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PaddleOCR は、PaddlePaddle で実装された、多言語対応で実用的な OCR ツールを提供しており、ユーザーがモデルをトレーニングして本番環境に適用できるよう支援します。PaddleOCR はさまざまな OCR アルゴリズムをサポートしており、産業向けソリューションも含まれています。PaddleOCR には、トレーニングおよび評価のメトリクスに加え、対応するメタデータ付きのモデル チェックポイントをログするための W&B インテグレーションが含まれています。 このページでは、PaddleOCR で W&B インテグレーションを有効にして、OCR のトレーニング Runs からメトリクス、検証結果、チェックポイントのメタデータを W&B ダッシュボードに自動的にストリーミングする方法を示します。このインテグレーションを使用すると、Experiments を比較し、トレーニングをリアルタイムでモニターし、OCR モデルのバージョン管理された履歴を保持できます。

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ブログと Colab の例

PaddleOCR を使って ICDAR2015 データセットでモデルをトレーニングする方法については、PaddleOCR and W&B training tutorial を参照してください。あわせて Google Colab も用意されており、対応するライブの W&B ダッシュボード も利用できます。なお、このブログの中国語版もあります: W&B对您的OCR模型进行训练和调试。

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サインアップしてAPIキーを発行する

APIキーは、マシンをW&Bに認証するために使用します。APIキーはユーザープロフィールから発行できます。
より手早く行うには、User Settings にアクセスしてAPIキーを作成してください。APIキーはすぐにコピーし、パスワードマネージャーなどの安全な場所に保存してください。
  1. 右上にあるユーザープロフィールアイコンをクリックします。
  2. User Settings を選択し、API Keys セクションまでスクロールします。

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wandb ライブラリをインストールしてログインする

wandb ライブラリをローカルにインストールしてログインするには、次の手順に従います。
  1. WANDB_API_KEY 環境変数 に APIキーを設定します。<> で囲まれた値は実際の値に置き換えてください。
  2. wandb ライブラリをインストールしてログインします。

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config.yml ファイルに wandb を追加する

PaddleOCR では、YAML ファイルを使って設定変数を指定する必要があります。W&B へのログ記録を有効にするには、設定用 YAML ファイルの末尾に次のスニペットを追加してください。この設定により、PaddleOCR はすべてのトレーニングおよび検証のメトリクスを、モデル チェックポイントとともに W&B ダッシュボードへ自動的にログするようになります。
YAML ファイルの wandb ヘッダー配下に、wandb.init() に渡す追加のオプション引数を指定することもできます。

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config.yml ファイルを train.py に渡す

W&B のログ記録を設定したら、PaddleOCR リポジトリにあるトレーニングスクリプトに YAML ファイルを引数として渡して、トレーニングを開始します。
train.py ファイルを W&B を有効にして実行すると、PaddleOCR によって W&B ダッシュボードへのリンクが生成され、そこでトレーニングと検証のメトリクスをリアルタイムでモニターできます。
PaddleOCRトレーニングダッシュボード
PaddleOCR検証ダッシュボード
テキスト検出モデルのダッシュボード

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フィードバックや問題

W&B インテグレーションについてフィードバックや問題がある場合は、PaddleOCR GitHub で issue を登録するか、support@wandb.com までメールでご連絡ください。