MonkeyOCR怎么训练自定义数据集

从准备数据集到训练，分别都用什么工具呀，求推荐

1. 准备数据集
   数据收集：收集各种包含文本的文档图像，如 PDF、图片等，确保这些文档涵盖了自定义任务中可能出现的各种文本类型、字体、格式和布局等情况。
   数据标注：
   对于文档中的文本块、图片块、表格块等不同类型的元素，使用标注工具进行标注，明确每个块的类型和位置信息。
   如果有表格，还需要标注表格的结构信息，如行列数、单元格内容等。
   对于文本内容，可能需要进行转录，即将图像中的文字转换为可编辑的文本形式，作为标注的一部分。
2. 数据预处理
   格式转换：将收集到的各种格式的文档图像统一转换为模型可接受的格式，如常见的图像格式（如 JPEG、PNG 等）或特定的文档格式（如 PDF 转成图像序列）。
   数据增强：为了增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力，可以对图像进行数据增强操作，如随机旋转、缩放、平移、添加噪声、调整亮度和对比度等。
3. 配置训练参数
   选择模型架构：根据任务需求和数据集特点，选择合适的 MonkeyOCR 模型架构或对其进行调整。例如，调整模型的层数、神经元数量等超参数。
   设置训练超参数：包括学习率、批量大小、训练轮数（epochs）、优化器类型等。这些参数的设置会影响模型的训练速度和最终性能，通常需要通过实验进行调整。