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PaddleOCR 은 PaddlePaddle에 구현되어 사용자가 더 나은 모델을 트레이닝하고 실제에 적용할 수 있도록 다국어, 멋진, 선도적이고 실용적인 OCR 툴을 만드는 것을 목표로 합니다. PaddleOCR은 OCR과 관련된 다양한 최첨단 알고리즘을 지원하고 산업 솔루션을 개발했습니다. PaddleOCR은 이제 해당 메타데이터와 함께 모델 체크포인트와 함께 트레이닝 및 평가 메트릭을 로깅하기 위한 Weights & Biases 통합 기능을 제공합니다.

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예제 블로그 & Colab

ICDAR2015 데이터셋에서 PaddleOCR로 모델을 트레이닝하는 방법은 여기 에서 확인하세요. Google Colab 도 함께 제공되며, 해당 라이브 W&B 대시보드는 여기 에서 확인할 수 있습니다. 이 블로그의 중국어 버전은 W&B对您的OCR模型进行训练和调试 에서 확인할 수 있습니다.

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가입하고 API 키 만들기

API 키는 사용자의 머신을 W&B에 인증합니다. 사용자 프로필에서 API 키를 생성할 수 있습니다.
보다 간소화된 접근 방식을 위해 https://wandb.ai/authorize 로 직접 이동하여 API 키를 생성할 수 있습니다. 표시된 API 키를 복사하여 비밀번호 관리자와 같은 안전한 위치에 저장하세요.
  1. 오른쪽 상단에서 사용자 프로필 아이콘을 클릭합니다.
  2. User Settings를 선택한 다음 API Keys 섹션으로 스크롤합니다.
  3. Reveal을 클릭합니다. 표시된 API 키를 복사합니다. API 키를 숨기려면 페이지를 새로 고칩니다.

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wandb 라이브러리 설치 및 로그인

wandb 라이브러리를 로컬에 설치하고 로그인하려면 다음을 수행합니다.
  • Command Line
  • Python
  • Python notebook
  1. WANDB_API_KEY 환경 변수 를 API 키로 설정합니다. 
    export WANDB_API_KEY=<your_api_key>
  2. wandb 라이브러리를 설치하고 로그인합니다. 
    pip install wandb

wandb login

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config.yml 파일에 wandb 추가

PaddleOCR은 yaml 파일을 사용하여 구성 변수를 제공해야 합니다. 구성 yaml 파일의 끝에 다음 스니펫을 추가하면 모든 트레이닝 및 유효성 검사 메트릭이 모델 체크포인트와 함께 W&B 대시보드에 자동으로 기록됩니다. 
Global:
    use_wandb: True
wandb.init 에 전달하려는 추가적인 선택적 인수는 yaml 파일의 wandb 헤더 아래에 추가할 수도 있습니다. 
wandb:  
    project: CoolOCR  # (선택 사항) wandb 프로젝트 이름입니다.
    entity: my_team   # (선택 사항) wandb Team을 사용하는 경우 Team 이름을 여기에 전달할 수 있습니다.
    name: MyOCRModel  # (선택 사항) wandb run의 이름입니다.

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config.yml 파일을 train.py 에 전달

그런 다음 yaml 파일은 PaddleOCR 저장소에서 사용할 수 있는 트레이닝 스크립트 에 인수로 제공됩니다. 
python tools/train.py -c config.yml
Weights & Biases가 켜진 상태에서 train.py 파일을 실행하면 W&B 대시보드로 이동하는 링크가 생성됩니다.
W&B Dashboard for the Text Detection Model

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피드백 또는 문제

Weights & Biases 통합에 대한 피드백이나 문제가 있는 경우 PaddleOCR GitHub 에 문제를 열거나 support@wandb.com 으로 이메일을 보내주세요.