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aff9f107
编写于
12月 28, 2021
作者:
H
huangshenghui
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电子邮件补丁
差异文件
update paddle2onnx readme and fix a bug for onnx
上级
b95432d6
变更
3
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
3 changed file
with
21 addition
and
13 deletion
+21
-13
deploy/paddle2onnx/readme.md
deploy/paddle2onnx/readme.md
+6
-6
tools/infer/predict_det.py
tools/infer/predict_det.py
+11
-6
tools/infer/predict_rec.py
tools/infer/predict_rec.py
+4
-1
未找到文件。
deploy/paddle2onnx/readme.md
浏览文件 @
aff9f107
...
...
@@ -18,8 +18,8 @@ python3.7 -m pip install paddle2onnx
-
安装 ONNX
```
# 建议安装 1.
4
.0 版本,可根据环境更换版本号
python3.7 -m pip install onnxruntime==1.
4
.0
# 建议安装 1.
9
.0 版本,可根据环境更换版本号
python3.7 -m pip install onnxruntime==1.
9
.0
```
## 2. 模型转换
...
...
@@ -47,13 +47,15 @@ paddle2onnx --model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ \
--params_filename=inference.pdiparams \
--save_file=./inference/det_mobile_onnx/model.onnx \
--opset_version=10 \
--input_shape_dict="{'x': [-1, 3, -1, -1]}" \
--enable_onnx_checker=True
```
执行完毕后,ONNX 模型会被保存在
`./inference/det_mobile_onnx/`
路径下
*
注意:以下几个模型暂不支持转换为 ONNX 模型:
NRTR、SAR、RARE、SRN
*
注意:对于OCR模型,转化过程中必须采用动态shape的形式,即加入选项--input_shape_dict="{'x': [-1, 3, -1, -1]}",否则预测结果可能与直接使用Paddle预测有细微不同。
另外,以下几个模型暂不支持转换为 ONNX 模型:
NRTR、SAR、RARE、SRN
## 3. onnx 预测
...
...
@@ -72,5 +74,3 @@ root INFO: 1.jpg [[[291, 295], [334, 292], [348, 844], [305, 847]], [[344, 296]
The predict time of ../../doc/imgs/1.jpg: 0.06162881851196289
The visualized image saved in ./inference_results/det_res_1.jpg
```
*
注意:ONNX暂时不支持变长预测,需要将输入resize到固定输入,预测结果可能与直接使用Paddle预测有细微不同。
tools/infer/predict_det.py
浏览文件 @
aff9f107
...
...
@@ -101,17 +101,22 @@ class TextDetector(object):
else
:
logger
.
info
(
"unknown det_algorithm:{}"
.
format
(
self
.
det_algorithm
))
sys
.
exit
(
0
)
if
self
.
use_onnx
:
pre_process_list
[
0
]
=
{
'DetResizeForTest'
:
{
'image_shape'
:
[
640
,
640
]
}
}
self
.
preprocess_op
=
create_operators
(
pre_process_list
)
self
.
postprocess_op
=
build_post_process
(
postprocess_params
)
self
.
predictor
,
self
.
input_tensor
,
self
.
output_tensors
,
self
.
config
=
utility
.
create_predictor
(
args
,
'det'
,
logger
)
if
self
.
use_onnx
:
img_h
,
img_w
=
self
.
input_tensor
.
shape
[
2
:]
if
img_h
is
not
None
and
img_w
is
not
None
and
img_h
>
0
and
img_w
>
0
:
pre_process_list
[
0
]
=
{
'DetResizeForTest'
:
{
'image_shape'
:
[
img_h
,
img_w
]
}
}
self
.
preprocess_op
=
create_operators
(
pre_process_list
)
if
args
.
benchmark
:
import
auto_log
pid
=
os
.
getpid
()
...
...
tools/infer/predict_rec.py
浏览文件 @
aff9f107
...
...
@@ -109,7 +109,10 @@ class TextRecognizer(object):
assert
imgC
==
img
.
shape
[
2
]
imgW
=
int
((
32
*
max_wh_ratio
))
if
self
.
use_onnx
:
imgW
=
100
w
=
self
.
input_tensor
.
shape
[
3
:][
0
]
if
w
is
not
None
and
w
>
0
:
imgW
=
w
h
,
w
=
img
.
shape
[:
2
]
ratio
=
w
/
float
(
h
)
if
math
.
ceil
(
imgH
*
ratio
)
>
imgW
:
...
...
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