枭玉龙
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paddleOCR模型的训练和转化

1：写好配置文件

训练次数保存次数什么的

paddleOCR模型的训练和转化_第1张图片

学习率等参数

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训练配置文件

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训练的批次

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评估配置

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2：进入program.py文件修改配置文件yml

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3：进入train.py文件经行训练

paddleOCR模型的训练和转化_第7张图片

训练好的文件保存的配置文件中保存的路径

paddleOCR模型的训练和转化_第8张图片

这里有1200的已经保存好的文件，但是保存好的pdparams文件时不能进行测试的，要转换成pdmodel文件进行测试

4：进入export_model.py文件中进行修改成pdmodel文件

可以在配置文件中修改要转的pdparams文件，也可以在program.py中修改要转的文件

paddleOCR模型的训练和转化_第9张图片

因为yml文件中用的是

C:/PaddleOCR-release-2.1/pretain_models/ResNet50_vd_ssld_pretrained/ResNet50_vd_ssld_pretrained

在这里插入图片描述

把训练好的pdparams文件复制到ResNet50_vd_ssld_pretrained文件中还要修改训练好的模型名字，改成ResNet50_vd_ssld_pretrained名字，在进行转换

C:/PaddleOCR-release-2.1/pretain_models/ResNet50_vd_ssld_pretrained

paddleOCR模型的训练和转化_第10张图片

5：进行模型转换

paddleOCR模型的训练和转化_第11张图片

转换好的模型保存在None文件中

C:\PaddleOCR-release-2.1\tools\None

paddleOCR模型的训练和转化_第12张图片

此时这个模型就可以进行测试，把它复制到

C:\PaddleOCR-release-2.1\path\daense107\det

paddleOCR模型的训练和转化_第13张图片

6：转换好的模型进行测试

paddleOCR模型的训练和转化_第14张图片

在predict_system.py文件中测试

paddleOCR模型的训练和转化_第15张图片

7：查看测试后的图片

C:\PaddleOCR-release-2.1\tools\infer\inference_results

如下图所示

paddleOCR模型的训练和转化_第16张图片

8：把pdmodel文件复制到c++中进行测试

paddleOCR模型的训练和转化_第17张图片

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