无法获取有效预测标签

Question

识别功能无法使用，无法获取有效标签，从第六位开始，预测标签全为-1

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

看起来你在使用一个基于深度学习的OCR（光学字符识别）模型进行文字识别，但是遇到了一个问题，预测标签中出现了-1，这通常意味着在解码字典（DECODE_DICT）中没有找到对应的索引。要解决这个问题，我们需要检查几个可能的原因：

1. 检查DECODE_DICT是否包含所有的可能预测值。
2. 确保模型的输出与DECODE_DICT的索引范围匹配。

首先，你需要确保DECODE_DICT包含了所有可能的字符标签。对于CTC（Connectionist Temporal Classification）模型，它可能会输出一些特殊标记，例如-1（通常表示空字符），以及其他用于处理序列对齐的辅助标记。这些特殊标记可能不在标准的字母数字字符集中。为了修复这个问题，你需要创建一个包含所有可能输出的字典，包括这些特殊标记。

你可以尝试创建一个新的字典，例如EXTENDED_DECODE_DICT，它应该包含DECODE_DICT中的所有元素，并添加额外的键值对，比如{-1: 'special_char'}或者其他可能的特殊标记。

以下是修改后的代码片段，展示了如何创建EXTENDED_DECODE_DICT：

# 假设DECODE_DICT已经定义
EXTENDED_DECODE_DICT = {}
EXTENDED_DECODE_DICT.update(DECODE_DICT)
EXTENDED_DECODE_DICT[-1] = 'special_char'  # 添加特殊的-1标记

# 在你的代码中替换DECODE_DICT为EXTENDED_DECODE_DICT
for num in y_pred_Labels[0]:
    if num in EXTENDED_DECODE_DICT:
        y_pred_text += EXTENDED_DECODE_DICT[num]
    else:
        y_pred_text += EXTENDED_DECODE_DICT[-1]  # 如果找不到，使用'special_char'

这样，即使遇到未在原始字典中定义的预测值，也会被正确地转换为字符串。注意，如果你的模型有其他特定的特殊标记，你需要将它们也加入到EXTENDED_DECODE_DICT中。

另外，确保你的模型输出的维度和DECODE_DICT的大小是一致的。如果模型输出的维度大于DECODE_DICT的长度，那么DECODE_DICT[num]会抛出KeyError，因为索引超出了字典的范围。在这种情况下，你应该调整模型的输出尺寸，或者扩展DECODE_DICT以适应更大的输出。

如果以上建议仍然无法解决问题，那么你可能需要提供更多的上下文信息，以便更准确地诊断问题。例如，分享模型结构、训练配置以及数据预处理的细节可能会有所帮助。