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97cd600323
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@ -17,6 +17,11 @@ wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar &
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上述模型是以MobileNetV3为backbone训练的DB算法,将训练好的模型转换成inference模型只需要运行如下命令:
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# -c后面设置训练算法的yml配置文件
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# -o配置可选参数
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# Global.checkpoints参数设置待转换的训练模型地址,不用添加文件后缀.pdmodel,.pdopt或.pdparams。
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# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
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python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/det_mv3_db/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_db/
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转inference模型时,使用的配置文件和训练时使用的配置文件相同。另外,还需要设置配置文件中的Global.checkpoints、Global.save_inference_dir参数。
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@ -37,6 +42,11 @@ wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar
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识别模型转inference模型与检测的方式相同,如下:
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# -c后面设置训练算法的yml配置文件
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# -o配置可选参数
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# Global.checkpoints参数设置待转换的训练模型地址,不用添加文件后缀.pdmodel,.pdopt或.pdparams。
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# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
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python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/rec_mv3_crnn/best_accuracy \
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Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn/
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