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#### Q3.1.13:识别模型框出来的位置太紧凑,会丢失边缘的文字信息,导致识别错误 #### Q3.1.13:识别模型框出来的位置太紧凑,会丢失边缘的文字信息,导致识别错误
**A**: 可以在命令中加入 --det_db_unclip_ratio ,参[定义位置](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/tools/infer/utility.py#L49),这个参数是检测后处理时控制文本框大小的,默认2.0,可以尝试改成2.5或者更大 **A**: 可以在命令中加入 --det_db_unclip_ratio ,参[定义位置](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/tools/infer/utility.py#L49),这个参数是检测后处理时控制文本框大小的,默认2.0,可以尝试改成2.5或者更大
,反之,如果觉得文本框不够紧凑,也可以把该参数调小。 ,反之,如果觉得文本框不够紧凑,也可以把该参数调小。
#### Q3.1.14:英文手写体识别有计划提供的预训练模型吗? #### Q3.1.14:英文手写体识别有计划提供的预训练模型吗?
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#### Q3.1.15:超轻量模型和通用OCR模型的区别? #### Q3.1.15:超轻量模型和通用OCR模型的区别?
**A**:理论上只要有相应的数据集,都是可以的。当然手写识别毕竟和印刷体有区别,对应训练调优策略可能需要适配性优化。 **A**:理论上只要有相应的数据集,都是可以的。当然手写识别毕竟和印刷体有区别,对应训练调优策略可能需要适配性优化。
#### Q3.1.16:PaddleOCR的算法可以用于手写文字检测识别吗?后续有计划推出手写预训练模型么? #### Q3.1.16:PaddleOCR的算法可以用于手写文字检测识别吗?后续有计划推出手写预训练模型么?
PaddleOCR已完成Windows和Mac系统适配,并且python预测支持使用pip包安装。运行时注意两点:1、在[快速安装](./installation.md)时,如果不想安装docker,可跳过第一步,直接从第二步安装paddle开始。2、inference模型下载时,如果没有安装wget,可直接点击模型链接或将链接地址复制到浏览器进行下载,并解压放置到相应目录。 **A**PaddleOCR已完成Windows和Mac系统适配,并且python预测支持使用pip包安装。运行时注意两点:1、在[快速安装](./installation.md)时,如果不想安装docker,可跳过第一步,直接从第二步安装paddle开始。2、inference模型下载时,如果没有安装wget,可直接点击模型链接或将链接地址复制到浏览器进行下载,并解压放置到相应目录。
#### Q3.1.17:PaddleOCR是否支持在Windows或Mac系统上运行? #### Q3.1.17:PaddleOCR是否支持在Windows或Mac系统上运行?
**A**:目前PaddleOCR开源了2个中文模型,分别是8.6M超轻量中文模型和通用中文OCR模型。两者对比信息如下: **A**:目前PaddleOCR开源了2个中文模型,分别是8.6M超轻量中文模型和通用中文OCR模型。两者对比信息如下:
...@@ -295,7 +294,6 @@ PaddleOCR已完成Windows和Mac系统适配,并且python预测支持使用pip ...@@ -295,7 +294,6 @@ PaddleOCR已完成Windows和Mac系统适配,并且python预测支持使用pip
**A**:目前主要是开源通用类OCR模型,暂不计划开源小垂类专用模型。PaddleOCR开源了多种检测、识别算法供用户自定义训练,两种中文模型也是基于开源的算法库训练产出,有小垂类需求的小伙伴,可以按照教程准备好数据,选择合适的配置文件,自行训练,相信能有不错的效果。训练有任何问题欢迎提issue或在交流群提问,我们会及时解答。 **A**:目前主要是开源通用类OCR模型,暂不计划开源小垂类专用模型。PaddleOCR开源了多种检测、识别算法供用户自定义训练,两种中文模型也是基于开源的算法库训练产出,有小垂类需求的小伙伴,可以按照教程准备好数据,选择合适的配置文件,自行训练,相信能有不错的效果。训练有任何问题欢迎提issue或在交流群提问,我们会及时解答。
### 数据集 ### 数据集
#### Q3.2.1:如何制作PaddleOCR支持的数据格式 #### Q3.2.1:如何制作PaddleOCR支持的数据格式
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