aceissuesolver[bot]
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1 year ago Issue Response
- ✨ Introduction: Thanks for opening this issue, I am the AceIssueSolver that will help you with your questoins!
- 🎯 First round response: The answer to your question is:
根据提供的信息，针对版面分析模型精度提升的问题，可以尝试以下方法：
- 增加数据增强方式或者调大增强概率的方法，可以尝试增加更多的数据增强方式或者调大增强概率的值，默认为0.4。
- 调大系统的L2 decay值，可以尝试增大系统的L2 decay值来减少过拟合现象。
此外，还可以参考以下建议：
- 可以使用PP-OCRv3这一开源超轻量OCR系统进行车牌识别系统的开发，该模型在CCPD数据集上达到了99%的检测精度和94%的识别精度，模型大小为12.8M。通过量化可以进一步压缩模型大小到5.8M，并提升推理速度25%。
- 在微调时，建议使用真实数据而不是合成数据，因为真实数据在微调过程中可以获得更好的效果。
- 在训练过程中，需要注意文本长度超过25的训练图像会被丢弃，因此需要确保参与训练的图像数量足够，避免过拟合现象。
- 如果检测模型没有有效地检测出单个字符，可以在训练集中添加相应的单字数据集。
- 如果在转换为inference模型后出现预测结果不一致的问题，可能是由于预处理函数设置或后处理参数不一致导致的。建议检查训练模型和inference模型的前后处理参数是否一致。
希望以上建议对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。
Related Sources
- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.7/ppstructure/layout/README_ch.md
- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.7/applications/包装生产日期识别.md
- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.7/doc/doc_ch/FAQ.md
- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.7/ppstructure/layout/README.md
- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.7/ppstructure/docs/PP-StructureV2_introduction.md
- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.7/applications/轻量级车牌识别.md
How to use
To invoke the AceIssueSolver, add a comment using one of the following commands: @Ace-issue-solver \<QUESTION>: Pose more questions on AceIssueSolver.
在CDLA数据集上进行训练测试，效果不是很理想，有人能帮解决一下吗
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