MaaAI
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AI for MAA
優化與重構項目修改點 1. 參數化處理 2. 代碼重用 3. 錯誤處理與日誌 4. 代碼結構整理 1. 參數化處理 將硬編碼的參數（例如模型路徑、數據集路徑、訓練輪數等）轉換為命令行參數，允許在執行腳本時指定參數值。這樣可以使腳本更靈活，適應不同的環境和需求。 每個腳本（export.py、train.py、test.py）現在都可以通過命令行來傳遞參數，而不是將它們硬編碼在腳本內。 2. 代碼重用 將重複使用的代碼片段（如模型加載、訓練、測試、模型導出等操作）提取到一個新的 common.py 模塊中。這樣做可以減少代碼重複，提高代碼的可維護性。 所有腳本現在都會從 common.py 中導入這些通用功能。 3. 添加錯誤處理與日誌 在每個腳本中添加了基本的錯誤處理機制和日誌記錄功能。這樣在執行腳本時，如果出現錯誤，腳本能夠記錄錯誤信息，便於調試。 使用 Python 的 logging 模塊來記錄重要的操作步驟，讓你可以追踪腳本執行情況。 4....
## 概述 本次 PR 主要解决原训练流程的 text renderer 已无法使用的问题，将数据生成组件替换为新的 renderer，并新增了 pp-OCRv5 的训练 pipeline。 ## 主要改动 - 数据生成部分由原 @Sanster/text_renderer 切换为 @oh-my-ocr/text_renderer。 - 集成并添加了 pp-OCRv5 的完整训练流程。 ## 测试情况 - 已验证新 renderer 能正常生成训练数据。 -...
