paddleocr Android推理

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已于 2022-05-30 11:53:55 修改

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分类专栏： nlp orc 深度学习宝典文章标签： python paddlepaddle tensorflow

于 2022-05-04 00:58:36 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/124564802

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nlp orc

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本文详细介绍了如何将PaddleOCR模型导出为ncnn格式，并在Android设备上使用PaddleLite进行推理。首先，通过paddle2onnx将模型从inference格式转换为onnx，然后使用ncnn工具将onnx模型转为ncnn的param和bin文件。接着，提供了Android PaddleLite的模型资源路径和2.4版本导出nb模型的方法。最后，讨论了不同模式下的摄像头、读图和CPU/GPU推理配置。

导出ncnn成功

1.导出inference

2.导出onnx

上面命令报错，后来删掉最后两个参数，导出onnx ok

3.onnx转ncnn

官方Android PaddleLite 推理示例

模型相关资源路径

2.4版本导出Android PaddleLite nb文件成功：

关于模式摄像头，读图，cpu，gpu

读图：

读图： decodeUri

导出ncnn成功

步骤：先导出inference，再导出onnx，最后导出ncnn模型

1.导出inference

```
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
# -o 配置可选参数
# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。

python tools/export_model.py -c configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_db/
```

python tools/export_model.py -c ./configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0_kuaidi.yml -o Global.pretrained_model=./tools/output/ch_db_mv3_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_db/