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...@@ -253,7 +253,7 @@ Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['实力活力', 0.89552695] ...@@ -253,7 +253,7 @@ Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['实力活力', 0.89552695]
我们以 CRNN 为例,介绍基于CTC损失的识别模型推理。 Rosetta 使用方式类似,不用设置识别算法参数rec_algorithm。 我们以 CRNN 为例,介绍基于CTC损失的识别模型推理。 Rosetta 使用方式类似,不用设置识别算法参数rec_algorithm。
首先将 Rosetta 文本识别训练过程中保存的模型,转换成inference model。以基于Resnet34_vd骨干网络,使用MJSynth和SynthText两个英文文本识别合成数据集训练 首先将 CRNN 文本识别训练过程中保存的模型,转换成inference model。以基于Resnet34_vd骨干网络,使用MJSynth和SynthText两个英文文本识别合成数据集训练
的模型为例( [模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar) ),可以使用如下命令进行转换: 的模型为例( [模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar) ),可以使用如下命令进行转换:
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...@@ -261,7 +261,7 @@ python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml -o G ...@@ -261,7 +261,7 @@ python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml -o G
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STAR-Net文本识别模型推理,可以执行如下命令: CRNN 文本识别模型推理,可以执行如下命令:
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python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en" python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"
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