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...
在执行预测时,需要通过参数image_dir指定单张图像或者图像集合的路径、参数det_model_dir,cls_model_dir和rec_model_dir分别指定检测,方向分类和识别的inference模型路径。参数use_angle_cls用于控制是否启用方向分类模型。如果训练时修改了文本的字典,在使用inference模型预测时,需要通过**–rec_char_dict_path**指定使...
#paramsfortext classifier 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_pd...
python tools/train.py -c ./ppcls/configs/quick_start/ResNet50_vd.yaml -o Arch.pretrained=True 训练结果查看: 3.4 模型预测 -c为训练配置文件 -o Infer.infer_imgs=为预测的图片 -o Global.pretrained_model=为用于预测的模型 In [ ] !python tools/infer.py -c ./ppcls/configs/quick_start/new...
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_...
['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/...
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...
std::cout << "Usage[cls]: ./ppocr " << "--cls_model_dir=/PATH/TO/REC_INFERENCE_MODEL/ " << "--image_dir=/PATH/TO/INPUT/IMAGE/" << std::endl; exit(1); } } if (FLAGS_table) { if (FLAGS_table_model_dir.empty() || FLAGS_det_model_dir.empty() || ...
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/ ...