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FAQ

  1. 预测报错：got an unexpected keyword argument 'gradient_clip'
    安装的paddle版本不对，目前本项目仅支持paddle1.7，近期会适配到1.8。

  2. 转换attention识别模型时报错：KeyError: 'predict'
    问题已解决，请更新到最新代码。

  3. 关于推理速度
    图片中的文字较多时，预测时间会增，可以使用--rec_batch_num设置更小预测batch num，默认值为30，可以改为10或其他数值。

  4. 服务部署与移动端部署
    预计6月中下旬会先后发布基于Serving的服务部署方案和基于Paddle Lite的移动端部署方案，欢迎持续关注。

  5. 自研算法发布时间
    自研算法SAST、SRN、End2End-PSL都将在6-7月陆续发布，敬请期待。

  6. 如何在Windows或Mac系统上运行
    PaddleOCR已完成Windows和Mac系统适配，运行时注意两点：1、在快速安装时，如果不想安装docker，可跳过第一步，直接从第二步安装paddle开始。2、inference模型下载时，如果没有安装wget，可直接点击模型链接或将链接地址复制到浏览器进行下载，并解压放置到相应目录。

  7. 超轻量模型和通用OCR模型的区别
    目前PaddleOCR开源了2个中文模型，分别是8.6M超轻量中文模型和通用中文OCR模型。两者对比信息如下：

    • 相同点：两者使用相同的算法和训练数据；
    • 不同点：不同之处在于骨干网络和通道参数，超轻量模型使用MobileNetV3作为骨干网络，通用模型使用Resnet50_vd作为检测模型backbone，Resnet34_vd作为识别模型backbone，具体参数差异可对比两种模型训练的配置文件.
模型 骨干网络 检测训练配置 识别训练配置
8.6M超轻量中文OCR模型 MobileNetV3+MobileNetV3 det_mv3_db.yml rec_chinese_lite_train.yml
通用中文OCR模型 Resnet50_vd+Resnet34_vd det_r50_vd_db.yml rec_chinese_common_train.yml

  1. 是否有计划开源仅识别数字或仅识别英文+数字的模型
    暂不计划开源仅数字、仅数字+英文、或其他小垂类专用模型。PaddleOCR开源了多种检测、识别算法供用户自定义训练，两种中文模型也是基于开源的算法库训练产出，有小垂类需求的小伙伴，可以按照教程准备好数据，选择合适的配置文件，自行训练，相信能有不错的效果。训练有任何问题欢迎提issue或在交流群提问，我们会及时解答。

  2. 开源模型使用的训练数据是什么，能否开源
    目前开源的模型，数据集和量级如下：

    • 检测：
      英文数据集，ICDAR2015
      中文数据集，LSVT街景数据集训练数据3w张图片
    • 识别：
      英文数据集，MJSynth和SynthText合成数据，数据量上千万。
      中文数据集，LSVT街景数据集根据真值将图crop出来，并进行位置校准，总共30w张图像。此外基于LSVT的语料，合成数据500w。

    其中，公开数据集都是开源的，用户可自行搜索下载，也可参考中文数据集，合成数据暂不开源，用户可使用开源合成工具自行合成，可参考的合成工具包括text_renderer、SynthText、TextRecognitionDataGenerator等。

  3. 使用带TPS的识别模型预测报错
    报错信息：Input(X) dims[3] and Input(Grid) dims[2] should be equal, but received X dimension3 != Grid dimension2
    原因：TPS模块暂时无法支持变长的输入，请设置 --rec_image_shape='3,32,100' --rec_char_type='en' 固定输入shape

  4. 自定义字典训练的模型，识别结果出现字典里没出现的字
    预测时没有设置采用的自定义字典路径。设置方法是在预测时，通过增加输入参数rec_char_dict_path来设置。