From 19250362ef3af29bb53e72cb9492854cadf3b8f6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: LDOUBLEV Date: Thu, 5 May 2022 18:21:43 +0800 Subject: [PATCH] fix --- doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md b/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md index 55292ab1..bad486cc 100644 --- a/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md +++ b/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md @@ -46,7 +46,7 @@ RSEFPN的网络结构如下图所示，RSEFPN在PP-OCRv2的FPN基础上，将FPN RSEFPN将PP-OCR检测模型的精度hmean从81.3%提升到84.5%。模型大小从3M变为3.6M。 -*注：PP-OCRv2的FPN通道数仅为96和24，如果直接用SE模块代替FPN的卷积会导致精度下降，使用残差结构可以防止训练中包含重要特征的通道被抑制。* +*注：PP-OCRv2的FPN通道数仅为96和24，如果直接用SE模块代替FPN的卷积会导致精度下降，RSEConv引入残差结构可以防止训练中包含重要特征的通道被抑制。* - 在蒸馏的teacher模型精度提升方面，提出了LKPAN结构替换PP-OCRv2的FPN结构，并且使用ResNet50作为Backbone，更大的模型带来更多的精度提升。另外，对teacher模型使用[DML](https://arxiv.org/abs/1706.00384)蒸馏策略进一步提升teacher模型的精度。最终teacher的模型指标相比ppocr_server_v2.0从83.2%提升到了86.0%。 -- GitLab