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#### Q3.3.20: 训练模型和测试模型的检测结果差距较大
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**A**:1. 检查两个模型使用的后处理参数是否是一样的,训练的后处理参数在配置文件中的PostProcess部分,测试模型的后处理参数在tools/infer/utility.py中,最新代码中两个后处理参数已保持一致。
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**A**:1. 检查两个模型使用的后处理参数是否是一样的,训练的后处理参数在配置文件中的[PostProcess](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/e9d533fc1fdf7bbce79947dde54b05011bb1e135/configs/det/det_mv3_db_v1.1.yml#L54)部分,测试模型的后处理参数在[tools/infer/utility.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/e9d533fc1fdf7bbce79947dde54b05011bb1e135/tools/infer/utility.py#L47)中,最新代码中两个后处理参数已保持一致。
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#### Q2.2.5: 文本行较紧密的情况下如何准确检测?
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**A**:使用基于分割的方法,如DB,检测密集文本行时,最好收集一批数据进行训练,并且在训练时,并将生成二值图像的shrink_ratio参数调小一些;
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**A**:使用基于分割的方法,如DB,检测密集文本行时,最好收集一批数据进行训练,并且在训练时,并将生成二值图像的[shrink_ratio](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/e9d533fc1fdf7bbce79947dde54b05011bb1e135/ppocr/data/det/make_shrink_map.py#L46)参数调小一些;
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<a name="OCR精选10个问题"></a>
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