paddleocr怎么关闭验证集

要关闭验证集的话，可以在使用PaddleOCR时将use_distributed参数设置为False。例如：
from paddleocr import PaddleOCR

ocr = PaddleOCR(use_distributed=False)
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这样设置后，PaddleOCR将不会使用验证集进行模型的评估和调优。注意，在关闭验证集的情况下，可能会导致模型性能无法准确评估，所以建议在训练模型时保留验证集来监控模型的性能。

相关问题

PaddleOCR制作数据集

构建和准备PaddleOCR数据集
数据标注工具的选择与使用
为了高效地创建适合PaddleOCR使用的数据集，推荐采用专门设计的文字标注工具[PPOCRLabel][^2]。该工具基于Python3和PyQt5开发而成，提供了两种不同的标注方式供用户选择：矩形框标注法以及更为精确的四点坐标标注模式。
对于希望快速上手并获得良好用户体验的人来说，安装好环境之后启动程序即可按照界面提示完成图片文件夹加载、目标区域标记等一系列操作；而针对那些追求灵活性及定制化需求的研究人员，则可以通过阅读官方文档来解锁更多高级特性。
准备训练所需的目录结构
当完成了图像资源的手动或半自动化打标签过程后，下一步就是整理这些素材使之满足框架输入标准的要求。通常情况下，整个项目应当具备清晰合理的物理存储布局：

train_data 文件夹下放置所有参与迭代学习阶段处理过的样本；
另外还需要单独设立名为 test_data 的子目录用来保存一部分未见过的新实例作为评估指标计算依据；
同样重要的是不要忘记预留出一小批验证集合 (val_data) 来辅助超参数调整工作，在实际应用中这三者之间应保持适当比例关系以确保最终成果质量稳定可靠[^1]。

project_root/
├── train_data/
│ ├── img_001.jpg
│ └── ...
├── test_data/
│ ├── img_098.png
│ └── ...
└── val_data/
├── img_076.bmp
└── ...
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转换为特定格式
最后一步是要把经过上述两步精心挑选出来的材料转换成能够被算法理解的形式。具体来说，每一张带有文字信息的照片都需要对应一条或多条描述其内部字符位置及其含义的记录。一般会采取TXT文本形式表达这种映射关系，并且严格遵循一定语法规范以便于解析器读取[^3]。
例如，假设有一张照片位于路径 /path/to/image/img_001.jpg 中包含了字符串 "hello world" ，那么相应的注解可能看起来像这样：
/path/to/image/img_001.jpg hello 10,20,50,40 world 60,20,100,40
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这里每一组由四个整数构成的小括号内数值分别代表左上角横纵坐标(xmin,ymin)，右下角横纵坐标(xmax,ymax)所围成矩形区域内对应的单词内容。
通过以上三个环节的努力就可以成功建立起一套完整的适用于PaddleOCR系统的专属资料库了！

paddleocr数据集格式

PaddleOCR 支持的数据集格式
PaddleOCR 是一种强大的开源 OCR 工具包，支持多种数据集格式以满足不同的应用场景需求。以下是关于其支持的数据集格式及其具体要求的详细介绍。
1. 数据集分类
PaddleOCR 的数据集主要分为两类：检测（Detection）和识别（Recognition）。每种任务对应的数据集格式有所不同[^4]。
2. 检测任务数据集格式
对于文字检测任务，通常采用标注文件来描述图像中的文本框位置。常见的标注文件格式如下：

标注文件结构标注文件通常是 .txt 文件，每一行表示一个图片对应的标签信息。具体的格式为：
图片路径 文本框坐标1 文本框坐标2 ... 文本框坐N
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文本框坐标每个文本框由一系列顶点坐标组成，一般按照顺时针顺序排列。例如：
img_1.jpg 87,195,187,195,187,225,87,225 text1 100,100,200,100,200,200,100,200 text2
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上述例子中，第一个文本框的四个角点分别为 (87,195), (187,195), (187,225), (87,225)，第二个文本框则依次类推[^3]。

3. 识别任务数据集格式
针对文字识别任务，数据集中除了包含图片外还需要提供相应的字符序列作为标签。常见格式如下：

LMDB 格式
LMDB 是一种键值数据库存储方式，在 OCR 领域被广泛应用于高效读取大量小尺寸图片。可以通过工具将普通的图片目录转换成 LMDB 格式的数据库。

普通文本列表格式
如果不使用 LMDB，则可以直接准备一个纯文本列表文件，其中每一行记录了一张图片的位置以及它所代表的文字内容：
/path/to/image1.png label_for_image1
/path/to/image2.png label_for_image2
...
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4. 示例代码展示如何加载自定义数据集
下面是一个简单的 Python 脚本示例，演示了如何利用 train.py 来训练基于自定义数据集的模型[^2]:
!python tools/train.py \
-c configs/rec/chinese_rec_config.yml \
--validate \
--epoch_num=100 \
--use_gpu=True \
--pretrained_model=output/best_accuracy \
--checkpoint_dir=output/checkpoints
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上述命令指定了配置文件路径、验证开关状态、总轮次数量以及其他必要参数。