PaddleOCR项目数据格式要求与多文本标注问题

[Jerry200404]

进行俄语OCR项目开发（包含手写体和印刷体检测与识别），在数据标注和格式适配过程中遇到以下问题，恳请指导：
一、检测任务数据格式问题
官方文档示例：

疑问点：
1.格式强制性问题：
是否必须严格使用JSON格式？若自定义格式（如下文建议）是否可行？
2.手写体与印刷体的区分标注：
如何在JSON标注中明确区分印刷体（printed）和手写体（handwriting）？是否需要在标注字段中添加额外参数（如"type": "printed"）？
自定义格式设想：
图像路径 x1,y1,x2,y1,x2,y2,x1,y2,标签类型 x1,y1,x2,y1,x2,y2,x1,y2,标签类型 ...
示例：
images/0_0/lhr_0_1000_01184616.jpg 0.58,0.72,0.86,0.72,0.86,0.96,0.58,0.96,printed ...
我在网上查到很多不一样格式，能否给出一个样板。
二、识别任务多文本标注问题
官方文档示例：

单图单标签格式：
图像路径 文本标签
示例：
test_images/img_1.jpg "воссоздать"
实际需求：
一张图片中包含多个俄语单词（如下图），需同时识别多个文本：

疑问点：
1.多标签标注方式：
是否支持单图多标签标注？例如：
images/0_0/lhr_0_1000_01184616.jpg воссоздать пивной Винничек коммунизм
若不支持，是否需要通过切割图片将每个单词单独处理？
补充说明：
数据集中同时包含手写体和印刷体俄语文本，需确保标注格式能兼容类型区分。
作为初学者，对PP-v4的数据处理逻辑尚不熟悉，若问题表述不够清晰，还请海涵！
这个项目已经卡主很久了，真心期待您的专业解答，感谢！

[GreatV]

PaddleOCR 数据格式要求与多文本标注问题解答

检测任务数据格式问题

1. 格式强制性问题

PaddleOCR官方推荐使用 JSON 格式 进行数据标注，主要是为了兼容性和易解析性。
如果要使用自定义格式，例如：

图像路径 x1,y1,x2,y1,x2,y2,x1,y2,标签类型 x1,y1,x2,y1,x2,y2,x1,y2,标签类型 ...

需要自行 修改数据加载部分 的代码，以适配新的格式，但 不影响训练。

2. 手写体与印刷体的区分标注

官方 JSON 格式 默认不区分 手写体和印刷体，但可以 在 JSON 标注字段中添加额外参数，例如：

{
  "image": "images/0_0/lhr_0_1000_01184616.jpg",
  "annotations": [
    {
      "polygon": [0.58, 0.72, 0.86, 0.72, 0.86, 0.96, 0.58, 0.96],
      "text": "воссоздать",
      "type": "printed"
    },
    {
      "polygon": [0.12, 0.35, 0.46, 0.35, 0.46, 0.62, 0.12, 0.62],
      "text": "коммунизм",
      "type": "handwriting"
    }
  ]
}

这样可以在 训练时针对不同类型文本做数据增强或分类训练。

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识别任务多文本标注问题

1. 多标签标注方式

PaddleOCR 默认使用单图单标签格式：

图像路径 文本标签

示例：

test_images/img_1.jpg "воссоздать"

但在实际应用中，一张图片可能包含 多个俄语单词，如：

images/0_0/lhr_0_1000_01184616.jpg    воссоздать пивной Винничек коммунизм

2. 解决方案

方案 1：使用检测模型+识别模型

• 先 训练检测模型，获取每个单词的框坐标
• 再 训练识别模型，逐个识别框内文本
• 优点： 能适应不同文本排布方式
• 缺点： 需要 额外训练检测模型

方案 2：手动切割图片

• 预处理时 将一张图拆分为多个小图
• 采用 单图单标签格式
• 优点： 适用于 固定排布（如表格）
• 缺点： 需要 额外预处理数据

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推荐的 PaddleOCR 适配方式

1. 使用 JSON 格式标注，并在 type 字段区分 手写体 和 印刷体。
2. 训练检测模型，使用 polygon 标注 单词位置，然后传入识别模型。
3. 修改数据读取代码 以支持 多标签识别，可参考 tools/infer/utility.py 进行调整。

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参考资料

• PaddleOCR 官方 JSON 数据格式
• 多文本检测及识别示例

如果有更具体的需求或问题，欢迎继续讨论！🚀

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