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 **备注：** 
 
-* 其中不带\*的模型表示分辨率为224x224，带\*的模型表示分辨率为48*192（h*w）,数据增强从网络中的 stride 改为 `[2, [2, 1], [2, 1], [2, 1], [2, 1]]`，其中，外层列表中的每一个元素代表网络结构下采样层的stride，该策略为 [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 提供的文本行方向分类器方案。带\*\*的模型表示分辨率为80*160（h*w）, 网络中的 stride 改为 `[2, [2, 1], [2, 1], [2, 1], [2, 1]]`，其中，外层列表中的每一个元素代表网络结构下采样层的stride，此分辨率是经过[SHAS 超参数搜索策略](#TODO)搜索得到的。
+* 其中不带\*的模型表示分辨率为224x224，带\*的模型表示分辨率为48x192（h*w）,数据增强从网络中的 stride 改为 `[2, [2, 1], [2, 1], [2, 1], [2, 1]]`，其中，外层列表中的每一个元素代表网络结构下采样层的stride，该策略为 [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 提供的文本行方向分类器方案。带\*\*的模型表示分辨率为80x160（h*w）, 网络中的 stride 改为 `[2, [2, 1], [2, 1], [2, 1], [2, 1]]`，其中，外层列表中的每一个元素代表网络结构下采样层的stride，此分辨率是经过[SHAS 超参数搜索策略](#TODO)搜索得到的。
 * 延时是基于 Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz 测试得到，开启 MKLDNN 加速策略，线程数为10。
 * 关于PPLCNet的介绍可以参考[PPLCNet介绍](../models/PP-LCNet.md)，相关论文可以查阅[PPLCNet paper](https://arxiv.org/abs/2109.15099)。