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@ -150,6 +150,30 @@ PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[文本识
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![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/2.jpg)
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![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/8.jpg)
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## FAQ
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1. 预测报错:got an unexpected keyword argument 'gradient_clip'
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安装的paddle版本不对,目前本项目仅支持paddle1.7,近期会适配到1.8。
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2. 转换attention识别模型时报错:KeyError: 'predict'
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基于Attention损失的识别模型推理还在调试中。对于中文文本识别,建议优先选择基于CTC损失的识别模型,实践中也发现基于Attention损失的效果不如基于CTC损失的识别模型。
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3. 关于推理速度
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图片中的文字较多时,预测时间会增,可以使用--rec_batch_num设置更小预测batch num,默认值为30,可以改为10或其他数值。
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4. 服务部署与移动端部署
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预计6月中下旬会先后发布基于Serving的服务部署方案和基于Paddle Lite的移动端部署方案,欢迎持续关注。
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5. 自研算法发布时间
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自研算法SAST、SRN、End2End-PSL都将在6-7月陆续发布,敬请期待。
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## 欢迎加入PaddleOCR技术交流群
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![](doc/WeChat.jpeg)
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## 更新
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- 2020.5.30,模型预测、训练支持Windows系统,识别结果的显示进行了优化
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- 2020.5.30,开源通用中文OCR模型
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