ChaoII

和wps看图中的智能证件照还差很多

把这里改一改，复制进去问AI。因为你的显卡太猛cuda12.8不支持一些3.5算力的卡了 

ppocrv4 不是早就支持了吗

后处理中看有没有直接用int强转float的，这样会丢掉小数部分，有些后处理用了round方法，先四舍五入，再转成int。我觉得这俩做法都不会影响最终结果。

> 能发一下你的训练配置文件吗？另外，你的验证集中的图像分辨是不是很大呀 你好，我的训练脚本： ```bash python main.py -c paddlex/configs/modules/text_detection/PP-OCRv5_mobile_det.yaml ^ -o Global.output=F:/unattended_laboratory/OCR/det/checkpoint ^ -o Global.device=gpu:0 ^ -o Global.mode=train ^ -o Global.dataset_dir=F:/unattended_laboratory/OCR/det/dataset ``` 我的验证集中的图片是1920x1080分辨率的，就是电脑的截屏然后检测屏幕上的文字。

> @Jiang-Jia-Jun 你好，有写问题想咨询，请问方便吗？我的v:15236442125; 问题：模型载入时，是不是满足onnx的权重都能够被载入，解析onnx文件的算子是哪一个呀，像刚出没多久的yolov8obb就能载入成功，但是结构和yolov8很相似的yolov11，确直接报错，这边可能是什么原因呀？ > >  这个问题你解决了吗？是不是因为onnxruntime版本太低了导致的

> https://docs.ultralytics.com/models/yolo11/ > > yolov11 能增加不 现在是支持yolo11的，因为我看了一下yolo11和yolo8的前后处理一毛一样，你直接用YOLOv8 去加载yolov11的模型就行，如果你看着不舒服，可以把yolo8的代码copy一份改成yolo11

> 解决了，是因为onnx版本带来的问题，不是onnxruntime的版本问题，目前fastdeploy支持的是onnv7，但是最新版的YOLO11，或者是torch版本，会生成的是onnxv10，不能直接推导。 直接用onnx模型不是不会走paddle2onnx吗，应该改paddle2onnx中的onnx没关系吧？你是做了什么操作？我用ultralytics训练的yolo11在导出时不要进行simplify就不会崩溃。

> 1. ModuleBasic.out 测试，CPU结果不对； > 2. 使用MNNV2Basic.out测试CPU和opencl结果正确，cuda结果不对； 最后找到问题了吗？

这是capi中定义的OCRResult： ```cpp typedef struct FD_C_OCRResult { FD_C_TwoDimArrayInt32 boxes; FD_C_OneDimArrayCstr text; FD_C_OneDimArrayFloat rec_scores; FD_C_OneDimArrayFloat cls_scores; FD_C_OneDimArrayInt32 cls_labels; FD_C_TwoDimArrayInt32 table_boxes; FD_C_OneDimArrayCstr table_structure; FD_C_Cstr table_html; FD_C_ResultType type; } FD_C_OCRResult; ``` 后面的C++的OCRResult到C的OCRResult有部分参数没有赋值 ```cpp void...