有没有空格检测模型，训练空格检测模型，准确率会不会高

[nissansz]

有没有空格检测模型，训练空格检测模型，准确率会不会高

[GreatV]

目前在 PaddleOCR 中是可以训练支持空格检测的 OCR 识别模型的。在 ch_PP-OCRv4_rec_hgnet.yml 配置文件中，设置 use_space_char: true，并确保字典 (dict) 中包含空格字符，且训练数据中也正确标注了空格，理论上模型应该可以识别空格。

但是，根据 PaddleOCR Issue #13990，有用户反映，即使按照这些配置进行训练，模型可能仍无法正确识别空格。这可能与以下因素有关：

1. 数据集问题：

   • 训练数据中的空格是否均匀分布？如果空格字符在数据集中出现较少，模型可能难以学习到空格的特征。
   • 标签格式是否正确？需要确保数据预处理和标注不会丢失空格信息。

2. 模型训练设置问题：

   • 确认 dict 文件中是否正确包含空格字符。
   • 训练过程中检查 loss 下降情况，是否收敛。

3. 模型解码方式：

   • PaddleOCR 采用 CTC 机制，CTC 可能在解码时优化掉空格字符，导致最终输出缺少空格。可以尝试修改解码方式或增加 use_space_char_weight 调整空格在 loss 计算中的权重。

模型准确率高吗？

• 理论上，若数据均衡、标注正确，并且 use_space_char 设置合理，模型识别空格的准确率可以提高。
• 但根据相关讨论，当前版本可能仍有一些限制，导致训练出的模型不一定能很好地识别空格。
• 可以考虑调整数据集、损失函数及解码策略，以提升空格识别的准确率。

如果遇到空格识别问题，可以关注 PaddleOCR 官方的 Issues 或 Discussions，或者尝试调整数据集和训练参数，看看能否改进识别效果。

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