paddleocr 模型在本地测试和hubserving上运行的结果不同

[ericosmic]

请提供下述完整信息以便快速定位问题/Please provide the following information to quickly locate the problem
同一张图片使用我们自己训练的同一个模型，在本地用pred_system.py 预测结果和在hubserving服务化上预测结果不同。比如下面这张图

最后一行的预测结果在两个模式下是不同的。

• 系统环境/System Environment：ubuntu18
• 版本号/Version：Paddle：2.3.1 PaddleOCR：2.0 问题相关组件/Related components：hubserving
• 运行指令/Command Code：'python test_hubserving_ocr.py --server_url=http://127.0.0.1:30000/predict/ocr_system --image_dir=../dd/1106eng.png'
• 完整报错/Complete Error Message：
• 本地预测结果：

hubserving 上预测结果：

可以看到本地预测结果是正确的， 而hubserving的第一行和最后一行预测结果出现错误。

我们提供了AceIssueSolver来帮助你解答问题，你是否想要它来解答(请填写yes/no)?/We provide AceIssueSolver to solve issues, do you want it? (Please write yes/no):

请尽量不要包含图片在问题中/Please try to not include the image in the issue.

[ericosmic]

源码中，hubserving后台调用模型也是走的pred_system.py， 按道理结果应该是一样的。有大佬知道区别在哪吗

[SonGohan757]

后处理参数不一样吧

[hooyia123]

遇到了同样的问题，我的问题主要是DET文本检测，export成预测模型后，跟训练模型相差巨大
@SonGohan757 确定后处理参数保持一致了，您帮忙看看是不是这样：

1. yml中的后处理参数为
   PostProcess:
   name: DBPostProcess
   thresh: 0.2
   box_thresh: 0.45
   max_candidates: 1000
   unclip_ratio: 1.8
   同样地，将PaddleOCRv3/tools/infer/utility.py参数 也设置成同样的了

2. 我的yml文件中DetResizeForTest的值为null
   transforms:

   • DecodeImage:
     img_mode: BGR
     channel_first: false
   • DetLabelEncode: null
     - DetResizeForTest: null
   • NormalizeImage:
     scale: 1./255.
     …………

同样地，将PaddleOCRv3/tools/infer/predict_det.py的文本检测中的相应地方注释，并增加了一行'DetResizeForTest': None
class TextDetector(object):
def init(self, args):
self.args = args
self.det_algorithm = args.det_algorithm
self.use_onnx = args.use_onnx
pre_process_list = [{
#'DetResizeForTest': {
# 解决训练模型转inference 模型之后预测效果不一致，因为yml文件里DetResizeForTest为null
# 'limit_side_len': args.det_limit_side_len,
# 'limit_type': args.det_limit_type,
#}
'DetResizeForTest': None
}, {
'NormalizeImage': {
'std': [0.229, 0.224, 0.225],
'mean': [0.485, 0.456, 0.406],
'scale': '1./255.',
'order': 'hwc'
}

3. 然后使用导出模型命令
   python tools/export_model.py -c ./configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml -o Global.pretrained_model=./output/ch_PP-OCR_V3_det_student/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det
   可是导出来的模型，有很多原来在训练中检测到的文本框不见了
   查看了各种文档，也照着做了，没有任何效果

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