Comments (8)
我与原题主的测试图片不相同,但遇到的问题类型是相同的:某一行文字漏检。对于我来说线上版本的检测结果很理想,但离线模型就会出现漏检;补充说明下:我是通过
pip install paddleocr
安装,检测代码为from paddleocr import PaddleOCR res = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch").ocr(img_arr, cls=True)[0] print(res )期间,我查阅了其他issue,使用了多种trick,比如调参:
det_db_thresh
、det_db_score_mode
->slow
、det_limit_side_len
之类,或者对待测图片做padding等方式;整体检测结果有提升但仍达不到线上的效果。从您 @UserWangZz 的检测结果上来看 离线server模型下也出现了漏检
Sesame
单词的情况,确实逊色于线上的结果。您一开始说的:线上上传图片后,图片被压缩导致该问题;但是直觉上来说,图片被压缩应该效果会更差 (`・ω・´)通过您的实验,我的疑问是: 1、是否由于线上版本参数设置和离线模型的参数设置有异,导致它们的结果不相同 2、线上版本是否对被测图像有其他处理 3、从您的实验看,对图片进行裁切后效果提升显著,可以具体说说是怎样进行裁切处理的吗
Q1: 线上和离线模型参数一致
Q2:线上没有对图片进行其他的预处理
线上和离线模型参数设置,推理模型等均一致
Q3:对图片仅简单裁切,相当于改变了图像的输入大小
下面是实验三的输入图片:
from paddleocr.
在线体验版是AIStudio平台的在线体验吗?
from paddleocr.
我也遇到了同样的情况,体验版地址:https://aistudio.baidu.com/community/app/91660
from paddleocr.
我也遇到了同样的情况,体验版地址:https://aistudio.baidu.com/community/app/91660
from paddleocr.
在线体验版是AIStudio平台的在线体验吗?
是的是的,https://aistudio.baidu.com/community/app/91660
from paddleocr.
目前定位到的问题可能是线上上传图片后,图片被压缩导致的。
线上使用det_server和rec_server模型
我们使用server模型和mobile模型进行测试结果如下
mobile模型:
[2024/05/23 08:32:38] ppocr DEBUG: Black, 0.986
[2024/05/23 08:32:38] ppocr DEBUG: Desame, 0.881
[2024/05/23 08:32:38] ppocr DEBUG: Mushroom Powder, 0.959
[2024/05/23 08:32:38] ppocr DEBUG: 黑芝麻香菇粉, 0.999
server模型
[2024/05/23 08:38:03] ppocr DEBUG: Black, 0.995
[2024/05/23 08:38:03] ppocr DEBUG: Mushroom Powder, 0.971
[2024/05/23 08:38:03] ppocr DEBUG: 黑芝麻香菇粉, 0.997
[2024/05/23 08:38:03] ppocr DEBUG: ESTLADY, 0.946
对图片进行裁切后,使用server模型推理:
[2024/05/23 08:47:58] ppocr DEBUG: Black, 0.992
[2024/05/23 08:47:58] ppocr DEBUG: S, 0.976
[2024/05/23 08:47:58] ppocr DEBUG: esame, 0.995
[2024/05/23 08:47:58] ppocr DEBUG: Mushroom Powder, 0.964
[2024/05/23 08:47:58] ppocr DEBUG: 黑芝麻香菇粉, 0.996
[2024/05/23 08:47:58] ppocr DEBUG: ESTLADY, 0.985
from paddleocr.
我与原题主的测试图片不相同,但遇到的问题类型是相同的:某一行文字漏检。对于我来说线上版本的检测结果很理想,但离线模型就会出现漏检;补充说明下:我是通过pip install paddleocr
安装,检测代码为
from paddleocr import PaddleOCR
res = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch").ocr(img_arr, cls=True)[0]
print(res )
期间,我查阅了其他issue,使用了多种trick,比如调参:det_db_thresh
、det_db_score_mode
->slow
、det_limit_side_len
之类,或者对待测图片做padding等方式;整体检测结果有提升但仍达不到线上的效果。
从您 @UserWangZz 的检测结果上来看 离线server模型下也出现了漏检Sesame
单词的情况,确实逊色于线上的结果。您一开始说的:线上上传图片后,图片被压缩导致该问题;但是直觉上来说,图片被压缩应该效果会更差 (`・ω・´)
通过您的实验,我的疑问是:
1、是否由于线上版本参数设置和离线模型的参数设置有异,导致它们的结果不相同
2、线上版本是否对被测图像有其他处理
3、从您的实验看,对图片进行裁切后效果提升显著,可以具体说说是怎样进行裁切处理的吗
from paddleocr.
好的明了了~
实在不行我就买智能云上ocr的api用吧ヽ(ー_ー)ノ
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