A:可以的,识别和检测模块是解耦的。如果想对检测部署,需要自己修改一下main函数, 只保留检测相关就可以:
A:文本检测的结果有置信度,由于推理过程中没有使用,所以没有显示的返回到最终结果中。如果需要文本检测结果的置信度,可以在的155行,添加scores信息。这样,在的197行,就可以拿到文本检测的scores信息。
A:特征提取网络金字塔构建的部分:。ppocr/modeling文件夹里面是组网相关的代码,其中architectures是文本检测或者文本识别整体流程代码;backbones是骨干网络相关代码;necks是类似与FPN的颈函数代码;heads是提取文本检测或者文本识别预测结果相关的头函数;transforms是类似于TPS特征预处理模块。更多的信息可以参考。
A:目前Paddle的预测库是支持华为鲲鹏920CPU的,但是OCR还没在这些芯片上测试过,可以自己调试,有问题反馈给我们。
A:如果你的预测库是自己编译的,那么你的nb文件也要自己编译,用同一个lite版本。不能直接用下载的nb文件,因为版本不同。
A:实例化多个paddleocr服务,然后将服务注册到注册中心,之后通过注册中心统一调度即可,关于注册中心,可以搜索eureka了解一下具体使用,其他的注册中心也行。
A:这个是不建议的,2.0训练出来的模型建议使用dygraph分支里提供的部署代码。
T4 GPU没有主动散热,因此在测试的时候需要在每次infer之后需要sleep 30ms,否则机器容易因为过热而降频(inference速度会变慢),温度过高也有可能会导致宕机。
T4在不使用的时候,也有可能会降频,因此在做benchmark的时候需要锁频,下面这两条命令可以进行锁频。
A:可以把后处理的参数unclip_ratio适当调大一点。
A:有2种方法可以解决这个问题:
将paddle预测库和opencv库的地址添加到系统环境变量中。
将提示缺失的dll文件拷贝到编译产出的ocr_system.exe
文件夹中。
A:Mac上的Paddle预测库可以从这里下载:
A:仍然可以使用PaddleServing或者HubServing进行服务化部署,保证内网地址可以访问即可。
snowflake
算法是这种场景下的一个典型解法。先来看看snowflake是怎么一回事,见下图
2 ^ 12 = 4096
条消息。一秒共/bwmarrin/snowflake 是一个相当轻量化的snowflake的Go实现。其文档对各位使用的定义见下图
1、按顺序挑: 例如上次选了第一台,那么这次就选第二台,下次第三台,如果已经到了最后一台,那么下一次从第一台开始。这种情况下我们可以把服务节点信息都存储在数组中,每次请求完成下游之后,将一个索引后移即可。在移到尽头时再移回数组开头处。
2、随机挑一个: 每次都随机挑,真随机伪随机均可。假设选择第 x 台机器,那么x可描述为/coreos/etcd/client"
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