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我在使用mv3+db训练检测模型，结束后分别查看预测和推理的效果，发现两者的效果不一样。我已经将infer中utility.py的默认数据改为了训练时使用的后处理参数，但两者的效果还是不一样，请问是什么原因呢？

预测命令： python3 tools/infer_det.py -c det_mv3_db.yml -o TestReader.infer_img="/data/tang/newPaddle/doc/test/real/" Global.checkpoints="/data/tang/PaddleOCR/output/det_db_ft1/best_accuracy" Global.test_batch_size_per_card=1 推理命令： python3 tools/infer/predict_det.py
--image_dir="/data/tang/newPaddle/doc/test/real/"
--det_model_dir="./inference/det_db_ft2_1/" 其中一个较为明显的对比图（前者为预测，后者为推理）：

后处理参数设置： utility.py: #DB parmas parser.add_argument("--det_db_thresh", type=float, default=0.3) parser.add_argument("--det_db_box_thresh", type=float, default=0.1) parser.add_argument("--det_db_unclip_ratio", type=float, default=1.3) det_mv3_db.yml: PostProcess: function: ppocr.postprocess.db_postprocess,DBPostProcess thresh: 0.3 box_thresh: 0.1 max_candidates: 1000 unclip_ratio: 1.3