1.因为数字集存在一定的弯曲度,识别模型想采用

对应配置文件yml与预训练模型是对应的,但训练过程中提示找不到图片数据集文件,文件夹是正确的,绝对路径与相对路径都试过.

在对应错误中做判断打印相应输出,仍会出现新的错误.

2.因此拿官方默认识别模型进行训练,检测 与 识别训练完模型效果与准确率都挺不错,但转inference推理模型后,单独运行检测推理模型predict_det.py是可以的,但predict_rec.py,模型准确率极低且识别结果不发生变化(添加完图片参数--rec_image_shape="3, 32, 100" 后
切换不同的图片 识别结果都不发生变化 只是后面的acc准确率会变化) 串联起来运行predict_system.py 与为训练之前一样,对图片连检测标注都没有,仍是原图.

个人感觉可能   1.导出模型的py文件存在问题;   2.还是因为预处理 导出 调用中参数存在问题    3.对源码predict_det.py predict_rec   predict_system.py   与   转inference模型的文件export_model.py  感觉会存在问题 ,但很多地方都没看懂  对图片的尺寸变化 解码字符集 顺时针对点排序 检测控制函数等......