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dyning 2020-08-26 17:30:57 +08:00 committed by GitHub
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@ -263,7 +263,7 @@
#### Q3.1.13:识别模型框出来的位置太紧凑,会丢失边缘的文字信息,导致识别错误
**A** 可以在命令中加入 --det_db_unclip_ratio ,参[定义位置](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/tools/infer/utility.py#L49)这个参数是检测后处理时控制文本框大小的默认2.0可以尝试改成2.5或者更大
**A** 可以在命令中加入 --det_db_unclip_ratio ,参[定义位置](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/tools/infer/utility.py#L49)这个参数是检测后处理时控制文本框大小的默认2.0可以尝试改成2.5或者更大
,反之,如果觉得文本框不够紧凑,也可以把该参数调小。
#### Q3.1.14:英文手写体识别有计划提供的预训练模型吗?
@ -272,13 +272,12 @@
#### 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。
#### Q3.1.16PaddleOCR的算法可以用于手写文字检测识别吗?后续有计划推出手写预训练模型么?
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。
**A**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。
#### Q3.1.17PaddleOCR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
@ -295,7 +294,6 @@ PaddleOCR已完成Windows和Mac系统适配并且python预测支持使用pip
**A**目前主要是开源通用类OCR模型暂不计划开源小垂类专用模型。PaddleOCR开源了多种检测、识别算法供用户自定义训练两种中文模型也是基于开源的算法库训练产出有小垂类需求的小伙伴可以按照教程准备好数据选择合适的配置文件自行训练相信能有不错的效果。训练有任何问题欢迎提issue或在交流群提问我们会及时解答。
### 数据集
#### Q3.2.1如何制作PaddleOCR支持的数据格式