fix conflict

README_ch.md

@@ -27,13 +27,6 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
 
 ## 📣 近期更新
 
-- 💼 **2022.9.5 飞桨智慧金融行业系列直播课** 
-  - PaddleOCR发布四大范例：印章弯曲文本检测与识别、扫描版合同关键信息抽取、通用卡证结构化信息提取、中文表格识别与属性分析
-  - 9月6日起每周二、周四19点直播，扫码免费加入微信群获取直播链接，与行业专家深度交流 
-    <div align="center">
-    <img src="https://user-images.githubusercontent.com/50011306/188440561-d99fce4f-f6ef-4ec0-be7e-47a70b91633a.jpg"  width = "150" height = "150" />
-    </div>
-
 - **🔥2022.8.24 发布 PaddleOCR [release/2.6](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.6)**
 
   - 发布[PP-Structurev2](./ppstructure/README_ch.md)，系统功能性能全面升级，适配中文场景，新增支持[版面复原](./ppstructure/recovery/README_ch.md)，支持**一行命令完成PDF转Word**；
@@ -83,9 +76,10 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
 <a name="开源社区"></a>
 ## 👫 开源社区
 - **📑项目合作：** 如果您是企业开发者且有明确的OCR垂类应用需求，填写[问卷](https://paddle.wjx.cn/vj/QwF7GKw.aspx)后可免费与官方团队展开不同层次的合作。
-- **👫加入社区：** 微信扫描二维码并填写问卷之后，加入交流群领取福利
-  - **获取PaddleOCR最新发版解说《OCR超强技术详解与产业应用实战》系列直播课回放链接**
-  - **10G重磅OCR学习大礼包：**《动手学OCR》电子书，配套讲解视频和notebook项目；66篇OCR相关顶会前沿论文打包放送，包括CVPR、AAAI、IJCAI、ICCV等；PaddleOCR历次发版直播课视频；OCR社区优秀开发者项目分享视频。
+- **👫加入社区：** 微信扫描二维码并填写问卷之后，加入交流群领取20G重磅OCR学习大礼包
+  - **包括《动手学OCR》电子书** ，配套讲解视频和notebook项目；PaddleOCR历次发版直播课视频；
+  - **OCR场景应用模型集合：** 包含数码管、液晶屏、车牌、高精度SVTR模型、手写体识别等垂类模型，覆盖通用，制造、金融、交通行业的主要OCR垂类应用。
+  - PDF2Word应用程序；OCR社区优秀开发者项目分享视频。
 - **🏅️社区项目**：[社区项目](./doc/doc_ch/thirdparty.md)文档中包含了社区用户**使用PaddleOCR开发的各种工具、应用**以及**为PaddleOCR贡献的功能、优化的文档与代码**等，是官方为社区开发者打造的荣誉墙，也是帮助优质项目宣传的广播站。                                                                                                                      
 - **🎁社区常规赛**：社区常规赛是面向OCR开发者的积分赛事，覆盖文档、代码、模型和应用四大类型，以季度为单位评选并发放奖励，赛题详情与报名方法可参考[链接](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/4982)。
 

configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml

@@ -88,6 +88,7 @@ Train:
         prob: 0.5
         ext_data_num: 2
         image_shape: [48, 320, 3]
+        max_text_length: *max_text_length
     - RecAug:
     - MultiLabelEncode:
     - RecResizeImg:

configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml

@@ -162,6 +162,7 @@ Train:
         prob: 0.5
         ext_data_num: 2
         image_shape: [48, 320, 3]
+        max_text_length: *max_text_length
     - RecAug:
     - MultiLabelEncode:
     - RecResizeImg:

configs/rec/PP-OCRv3/en_PP-OCRv3_rec.yml

@@ -88,6 +88,7 @@ Train:
         prob: 0.5
         ext_data_num: 2
         image_shape: [48, 320, 3]
+        max_text_length: *max_text_length
     - RecAug:
     - MultiLabelEncode:
     - RecResizeImg:

doc/doc_en/algorithm_sdmgr_en.md

@@ -31,7 +31,7 @@ The prediction result is saved as `./output/sdmgr_kie/predicts_kie.txt`, and the
 The visualization results are shown in the figure below:
 
 <div align="center">
-    <img src="./imgs/0.png" width="800">
+    <img src="../../ppstructure/docs/imgs/sdmgr_result.png" width="800">
 </div>
 
 ## 2. Model Training

tools/infer/utility.py

@@ -225,10 +225,8 @@ def create_predictor(args, mode, logger):
                     use_calib_mode=False)
 
                 # collect shape
-                model_name = os.path.basename(
-                    model_dir[:-1]) if model_dir.endswith(
-                        "/") else os.path.basename(model_dir)
-                trt_shape_f = f"{mode}_{model_name}.txt"
+                trt_shape_f = os.path.join(model_dir,
+                                           f"{mode}_trt_dynamic_shape.txt")
 
                 if not os.path.exists(trt_shape_f):
                     config.collect_shape_range_info(trt_shape_f)