m0_73700676的博客

git下载到目标文件夹，没有则创建同名目录。git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git 目标文件夹使用detectron2-0.6作为目标文件夹。安装detectron0.6，只要安装了c++编译器，基本不会有问题。

记录下服务器上的报错本方法记录的报错，产生可能是torch的安装包出现问题，或者默认版本不一致等。最终发现还有版本问题，安装pytorch1.12.*版本，可以正确运行。

参考资料PaddleOCR：基于 MNIST 数据集的手写多数字识别。该链接使用PaddleOCRv2.1版本，进行训练手写数字的识别。复现之后能达到99%识别精度。目前PaddleOCR2.7.0已发布了ppocrv4.0版本，本文使用v4.0版本的模型进行手写数字识别。本文介绍了paddleocr对手写数字的识别的简单应用，如果需要对检测进行微调，可以下载检测的模型进行训练。