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MissPenguin 2021-10-18 11:34:12 +00:00
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9
tests/docs/test_cpp.md
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@ -19,7 +19,7 @@ C++预测功能测试的主程序为`test_cpp.sh`，可以测试基于C++预测
先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_cpp.sh`进行测试，最终在```tests/output```目录下生成`cpp_infer_*.log`后缀的日志文件。 先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_cpp.sh`进行测试，最终在```tests/output```目录下生成`cpp_infer_*.log`后缀的日志文件。
```shell ```shell
bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt "cpp_infer"
# 用法1: # 用法1:
bash tests/test_cpp.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt bash tests/test_cpp.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt
@ -50,7 +50,10 @@ python3.7 tests/compare_results.py --gt_file=./tests/results/cpp_*.txt --log_fi
### 运行结果 ### 运行结果
正常运行效果如下图： 正常运行效果如下图：
<img src="compare_right.png" width="1000"> <img src="compare_cpp_right.png" width="1000">
出现不一致结果时的运行输出： 出现不一致结果时的运行输出：
<img src="compare_wrong.png" width="1000"> <img src="compare_cpp_wrong.png" width="1000">
***
本文档为功能测试用，更详细的c++预测使用教程请参考：[服务器端C++预测](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/dygraph/deploy/cpp_infer)

6
tests/docs/test_python.md
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@ -80,6 +80,7 @@ bash tests/test.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_infe
- 模式5：klquant_infer , 测试离线量化； - 模式5：klquant_infer , 测试离线量化；
```shell ```shell
bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'klquant_infer'
bash tests/test_python.sh tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'klquant_infer' bash tests/test_python.sh tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'klquant_infer'
``` ```
@ -110,3 +111,8 @@ python3.7 tests/compare_results.py --gt_file=./tests/results/python_*.txt --log
出现不一致结果时的运行输出： 出现不一致结果时的运行输出：
<img src="compare_wrong.png" width="1000"> <img src="compare_wrong.png" width="1000">
***
本文档为功能测试用，更丰富的训练预测使用教程请参考：
[模型训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/training.md)
[基于Python预测引擎推理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/inference.md)

20
tests/readme.md
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@ -9,13 +9,13 @@
打通情况汇总如下，已填写的部分表示可以使用本工具进行一键测试，未填写的表示正在支持中。 打通情况汇总如下，已填写的部分表示可以使用本工具进行一键测试，未填写的表示正在支持中。
| 算法论文 | 模型名称 | 模型类型 | python训练预测 | 其他 | | 算法论文 | 模型名称 | 模型类型 | 基础训练预测 <br> （模型训练&Python预测） | 其他 |
| :--- | :--- | :---- | :-------- | :---- | | :--- | :--- | :---- | :--------: | :---- |
| DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det | 检测 | 支持 | Paddle Inference: C++预测 <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: Python, C++ / ARM CPU | | DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det | 检测 | 支持 | Paddle Inference: C++ <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: ARM CPU(C++) |
| DB |ch_ppocr_server_v2.0_det | 检测 | 支持 | Paddle Inference: C++预测 <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: Python, C++ / ARM CPU | | DB |ch_ppocr_server_v2.0_det | 检测 | 支持 | Paddle Inference: C++ <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: ARM CPU(C++) |
| DB |ch_PP-OCRv2_det | 检测 | | DB |ch_PP-OCRv2_det | 检测 |
| CRNN |ch_ppocr_mobile_v2.0_rec | 识别 | 支持 | Paddle Inference: C++预测 <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: Python, C++ / ARM CPU | | CRNN |ch_ppocr_mobile_v2.0_rec | 识别 | 支持 | Paddle Inference: C++ <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: ARM CPU(C++) |
| CRNN |ch_ppocr_server_v2.0_rec | 识别 | 支持 | Paddle Inference: C++预测 <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: Python, C++ / ARM CPU | | CRNN |ch_ppocr_server_v2.0_rec | 识别 | 支持 | Paddle Inference: C++ <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: ARM CPU(C++) |
| CRNN |ch_PP-OCRv2_rec | 识别 | | CRNN |ch_PP-OCRv2_rec | 识别 |
| DB |det_mv3_db_v2.0 | 检测 | | DB |det_mv3_db_v2.0 | 检测 |
| DB |det_r50_vd_db_v2.0 | 检测 | | DB |det_r50_vd_db_v2.0 | 检测 |
@ -56,10 +56,10 @@ tests/
├── ppocr_rec_server_params.txt # 测试server版ppocr识别模型的参数配置文件 ├── ppocr_rec_server_params.txt # 测试server版ppocr识别模型的参数配置文件
├── ... ├── ...
├── results/ # 预先保存的预测结果，用于和实际预测结果进行精读比对 ├── results/ # 预先保存的预测结果，用于和实际预测结果进行精读比对
├── ppocr_det_mobile_results_fp32.txt # 预存的mobile版ppocr检测模型fp32精度的结果 ├── python_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt # 预存的mobile版ppocr检测模型python预测fp32精度的结果
├── ppocr_det_mobile_results_fp16.txt # 预存的mobile版ppocr检测模型fp16精度的结果 ├── python_ppocr_det_mobile_results_fp16.txt # 预存的mobile版ppocr检测模型python预测fp16精度的结果
├── ppocr_det_mobile_results_fp32_cpp.txt # 预存的mobile版ppocr检测模型c++预测的fp32精度的结果 ├── cpp_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt # 预存的mobile版ppocr检测模型c++预测的fp32精度的结果
├── ppocr_det_mobile_results_fp16_cpp.txt # 预存的mobile版ppocr检测模型c++预测的fp16精度的结果 ├── cpp_ppocr_det_mobile_results_fp16.txt # 预存的mobile版ppocr检测模型c++预测的fp16精度的结果
├── ... ├── ...
├── prepare.sh # 完成test_*.sh运行所需要的数据和模型下载 ├── prepare.sh # 完成test_*.sh运行所需要的数据和模型下载
├── test_python.sh # 测试python训练预测的主程序 ├── test_python.sh # 测试python训练预测的主程序