rec模型，eval时要多少张图？是否要涵盖每个字符确保评分正确？

[nissansz]

rec模型，eval时要多少张图？是否要涵盖每个字符确保评分正确？

[GreatV]

在评估（eval）rec模型时，所需的图片数量取决于数据的多样性和目标评测标准。通常来说，为了确保模型的评估结果具有统计意义，需要：

1. 足够数量的图片：如果测试集太小，评估结果可能不够稳定，难以反映模型的真实性能。一般来说，测试集应包含若干千至数万张图片，以确保评测的准确性。

2. 涵盖所有可能的字符：在字符识别任务中，特别是OCR（光学字符识别）任务，需要确保评测数据包含所有预期识别的字符，尤其是在多字符语言（如中文）环境下，涵盖整个字符集是重要的。例如，如果模型需要识别英文字母和数字，那测试数据应包含所有A-Z及0-9的字符；如果是中文OCR，则测试集应包括常见汉字，以防止模型在某些字符上的表现偏差。

3. 得分衡量标准：一般来说，识别得分并非必须为1才能确保识别正确。不过，得分可以作为置信度指标，如果得分过低，可能表示识别结果的不确定性。因此，一些自动评估方法可能会设置一定的置信度阈值，以过滤低置信度的预测。

为了更深入了解单字符识别得分问题，可以参考 PaddleOCR 相关讨论.

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