使用默认ONNX推理相比默认的PaddleOCR效果变差，应该如何调试？

[failable]

如题，出来bbox的坐标和Paddle的有点不一样。

如何能做到和原始PaddleOCR一样呢？

import pprint

import numpy as np
from paddleocr import PaddleOCR
from PIL import Image
from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR

image_path = "/Users/maximin/Downloads/test.png"
image = Image.open(image_path).convert("RGB")

paddle = PaddleOCR(use_angle_cls=False, lang="ch")
paddle_outputs = paddle.ocr(np.asarray(image))[0]

rapid = RapidOCR()
rapid_output = rapid(image)

pprint.pprint(paddle_outputs)
print("================")
pprint.pprint(rapid_output)

[SWHL]

模型转�onnx有误差，正常范围，暂时无解

[SWHL]

Rapid仓库后处理优化，可以直接在PaddleOCR基础上直接替换onnxruntime推理引擎，试试

[failable]

没看懂…能给个地址？

[SWHL]

啥地址？

[failable]

参考地址…我有点没看懂这句话的意思，我这不是已经用了rapidocr_onnxruntime？还是说是别的意思?

Rapid仓库后处理优化，可以直接在PaddleOCR基础上直接替换onnxruntime推理引擎，试试

[SWHL]

相比于PaddleOCR，Rapid做了一些参数优化或者前后处理。如果不能一致，建议基于PaddleOCR源码上直接修改使用