按照网上的教程训练paddleocr，但是在开始训练的时候就出现了错误，说MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams不存在，想问问大家要怎么解决
我下载的预训练是保存在这里
文件内是这样的
det_mv3_db.yml文件内是这样的
2条回答 默认 最新
- 2022-07-24 21:28回答 2 已采纳 预训练模型文件没有下载
- 2022-07-17 00:38回答 1 已采纳 ocr的模型通常已经在足够数据量的数据集上训练过，各类模型大致关系为： 普通训练模型：大多数情况指没有经过太多训练的模型，适合在你自己有大量数据的情况下进行训练预训练模型：由官方已经训练过的模型，但可
- 2021-05-03 11:35回答 1 已采纳 我是做图像的，可以给你一些参考，影响模型训练时间的因素有: 1.语音数据集的大小(数据集越大，训练需要时间越长) 2. 采用的模型的复杂度(模型越复杂，训练需要时间越长) 3. 本地显卡算力(显卡
- 2024-01-25 09:39Elaine猿的博客 PaddleOCR是基于PaddlePaddle深度学习框架的开源OCR工具，但它提供了推理模型/训练模型/预训练模型，用户可以直接使用推理模型进行识别，也可以对训练模型或预训练模型进行再训练。支持约80种语言的文本识别，并具有...
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2022-08-15 20:45回答 1 已采纳 要修改配置文件，configs/cls/cls_mv3.yml ，这个文件里有个参数叫label_list,默认值如下：label_list: ['0','180']
- 2022-02-21 22:58回答 1 已采纳 你的代码发一下吧，应该是里面调用到了这个txt吧，否则不会报这个错
- 2021-01-28 19:06飞桨PaddlePaddle的博客 他还发现，所有语言共用一个检测模型，每个语言有一个自己的识别模型，目前所有模型都采用的是PaddleOCR公开模型。 共用的检测模型： det_model_dir = “./inference/det_db/ch_ppocr_server_v1.1_det_infer/” ...
- 2022-12-27 22:11回答 2 已采纳 img_src 是 3通道，label 是 单通道，根本就不能复制 img_src = np.zeros((960, 575, 3), np.uint8) label = np.zeros((160,
- 2022-03-24 03:18
paddle 卷积神经网络训练时报错InvalidArgumentError: The input tensor X of SumOp must have same shape..
paddle
深度学习
神经网络
回答 1 已采纳 你传入的张量是252，2但需要的是21，2考虑使用reshape把维度变化一下飞桨的框架我没用过，pytorch是这么操作的，你搜一搜类似的改变张量shape的函数 - 2017-10-25 04:44回答 1 已采纳 https://yeyupiaoling.blog.csdn.net/article/details/87895105
- 2021-02-07 16:31English |介绍PaddleOCR旨在创建多语言，出色，领先和实用的OCR工具，以帮助用户训练更好的模型... 2020.9.22更新PP-OCR技术文章产品特点PPOCR系列高质量的预训练模型，可媲美商业效果超轻量ppocr_mobile系列模型：检测
- 2021-03-25 22:03回答 6 已采纳 变量xy,offset其中一个应该是float变量而非数组变量，是无法进行下标的引用的。应该传进来个元组，而不是小数点分割的小数。
- 2023-05-03 14:25椒颜皮皮虾྅的博客 基于OpenVINO模型推理库，在C#语言下，调用封装的OpenVINO动态链接库，部署推理PaddleOCR中的文字识别模型；实现了在C#平台使用PaddleOCR文字识别模型识别文字。OpenVinoSharp源码在GitHub和Gitee上已开源，可以直接...
- 2021-06-09 23:00三岁学编程的博客 预训练语言模型及应用
- 2022-06-09 20:17落难Coder的博客 机器学习中的“算法”是在数据上运行以创建机器学习“模型”的过程。机器学习算法执行“模式识别”。算法从数据中“学习”，或者对数据集进行“拟合”。机器学习算法有很多。比如，我们有分类的算法，如 K- 近邻算法...
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