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ModelScope的读光手写体ocr和印刷体ocr是基于灰度图的,能改成加个三通道的微调的代码吗?

ModelScope的读光手写体ocr和印刷体ocr现在是基于灰度图的, 场景有多色, 能改成加个三通道的微调的代码吗?

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陈幕白 2023-12-13 13:04:06 79 0
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  • 当前输入是用RGB的输入,只是在网络中转换成了灰度,如果要在网络中也用RGB的话,需要手动把源码中网络第一层的输入通道改成3 此回答整理自钉群 “魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

    2023-12-13 13:35:09
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  • 问题1:在ModelScope的OCR模型中,如果要从基于灰度图的处理改为三通道彩色图像的微调,你需要对输入数据和模型进行一些修改。以下是一个基本步骤:

    数据预处理:
    对于多色场景的图像,你需要将它们转换为RGB格式。
    在读取图像时,确保以正确的颜色模式(如'RGB')打开它。
    模型结构调整:
    确定你的现有模型是否支持彩色图像作为输入。如果是灰度图模型,则可能需要调整网络架构以接受多通道输入。
    如果模型本身不支持彩色输入,你可能需要添加额外的卷积层来处理RGB信息。
    微调代码:
    用新格式的数据集替换旧的数据集,并确保微调代码使用新的数据集。
    修改训练代码中的任何相关部分,以便正确处理彩色图像。
    调整超参数,因为增加颜色通道可能会导致模型学习过程发生变化。
    请注意,这只是一个概述,具体的实现细节会因模型的不同而不同。如果你正在使用的具体模型或库提供了文档或示例代码,最好参考这些资源来进行相应的修改。

    问题2:当迁移学习的结果开始偏离原始结果时,你可以尝试以下策略:

    更细致地选择预训练权重:
    使用与目标任务更接近的预训练模型。
    如果可能,使用在相同领域或类似数据集上预训练的模型。
    调整正则化和优化器设置:
    使用不同的正则化技术(如L1、L2、Dropout等)来防止过拟合。
    尝试不同的学习率调度策略或动量值。
    更灵活的微调:
    只微调模型的一部分,而不是整个模型。
    实验性地冻结某些层,让其他层可以更好地适应新的数据。
    增大训练数据量:
    收集更多的标注数据,以便更好地指导模型学习。
    扩展数据增强技术:
    使用更广泛的数据增强方法来模拟更多种情况,使模型更具泛化能力。

    2023-12-13 13:27:15
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