59 lines
2.1 KiB
Markdown
59 lines
2.1 KiB
Markdown
|
||
# 基于inference model的推理
|
||
|
||
inference 模型（fluid.io.save_inference_model保存的模型）
|
||
一般是模型训练完成后保存的固化模型，多用于预测部署。
|
||
训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的是模型的参数，多用于恢复训练等。
|
||
与checkpoints模型相比，inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越。
|
||
|
||
PaddleOCR提供了将checkpoints转换成inference model的实现。
|
||
|
||
|
||
## 文本检测模型推理
|
||
|
||
将文本检测模型训练过程中保存的模型，转换成inference model，可以使用如下命令：
|
||
|
||
```
|
||
python tools/export_model.py -c configs/det/det_db_mv3.yml -o Global.checkpoints="./output/best_accuracy" \
|
||
Global.save_inference_dir="./inference/det/"
|
||
```
|
||
|
||
推理模型保存在$./inference/det/model$, $./inference/det/params$
|
||
|
||
使用保存的inference model实现在单张图像上的预测：
|
||
|
||
```
|
||
python tools/infer/predict_det.py --image_dir="/demo.jpg" --det_model_dir="./inference/det/"
|
||
```
|
||
|
||
|
||
## 文本识别模型推理
|
||
|
||
将文本识别模型训练过程中保存的模型，转换成inference model，可以使用如下命令：
|
||
|
||
```
|
||
python tools/export_model.py -c configs/rec/rec_chinese_lite_train.yml -o Global.checkpoints="./output/best_accuracy" \
|
||
Global.save_inference_dir="./inference/rec/"
|
||
```
|
||
|
||
推理模型保存在$./inference/rec/model$, $./inference/rec/params$
|
||
|
||
使用保存的inference model实现在单张图像上的预测：
|
||
|
||
```
|
||
python tools/infer/predict_rec.py --image_dir="/demo.jpg" --rec_model_dir="./inference/rec/"
|
||
```
|
||
|
||
## 文本检测、识别串联推理
|
||
|
||
实现文本检测、识别串联推理，预测$image_dir$指定的单张图像：
|
||
```
|
||
python tools/infer/predict_eval.py --image_dir="/Demo.jpg" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/"
|
||
```
|
||
|
||
实现文本检测、识别串联推理，预测$image_dir$指指定文件夹下的所有图像：
|
||
|
||
```
|
||
python tools/infer/predict_eval.py --image_dir="/test_imgs/" --det_model_dir="./inference/det/" --rec_model_dir="./inference/rec/"
|
||
```
|