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614882ed5e
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@ -144,7 +144,7 @@ python3 tools/infer_e2e.py -c configs/e2e/e2e_r50_vd_pg.yml -o Global.infer_img=
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### 预测推理
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#### 四边形文本检测模型(ICDAR2015)
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####(1)四边形文本检测模型(ICDAR2015)
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首先将PGNet端到端训练过程中保存的模型,转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络,以英文数据集训练的模型为例[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/pgnet/en_server_pgnetA.tar) ,可以使用如下命令进行转换:
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/pgnet/en_server_pgnetA.tar && tar xf en_server_pgnetA.tar
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@ -158,7 +158,7 @@ python3 tools/infer/predict_e2e.py --e2e_algorithm="PGNet" --image_dir="./doc/im
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![](../imgs_results/e2e_res_img_10_pgnet.jpg)
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#### 弯曲文本检测模型(Total-Text)
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####(2)弯曲文本检测模型(Total-Text)
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对于弯曲文本样例
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**PGNet端到端模型推理,需要设置参数`--e2e_algorithm="PGNet"`,同时,还需要增加参数`--e2e_pgnet_polygon=True`,**可以执行如下命令:
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