ChaoII
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> > > > > > > > > > > > > > > > > > > > https://zhuanlan.zhihu.com/p/519093407 > > > > > > > > >...
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> @ChaoII 用onnx-simplifier优化一下就木有了 反正各种问题额，飞哥允许加qq好友么
> > > @ChaoII 用onnx-simplifier优化一下就木有了 > > > > > > 反正各种问题额，飞哥允许加qq好友么 > > 可 飞哥同意一下。
> 我onnx-sim后的onnx模型，谢谢了 [ppocrv3_model.zip](https://github.com/Tencent/ncnn/files/9926128/ppocrv3_model.zip) 没有解决，换ppocrv2了，ppocrv2转ncnn还是比较丝滑的，识别效果同样很好。。。
> > > > 我onnx-sim后的onnx模型，谢谢了 [ppocrv3_model.zip](https://github.com/Tencent/ncnn/files/9926128/ppocrv3_model.zip) > > > > > > > > > 没有解决，换ppocrv2了，ppocrv2转ncnn还是比较丝滑的，识别效果同样很好。。。 > > > > > > 感谢回复，看来只能用v2版本重新训练了 > > 而且v3那个里面是用的transformer，要超大数据量才能把它喂饱，百度自己捣鼓的v3版本模型的效果都不如v2 从训练角度看，相同的数据集v3收敛会快很多，并且评估精度确实很高。但是v2多训些轮数效果也很好，尤其是场景不复杂的。
> @ChaoII 你用的ppocrv2中识别哪个模型？我用官方的ch_PP-OCRv2_xx转换成ncnn后模型无法正确运行，但是使用ch_ppocr_mobile_v2.0_xx转换ncnn模型就完全没有任何问题，当前查找的原因是：在LSTM后的Add 的输出出现错误  用一下飞哥仓库中引用的 paddleocr2pytorch ，在aistudio中训练的模型用这个仓库的导出脚本导成pt，然后再用pnnx转成ncnn，这都有现成的脚本和工具，耐心点就好。尝试了模型精度无损
> I'm going to rework file inclusion/exclusion in 0.12, [#1048](https://github.com/scikit-build/scikit-build-core/pull/1048) is on hold for that. I plan to make a quick patch release soon (for the increased speed on large...
I understand what you mean. Thank you for all the work you’ve done for this.
> 这是什么问题，代码编译没问题，模型官网下载的，用法也是仿照示例写的，怎么检测结果是这个呢 你的脸咋这么大