llm-issue-bot[bot]
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10 months ago #
Issue Response
- ✨ Introduction: Thanks for opening this issue, I am the issue bot that will help you with your questoins!
- 🎯 First round response: The answer to your question is:
在CDLA数据集上进行训练测试，效果不是很理想。在CDLA数据集上的消融实验结果如下：
- 在CDLA数据集上，使用PP-YOLOv2策略的mAP为84.70%。
- 在CDLA数据集上，使用PP-PicoDet-LCNet2.5x(800*608)策略的mAP为87.80%。
- 在CDLA数据集上，使用PP-PicoDet-LCNet1.0x(800*608)策略的mAP为84.50%。
- 在CDLA数据集上，使用PP-PicoDet-LCNet1.0x(800*608) + FGD策略的mAP为86.80%。
在表格数据集上的消融实验结果如下：
- 在表格数据集上，使用PP-YOLOv2策略的mAP为91.30%。
- 在表格数据集上，使用PP-PicoDet-LCNet2.5x(800*608)策略的mAP为95.90%。
- 在表格数据集上，使用PP-PicoDet-LCNet1.0x(800*608)策略的mAP为95.20%。
- 在表格数据集上，使用PP-PicoDet-LCNet1.0x(800*608) + FGD策略的mAP为95.70%。
Relevant Sources
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/ppstructure/layout/README_ch.md, https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/applications/轻量级车牌识别.md, https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/ppstructure/docs/PP-StructureV2_introduction.md
How to use
My answer may not be accurate. I suggest you refer to relevant sources to make a comprehensive judgment. To invoke me for more questions, add a comment using following command: @llm-issue-bot \<QUESTION>
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