd inference && wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar && tar xf ch_rec_mv3_crnn_infer.tar!cd inference && wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar!cd inference && wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar

4.测试图像

准备了一些测试图像，上传图像测试我们的OCR模型。使用代码可视化测试图像

import matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Image# 图像文件绝对路径img_path = "/home/aistudio/data/data294006/ppocr_img/imgs/11.webp"# 打开图像文件img = Image.open(img_path)# 显示图像plt.figure("test_img", figsize=(10,10))plt.imshow(img)plt.show()

4.1测试单张图像

下面开始调用tools/infer/predict_system.py 完成图像文本识别，共需要传入三个参数：

image_dir： 指定要测试的图像

det_model_dir： 指定轻量检测模型的inference model

rec_model_dir： 指定轻量识别模型的inference model

!pwd!ls

/home/aistudio/PaddleOCRLICENSE       applications  docs       paddleocr.py setup.pyMANIFEST.in   benchmark     inference       ppocr test_tipcREADME.md     configs    inference_results  ppstructure testsREADME_en.md  deploy    mkdocs.yml       pyproject.toml tools__init__.py   doc    overrides       requirements.txt  train.sh

# 快速运行!python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="/home/aistudio/data/data294006/ppocr_img/imgs/11.webp" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv3_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer/"

[2024/09/11 22:51:22] ppocr WARNING: The first GPU is used for inference by default, GPU ID: 0E0911 22:51:22.421043 11060 analysis_config.cc:126] Please use PaddlePaddle with GPU version.[2024/09/11 22:51:22] ppocr WARNING: The first GPU is used for inference by default, GPU ID: 0E0911 22:51:22.950991 11060 analysis_config.cc:126] Please use PaddlePaddle with GPU version.[2024/09/11 22:51:23] ppocr INFO: In PP-OCRv3, rec_image_shape parameter defaults to '3, 48, 320', if you are using recognition model with PP-OCRv2 or an older version, please set --rec_image_shape='3,32,320[2024/09/11 22:51:23] ppocr DEBUG: dt_boxes num : 16, elapsed : 0.3190124034881592[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: rec_res num  : 16, elapsed : 1.1868066787719727[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 0  Predict time of /home/aistudio/data/data294006/ppocr_img/imgs/11.webp: 1.511s[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 纯臻营养护发素, 0.966[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 产品信息/参数, 0.911[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: （45元/每公斤，100公斤起订）, 0.884[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 每瓶22元，1000瓶起订）, 0.921[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 【品牌】：代加工方式/OEMODM, 0.966[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 【品名】：纯臻营养护发素, 0.883[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 【产品编号】：YM-X-3011, 0.872[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: ODMOEM, 0.954[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 【净含量】：220ml, 0.935[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 适用人群）：适合所有肤质, 0.887[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 【主要成分】：鲸蜡硬脂醇、燕麦β-葡聚, 0.925[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 糖、椰油xian胺bing基甜菜碱、泛醒, 0.937[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: （成品包材）, 0.893[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 【主要功能】：可紧致头发磷层，从而达到, 0.868[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 即时持久改善头发光泽的效果，给于燥的头, 0.880[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 发足够的滋养, 0.909[2024/09/11 22:51:25] ppocr DEBUG: The visualized image saved in ./inference_results/11.webp[2024/09/11 22:51:25] ppocr INFO: The predict total time is 1.6732959747314453

输出结果中有两列数据，第一列表示PaddleOCR识别出的文字，第二列表示识别出当前文字的置信度。置信度的数据范围是[0-1]，置信度越接近1表示文本识别对的“信心”越大。

如下输出结果中：

[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 【主要成分】：鲸蜡硬脂醇、燕麦β-葡聚, 0.925

[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 糖、椰油xian胺bing基甜菜碱、泛醒, 0.937

[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: （成品包材）, 0.893

[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 【主要功能】：可紧致头发磷层，从而达到, 0.868

[2024/09/11 22:51:24] ppocr DEBUG: 即时持久改善头发光泽的效果，给于燥的头, 0.880

同时，识别结果会可视化在图像中并保存在./inference_results文件夹下，可以通过左边的目录结构选择要打开的文件， 也可以通过如下代码将可视化后的图像显示出来，观察OCR文本识别的效果。

4.2测试多张图像

image_dir支持传入单张图像和图像所在的文件目录，当image_dir指定的是图像目录时，运行上述指令会预测当前文件夹下的所有图像中的文字，并将预测的可视化结果保存在inference_results文件夹下。

# 快速运行!python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="/home/aistudio/data/data294006/ppocr_img/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv3_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer/"

4.3图像文本识别可视化

## 显示轻量级模型识别结果## 可视化的文本识别效果img_path= "/home/aistudio/data/data294006/ppocr_img/imgs/11.webp"img = Image.open(img_path)plt.figure("results_img", figsize=(5,5))plt.imshow(img)plt.show()

## 显示轻量级模型识别结果img_path= "./inference_results/11.webp"img = Image.open(img_path)plt.figure("results_img", figsize=(10,30))plt.imshow(img)plt.show()

5.训练数据集

5.1模型准备

%cd ~/PaddleOCR/# 根据backbone的不同选择下载对应的预训练模型# 下载MobileNetV3的预训练模型!wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams# 或，下载ResNet18_vd的预训练模型!wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/ResNet18_vd_pretrained.pdparams# 或，下载ResNet50_vd的预训练模型!wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams

5.2划分数据集

全部打标完成之后，点击文件选择导出标记结果，再点击文件选择导出识别结果，完成后再文件夹多出四个文件fileState，Label，rec_gt, crop_img。其中crop_img中的图片用来训练文字识别模型，

fileState记录图片的打标完成与否，Label为训练文字检测模型的标签，rec_gt为训练文字识别模型的标签。

6:2:2表示将数据集按照 6:2:2 的比例分割训练集、验证集和测试集，即训练集占总数据集的60%，验证集占20%，测试集占20%。

!rm -rf /home/aistudio/PaddleOCR/train_data!ln -s /home/aistudio/data/data264561/train_data /home/aistudio/PaddleOCR/%cd /home/aistudio/PaddleOCR/PPOCRLabel!python3 gen_ocr_train_val_test.py --trainValTestRatio 6:2:2 --datasetRootPath ../train_data/drivingData/corrected_images

%cd /home/aistudio/PaddleOCR

训练可视化

!pip install visualdl

6.文字检测

6.1训练文字检测模型

!python3 tools/train.py -c configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_res18_db_v2.0.yml

!visualdl --logdir "output/ch_db_res18/vdl"

6.2文字检测训练模型预测

模型训练完之后会在文件夹下保存训练好的模型，具体保存的文件夹看配置文件，这就是模型保存的路径：save_model_dir: ./output/ch_db_res18/

使用best_accuracy.pdparams进行模型测试。

在终端中输入以下指令进行测试。其中Global.pretrained_model是我们训练好并且需要测试的模型，Global.infer_img为所要检测的图片路径

!python tools/infer_det.py \    -c configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_res18_db_v2.0.yml \    -o Global.pretrained_model=/home/aistudio/PaddleOCR/output/ch_db_res18/latest.pdparams \    Global.infer_img=/home/aistudio/data/data264561/train_data/det/test/5320_corrected.webp

7.文字识别

7.1训练文字识别模型

!python tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml

7.2 文字识别模型测试

!python tools/infer_rec.py \    -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml \    -o Global.pretrained_model=/home/aistudio/PaddleOCR/output/rec_ppocr_v3/latest.pdparams \    Global.infer_img=/home/aistudio/data/data264561/train_data/det/test/5325_corrected.webp

8.转换成推理模型

其中Global.pretrained_model是我们训练好并且需要推理的模型，Global.save_inference_dir为所要保存推理模型的位置。推理模型是可以直接被调用进行识别和检测。分别把训练好的文字检测模型和文字识别模型推理。

!python tools/export_model.py \    -c "./configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml" \    -o Global.pretrained_model=/home/aistudio/PaddleOCR/output/rec_ppocr_v3/latest.pdparams \    Global.save_inference_dir="./inference_model/rec/"

!python tools/export_model.py \    -c "./configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_res18_db_v2.0.yml" \    -o Global.pretrained_model=/home/aistudio/PaddleOCR/output/ch_db_res18/latest.pdparams \    Global.save_inference_dir="./inference_model/det/"

其中det和rec是推理模型，可以用predict_system.py进行验证

!python tools/infer/predict_system.py \    --image_dir=/home/aistudio/data/data264561/train_data/det/test/5320_corrected.webp \    --det_model_dir="./inference_model/det/" \    --rec_model_dir="./inference_model/rec"

识别结果会可视化在图像中并保存在./inference_results文件夹下，可以通过左边的目录结构选择要打开的文件， 也可以通过如下代码将可视化后的图像显示出来，观察OCR文本识别的效果。

9.知识蒸馏

在数据量足够大的情况下，通过合理构建网络模型的方式增加其参数量，可以显着改善模型性能，但这又带来了模型复杂度请求提升的问题。大模型在实际场景中使用的成本首先。

深度神经网络一般有局部的参数再现，目前有几种主要的方法对模型进行压缩，减小其参数量。如教师量化、知识调整等，其中知识调整是指使用模型（教师模型） )去指导学生模型(student model)学习特定任务，保证小模型在参数量不变的情况下，得到比较大的性能提升。

另外，在知识补充任务中，也衍生出了互训学习的模型训练方法，论文深度互助中指出，使用两个模型在训练的过程中互相监督，可以达到比单个模型更好的效果。

9.1配置文件解析

在知识增量训练的过程中，数据结构、优化器、学习率、全局的一些属性没有任何变化。模型结构、损失函数、后期处理、指标计算等模块的配置文件需要进行调整。

下面以识别与检测的知识配置配置文件为例，对知识配置的训练与配置进行解析。

9.1.1 识别配置文件解析

配置文件在ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml。

9.1.2 模型结构

知识补充任务中，模型结构配置如下所示

Architecture:  model_type: &model_type "rec"    # 模型类别，rec、det等，每个子网络的模型类别  name: DistillationModel          # 结构名称，蒸馏任务中，为DistillationModel，用于构建对应的结构  algorithm: Distillation          # 算法名称  Models:                          # 模型，包含子网络的配置信息    Teacher:                       # 子网络名称，至少需要包含`pretrained`与`freeze_params`信息，其他的参数为子网络的构造参数      pretrained:                  # 该子网络是否需要加载预训练模型      freeze_params: false         # 是否需要固定参数      return_all_feats: true       # 子网络的参数，表示是否需要返回所有的features，如果为False，则只返回最后的输出      model_type: *model_type      # 模型类别      algorithm: SVTR              # 子网络的算法名称，该子网络其余参数均为构造参数，与普通的模型训练配置一致      Transform:      Backbone:        name: MobileNetV1Enhance        scale: 0.5        last_conv_stride: [1, 2]        last_pool_type: avg      Head:        name: MultiHead        head_list:          - CTCHead:              Neck:                name: svtr                dims: 64                depth: 2                hidden_dims: 120                use_guide: True              Head:                fc_decay: 0.00001          - SARHead:              enc_dim: 512              max_text_length: *max_text_length    Student:      pretrained:      freeze_params: false      return_all_feats: true      model_type: *model_type      algorithm: SVTR      Transform:      Backbone:        name: MobileNetV1Enhance        scale: 0.5        last_conv_stride: [1, 2]        last_pool_type: avg      Head:        name: MultiHead        head_list:          - CTCHead:              Neck:                name: svtr                dims: 64                depth: 2                hidden_dims: 120                use_guide: True              Head:                fc_decay: 0.00001          - SARHead:              enc_dim: 512              max_text_length: *max_text_length

当然，这里如果希望添加更多的子网络进行训练，也可以按照Student与Teacher的添加方式，在配置文件中添加相应的字段。比如如果希望有3个模型互相监督，共同训练可以，那么Architecture写为如上格式。

最终该模型训练时，包含3个子网络：Teacher, Student, Student2。

补充模型DistillationModel类的具体实现代码可以参考distillation_model.py。

最终模型forward输出为一个字典，key为所有的子网络名称，例如这里为Student与Teacher，value为对应子网络的输出，可以为Tensor（只返回该网络的最后一层）和dict（也返回了中间的特征信息） 。

在每个识别任务中，为了添加更多的损失函数，保证后续方法的可扩展性，将子网络的输出保存为dict，其中包含子模块输出。以该识别模型为例，每个子网络的输出结果结果dict，key包含backbone_out, neck_out, head_out，value为模块配置的张量，最终对于上述对应文件，DistillationModel的输出格式如下。

{  "Teacher": {    "backbone_out": tensor,    "neck_out": tensor,    "head_out": tensor,  },  "Student": {    "backbone_out": tensor,    "neck_out": tensor,    "head_out": tensor,  }}

9.1.3 损失函数

知识补充任务中，损失函数配置如下所示。

Loss:  name: CombinedLoss  loss_config_list:  - DistillationDMLLoss:                       # 蒸馏的DML损失函数，继承自标准的DMLLoss      weight: 1.0                              # 权重      act: "softmax"                           # 激活函数，对输入使用激活函数处理，可以为softmax, sigmoid或者为None，默认为None      use_log: true                            # 对输入计算log，如果函数已经      model_name_pairs:                        # 用于计算DML loss的子网络名称对，如果希望计算其他子网络的DML loss，可以在列表下面继续填充      - ["Student", "Teacher"]      key: head_out                            # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor      multi_head: True                         # 是否为多头结构      dis_head: ctc                            # 指定用于计算损失函数的head      name: dml_ctc                            # 蒸馏loss的前缀名称，避免不同loss之间的命名冲突  - DistillationDMLLoss:                       # 蒸馏的DML损失函数，继承自标准的DMLLoss      weight: 0.5                              # 权重      act: "softmax"                           # 激活函数，对输入使用激活函数处理，可以为softmax, sigmoid或者为None，默认为None      use_log: true                            # 对输入计算log，如果函数已经      model_name_pairs:                        # 用于计算DML loss的子网络名称对，如果希望计算其他子网络的DML loss，可以在列表下面继续填充      - ["Student", "Teacher"]      key: head_out                            # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor      multi_head: True                         # 是否为多头结构      dis_head: sar                            # 指定用于计算损失函数的head      name: dml_sar                            # 蒸馏loss的前缀名称，避免不同loss之间的命名冲突  - DistillationDistanceLoss:                  # 蒸馏的距离损失函数      weight: 1.0                              # 权重      mode: "l2"                               # 距离计算方法，目前支持l1, l2, smooth_l1      model_name_pairs:                        # 用于计算distance loss的子网络名称对      - ["Student", "Teacher"]      key: backbone_out                        # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor  - DistillationCTCLoss:                       # 基于蒸馏的CTC损失函数，继承自标准的CTC loss      weight: 1.0                              # 损失函数的权重，loss_config_list中，每个损失函数的配置都必须包含该字段      model_name_list: ["Student", "Teacher"]  # 对于蒸馏模型的预测结果，提取这两个子网络的输出，与gt计算CTC loss      key: head_out                            # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor  - DistillationSARLoss:                       # 基于蒸馏的SAR损失函数，继承自标准的SARLoss      weight: 1.0                              # 损失函数的权重，loss_config_list中，每个损失函数的配置都必须包含该字段      model_name_list: ["Student", "Teacher"]  # 对于蒸馏模型的预测结果，提取这两个子网络的输出，与gt计算CTC loss      key: head_out                            # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor      multi_head: True                         # 是否为多头结构，为true时，取出其中的SAR分支计算损失函数

结果损失函数中，所有的后续损失函数均继承自标准的损失函数类，主要功能为：对后续模型的输出进行解析，找到计算损失的中间节点(张量)，再使用标准的损失函数类去计算。

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