python tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_infer/" --use_angle_cls...
192', cls_model_dir='/home/lthpc/.paddleocr/2.3.0.2/ocr/cls/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer', cls_thresh=0.9, cpu_threads=10, det=True, det_algorithm='DB', det_db_box_thresh=0.6, det_db_score_mode='fast', det_db_thresh=0.3, det_db_unclip_ratio=1.5, det_east_cover_thresh=0....
cfg.use_angle_cls=True cfg.cls_model_dir="C:\\Users\\wjx\\Desktop\\ocr\\PaddleOCR-release-2.3\\inference\\ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_infer\\"cfg.cls_image_shape="3, 48, 192"cfg.label_list= ['0','180'] cfg.cls_batch_num=30cfg.cls_thresh=0.9cfg.use_pdserving=False cfg.use_te...
修改output_dir: ./output1/这里可以不修改(这里是为了与上面的内容进行区分) 修改image_root: ../ 和cls_label_path: ../train.txt 问实际地址(这里使用了相对路径,也可以使用绝对路径。val的也一样修改) 修改class_id_map_file: ../species.txt 修改标签映射文件 In [ ] # 切换目录到PaddleClas下 %cd...
paddlenlp/transformers/model_utils.py _resolve_model_file_path方法0. when it is local file后面增加一个elif条件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 elif os.path.isfile(os.path.join(cache_dir,cls.resource_files_names["model_state"])):returnos.path.join(cache_dir,cls.resource...
['foreground'] 2022-02-06 22:12:53 INFO: max_det_results : 5 2022-02-06 22:12:53 INFO: rec_inference_model_dir : ./models/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer 2022-02-06 22:12:53 INFO: rec_nms_thresold : 0.05 2022-02-06 22:12:53 INFO: threshold : 0.2 2022-02-06 22...
将inference_cls.yaml复制一份并更改为inference_cls_mobilenetv3.yaml，同时将该文件内的模型的位置更改成MobileNet的位置，即：inference_model_dir:"/home/aistudio/PaddleClas/deploy/models/MobileNetV3_large_x0_75"执行以下命令实现MobileNet模型的推理：%cd /home/aistudio/PaddleClas/deploy !python python/...
log_interval:每隔10 步打印一次训练日志 eval_interval:每隔50 步在验证集上进行一次性能评估 checkpoint_dir:将训练的参数和数据保存到model文件夹下 strategy:使用DefaultFinetuneStrategy策略进行 finetune config = hub.RunConfig( use_cuda=True, num_epoch=5, checkpoint_dir="model", batch_size=100, eval_...
在feature_map 后面接入一个全连接层,生成 Task;input_dict, output_dict, program = module.context(trainable=True)img = input_dict["image"]feature_map = output_dict["feature_map"]task = hub.create_img_cls_task( feature=feature_map, num_classes=dataset.num_labels)feed_list = [img.name, ...
cfg.cls_model_dir = "./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" 3.安装PaddleOCR的文字识别服务模块到Paddlehub 在PaddleOCR目录下执行命令 windows10: hub install deploy\hubserving\ocr_system\ linux: hub install deploy/hubserving/ocr_system/ ...