paddle ocr 训练预测模型和推理模型识别结果不一致

最新推荐文章于 2025-05-19 20:30:11 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-19 20:30:11 发布 · 2.7k 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#paddle ocr #不一致 #预测 #推理 #问题

博客聚焦 Paddle OCR 预测推理时出现的不一致问题，提到注掉./tools/infer/predict_rec.py 相关内容，围绕该工具在预测推理方面的异常情况展开，属于信息技术领域中光学字符识别相关问题探讨。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

注掉./tools/infer/predict_rec.py 的

在这里插入图片描述

paddleocr训练模型转inference模型之后预测结果不一致及部分训练失败问题
吾名招财的博客
12-25 383
这里需要注意，使用配置文件导出为inference模型的时候其模型在ppocr部署的时候会有问题。这是其推理时的前处理后处理问题导致的，所以需要导出的时候将此参数修改了也。最终的解决方案，还是修改预处理的输入尺寸大小来进行，此时paddleocrV3就可以了。下方在判断tatio_list的时候无法得到对应的1.0故失败，添加一行代码即可。默认配置文件都是（960*960）
Edge-AI Camera智能视觉系统-基于Paddle的OCR模型迁移训练(二)
激流中顽石
10-08 738
有小伙伴来咨询，第一篇文章’OpenNCC智能视觉系统-基于Paddle的OCR模型迁移训练(一)‘后续有没有成功，今天有时间赶紧发出来,使用OpenNCC来构建Edge-AI OCR摄象机 第四步：开始训练 在PaddleOCR目录下打开一个终端，输入命令： python tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml 2>&1 | tee train_rec.log 模型开始迭代。 第五...
基于PaddleOCR解决文本检测训练模型与inference模型预测效果不一致的问题
YY007H的博客
07-13 3744
此类问题出现较多，问题多是trained model预测时候的预处理、后处理参数和inference model预测的时候的预处理、后处理参数不一致导致的。
基于PaddleOCR解决文本检测训练结果与推理结果不一致问题
最新发布
weixin_49183983的博客
05-19 1367
回到刚才的话题，尺寸既然是按照960*960随机裁剪的，如果我明确知道程序后续处理的所有图像都是固定尺寸的，比如都是2560*1440，我是不是说保证裁剪的图像都是960*540，就保证resize的尺寸一样了。什么意思呢，也就是再没有对图像进行二次处理的情况下，如果输入一张2560*1440大小的图像，再图像检测阶段，先将最长边2560变成960，再将1440等比例缩放成540，所以程序最后处理的图片尺寸是一张960*540的图像；再看官方文档的那句，官方考虑预测速度的问题，默认选择的'
基于PaddleOCR解决文本检测训练模型与inference模型预测效果不一致的问题更简单的解决方法
weixin_44658318的博客
11-08 596
解决基于PaddleOCR解决文本检测训练模型与inference模型预测效果不一致的问题
PaddleX部署推理模型和GUI界面测试结果不一致的解决方法
wobenxiaoyao_的博客
07-20 1081
PaddleX部署推理模型和GUI界面测试结果不一致的解决方法
3_paddleOCR将训练模型转化为推理模型教程
Stefan的博客
12-24 4145
paddleOCR训练模型转化为推理模型教程 目录 将“检测”训练模型转化为推理模型 确定配置文件路径 修改配置文件 导出推理模型 将“识别”训练模型转化为推理模型 将“检测”训练模型转化为推理模型 确定配置文件路径 打开program.py脚本，找到class ArgsParser构造函数，修改为如下形式（注意相对路径填写正确）： 修改配置文件 在config/det文件夹下找到det_mv3_db_v1.1.yml文件，需要做如下两个修改： 将“c...
为什么你每次训练模型，结果都不一样，如同玄学
a14285700的博客
03-11 1344
【代码】为什么你每次训练模型，结果都不一样，如同玄学。
中文检测超轻量推理模型
10-13
“推理模型”指的是该模型主要用于实际应用中的预测和决策过程，即接收输入数据后，根据预先训练好的模型参数进行推断，输出结果。推理模型是机器学习工作流程的最后阶段，与训练模型相比，它更关注实际操作中的速度...
基于paddleocr+onnxruntime实现车牌识别C++源码+模型.zip
05-09
PaddleOCR是一款由阿里云开发的轻量级、高精度的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具，而ONNXRuntime是微软开源的高性能推理引擎，它支持多种深度学习框架的模型推理。以下将详细介绍这两个技术...
paddle ocr训练自己的模型
03-28
导出模型为推理模型也是必要的一步，用户可能需要在训练完成后将模型导出以便后续使用，这里要给出导出命令，并说明输入和输出路径。 最后，模型部署部分，简要介绍如何使用导出的模型进行推理，给出Python代码示例...
OCR预测模型和推理模型不一致
qq_44012405的博客
08-05 338
OCR预测模型和推理模型不一致
paddleocr - 模型效果对比与推理
qq_39066502的博客
06-05 1625
（2）PP-OCRv2：基于PP-OCR在5个方面重点优化，检测模型采用CML协同互学习知识蒸馏策略和CopyPaste数据增广策略；结果：Predicts of doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['0', 0.9999982]结果存储在inference_results下：det_res_00111002.jpg和det_results.txt。（3）PP-OCRv3：基于PP-OCRv2在9个方面进行升级。（1）PP-OCR：两阶段的OCR系统，其中文本检测算法选用。
在使用paddleocr转onnx后，推理遇到的问题解决
wangmengmeng99的博客
09-28 2069
if img_h is not None and img_w is not None and img_h > 0 and img_w > 0: TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'int'
飞桨Ai（二）paddle使用CPU版本可以正常识别，切换为GPU版本时无法识别结果
qq_44648936的博客
04-16 3186
paddle的GPU版本的正常使用方式
PaddleOCR问题汇总(1)
《好好先生》专栏
11-07 4587
PaddleOCR问题汇总 Q2.3.25: 图像正常识别出来的文字是OK的，旋转90度后识别出来的结果比较差，有什么方法可以优化？ A: 整图旋转90之后效果变差是有可能的，因为目前PPOCR默认输入的图片是正向的； 可以自己训练一个整图的方向分类器，放在预测的最前端（可以参照现有方向分类器的方式），或者可以基于规则做一些预处理，比如判断长宽等等。 Q3.1.78: 在线demo支持阿拉伯语吗？ A： 在线demo目前只支持中英文， 多语言的都需要通过whl包自行处理。 Q3.1.79:
推理与训练的异同
南意的博客
04-20 3692
总结来说，推理和训练在人工智能和机器学习领域中是相互关联且不可或缺的环节。推理利用训练好的模型进行预测和决策，而训练则是为了得到能够进行推理的模型。它们共同构成了人工智能系统的基石，使机器能够像人一样进行思考和决策。
深度学习的训练和推理
世界那么大，我想去看看～【偶尔更新，看世界去了😄】
12-10 1502
深度学习训练与推理
Windows使用Paddle训练好的模型进行OpenVino推理引擎下的部署
m0_46339652的博客
01-21 1312
根据Paddle官方的描述，当前检测模型转换为openvino格式是有问题的，暂时只支持分割和分类模型，且openvino版本最好为2021.3(已经过测试，兼容性较好)。然后我们可以看到vs的输出会打印CMake生成的过程，出现CMake 生成完毕且无报错代表生成完毕。2.运行下载的可执行文件，将OpenCV解压至指定目录，例如D:\projects\opencv。在进行cmake构建时，会有相关提示，请注意vs2019的输出。新建，将opencv路径填入并保存，如。依赖包，解压至deps目录。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值