识别模型自训练后在python下预测验证比C++下好很多，同样输出的识别模型（自训练）和检测模型（官方自带）

[mybrew]

你好，现在遇到个问题，识别模型是在官方模型基础上加图片样本训练出来的。 Global: algorithm: CRNN use_gpu: true epoch_num: 150 log_smooth_window: 20 print_batch_step: 10 save_model_dir: ./output/rec_CRNN save_epoch_step: 3 eval_batch_step: 2000 train_batch_size_per_card: 1 test_batch_size_per_card: 1 image_shape: [3, 32, 320] max_text_length: 25 character_type: ch character_dict_path: ./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt loss_type: ctc distort: true use_space_char: true reader_yml: ./configs/rec/rec_chinese_reader.yml pretrain_weights: ./pretrain_models/ch_ppocr_server_v1.1_rec_pre/best_accuracy checkpoints:

训练之后，转换为识别模型输出 python tools/export_model.py -c configs/rec/ch_ppocr_v1.1/rec_chinese_common_train_v1.1.yml -o Global.checkpoints=./output/rec_CRNN/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance

单张图做预测 python tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/LL.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance/" --use_angle_cls=False --use_space_char=True 效果和训练的是一致的。

同样的图，同样的检测和识别模型在C++下运行，结果却不如python下运行结果，python下识别一行，在c++下会识别为两行。 C++下配置可改动貌似不多，

det config

max_side_len 960 det_db_thresh 0.5 det_db_box_thresh 0.3 det_db_unclip_ratio 1.6 det_model_dir ./PaddleOCR/inference/det_db

cls config

use_angle_cls 0 cls_model_dir ./PaddleOCR/inference/cls cls_thresh 0.9

rec config

rec_model_dir ./PaddleOCR/inference/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance char_list_file ./PaddleOCR/ppocr_keys_v1.txt

请问如何修改，可以使得C++下调用PYTHON训练出来的模型和python下预测结果基本一致？ python下有个设定 image_shape: [3, 32, 320]，c++下需要同样处理吗？如果需要，请问怎么处理它？

谢谢。

[lydyc]

同问，python下识别准确率很高，C++下识别准确率就不行，使用2.0版本。

[LDOUBLEV]

训练之后，转换为识别模型输出 python tools/export_model.py -c configs/rec/ch_ppocr_v1.1/rec_chinese_common_train_v1.1.yml -o Global.checkpoints=./output/rec_CRNN/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance

首先确保代码是最新的release/2.1 分支代码；另外，python预测是用的inference model预测还是 trained model预测的；

可以发一张测试图片在comment里

[LDOUBLEV]

@lydyc @mybrew

[mybrew]

你好，python预测用的是自己训练后，通过export_model转换出来的模型文件（2个文件）。

[LDOUBLEV]

我用你的图和ch_ppocr_mobile 模型对比了python，和C++结果，差别没那么大； python

C++：

你用的哪个分支的代码？更新代码试一下呢？

[mybrew]

我用你的图和ch_ppocr_mobile 模型对比了python，和C++结果，差别没那么大； python

C++：

你用的哪个分支的代码？更新代码试一下呢？

你好，我用的是V1.1。谢谢你的回复，我尝试更新下版本再看看。如果我修改了image_shape: [3, 32, 320]这个配置，在C++那边需要对应改哪部分代码或者配置呢？

[LDOUBLEV]

1.1的代码是静态图的，需要更新develop分支的代码，2.1的是动态图的，不通用，这个注意下

C++ 的识别预处理和python预处理；预测的时候对识别模型的shape没有很严格的限制，只限制了高度必须要是32，image_shape: [3, 32, 320]这个是针对训练，为了组batch要把多个图resize到同一个shape

[LDOUBLEV]

如果tools/infer/predict_system.py 运行得到的结果是对的话，C++也问题不大，你可以着重检查下C++ 图像预处理和后处理是否和python一致；建议先更新代码到最新develop分支代码试试

[mybrew]

如果tools/infer/predict_system.py 运行得到的结果是对的话，C++也问题不大，你可以着重检查下C++ 图像预处理和后处理是否和python一致；建议先更新代码到最新develop分支代码试试

谢谢你的解答。