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psenet的load_param和load_model两个方法的返回值都是-1。
其他几个模型加载正常。
可能是什么原因呢?
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非常感谢作者的分享,想请教一个问题。
对于纯文本(报告,论文这种),在测试的时候同一行的文字可能因为字与字之间有标点符合或空格导致分出很多框,实际上一行一个框在后续crnn+lstm的时候都是能识别出来的。之所以希望能一个框的就不要多个框,是因为每多一个框就导致crnn+lstm要多处理一张图片,速度太慢。
现在都用开源数据训练,就CTPN一行一个框,EAST和PSENet都偏向出很多框,请问…
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model input parameters 32 100 20 1 512 256 96 25 TPS ResNet BiLSTM Attn
loading pretrained model from /home1/zy/STR/psenet_benchmark/benchmark/pretrained_model/TPS-ResNet-BiLSTM-Attn-case-sensitive.p…
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我用了100多张发票对ncnn_project下的模型进行测试,发现能正确识别税号的样本只有20%左右(那个yolov3版的chineseocr大概能识别出75%左右的税号)。
我把图片单独拿出来看了下,检测和识别的效果都不太理想,这是模型压缩之后造成的精度损失吗?
有什么方法可以优化吗?
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D:\chineseocrlite\chineseocr_lite-master\psenet\pse>make
FIND: 参数格式不正确
process_begin: CreateProcess(NULL, python3-config --cflags, ...) failed.
process_begin: CreateProcess(NULL, python3-config --l…
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![错误](https://user-images.githubusercontent.com/62241490/76747212-c3ccb080-67b3-11ea-9fc0-22f4953c70e6.png)
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运行python app.py 8080后终端显示:
make: Entering directory '/home/amither/Downloads/chineseocr_lite-master/psenet/pse'
make: 'pse.so' is up to date.
make: Leaving directory '/home/amither/Downloads/chines…
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```shell
(base) ricardo @ azure:(~/chineseocr_lite/psenet/pse)
-> make
g++ -o pse.so -I include -std=c++11 -O3 -I/usr/local/anaconda3/include/python3.7m -I/usr/local/anaconda3/include/python3.7m …
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