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dyning 2020-08-26 17:25:52 +08:00 committed by GitHub
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GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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@ -270,7 +270,7 @@
**A**近期也在开展需求调研如果企业用户需求较多我们会考虑增加相应的研发投入后续提供对应的预训练模型如果有需求欢迎通过issue或者加入微信群联系我们。
#### Q3.1.17超轻量模型和通用OCR模型的区别
#### Q3.1.15超轻量模型和通用OCR模型的区别
**A**:理论上只要有相应的数据集,都是可以的。当然手写识别毕竟和印刷体有区别,对应训练调优策略可能需要适配性优化。
@ -280,7 +280,7 @@
PaddleOCR已完成Windows和Mac系统适配并且python预测支持使用pip包安装。运行时注意两点1、在[快速安装](./installation.md)时如果不想安装docker可跳过第一步直接从第二步安装paddle开始。2、inference模型下载时如果没有安装wget可直接点击模型链接或将链接地址复制到浏览器进行下载并解压放置到相应目录。
#### Q3.1.15PaddleOCR是否支持在Windows或Mac系统上运行
#### Q3.1.17PaddleOCR是否支持在Windows或Mac系统上运行
**A**目前PaddleOCR开源了2个中文模型分别是8.6M超轻量中文模型和通用中文OCR模型。两者对比信息如下
- 相同点:两者使用相同的**算法**和**训练数据**
- 不同点:不同之处在于**骨干网络**和**通道参数**超轻量模型使用MobileNetV3作为骨干网络通用模型使用Resnet50_vd作为检测模型backboneResnet34_vd作为识别模型backbone具体参数差异可对比两种模型训练的配置文件.
@ -377,7 +377,6 @@ unclip_ratio: 文本框扩张的系数,关系到文本框的大小``
```
return paddle.reader.multiprocess_reader(readers, False, queue_size=320)
```
#### Q3.3.6可不可以将pretrain_weights设置为空呢想从零开始训练一个model
@ -403,11 +402,13 @@ return paddle.reader.multiprocess_reader(readers, False, queue_size=320)
#### Q3.3.11自己训练出来的未inference转换的模型 可以当作预训练模型吗?
**A**:可以的,但是如果训练数据两量少的话,可能会过拟合到少量数据上,泛化性能不佳。
#### Q3.3.13使用带TPS的识别模型预测报错
#### Q3.3.12:如何更换文本检测/识别的backbone
**A**直接更换配置文件里的Backbone.function即可格式为网络文件路径,网络Class名词。如果所需的backbone在PaddleOCR里没有提供可以参照PaddleClas里面的网络结构进行修改尝试。具体修改原则可以参考OCR通用问题中 "如何更换文本检测/识别的backbone" 的回答。
#### Q3.3.12:如何更换文本检测/识别的backbone
#### Q3.3.13使用带TPS的识别模型预测报错
**A**:报错信息:'''Input(X) dims[3] and Input(Grid) dims[2] should be equal, but received X dimension[3](320) != Grid dimension[2](100)
**A**TPS模块暂时无法支持变长的输入请设置 --rec_image_shape='3,32,100' --rec_char_type='en' 固定输入shape