PPOCRV3文本识别精度低

[engrwuang]

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

• 系统环境/System Environment：windows
• 版本号/Version：Paddle：release/2.6
• PaddleOCR： 问题相关组件/Related components：ppocr_v3_rec
• 运行指令/Command Code：
• python tools/infer/predict_system.py --image_dir="******" --det_model_dir="./output/save_det_inference/" --rec_model_dir="./output/save_rec_inference/Student" --rec_image_shape="3, 48, 320" --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt"
• 完整报错/Complete Error Message：

运用PPOCRV3并官方提供的识别模型，识别精度较低，基本无法使用。 如下： 2019-02-19 2019-82-19 轻型平板货车 轻型平板贷车

有没有什么精度更高的推理模型，或者有什么其他的提高精度的解决方案？

[tink2123]

如果推理图片只有文本行内容的话，不需要使用检测模型，会影响文本识别效果，建议尝试如下命令：

python tools/infer/predict_rec.py --image_dir="******" --rec_model_dir="./output/save_rec_inference/Student" --rec_image_shape="3, 48, 320" --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt"

[engrwuang]

如果推理图片只有文本行内容的话，不需要使用检测模型，会影响文本识别效果，建议尝试如下命令：

python tools/infer/predict_rec.py --image_dir="******" --rec_model_dir="./output/save_rec_inference/Student" --rec_image_shape="3, 48, 320" --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt"

我这边做的不只是文本行内容，需要检测+识别模型，但是官方提供的识别精度太低，识别效果较差，所以单独提出识别问题。

[746891300-org]

这个中间带线的0确实识别效果很差，容易识别成6、8、9，车辆相关的证件上大部分是这样的0出现，如驾驶证/行驶证/车辆登记证等

[guishilike]

同问，驾驶证/行驶证/车辆登记证识别的精度很差，有什么解决方案吗？@tink2123

[engrwuang]

这个中间带线的0确实识别效果很差，容易识别成6、8、9，车辆相关的证件上大部分是这样的0出现，如驾驶证/行驶证/车辆登记证等

请问这种情况有好一些的解决方案吗？

[tink2123]

同问，驾驶证/行驶证/车辆登记证识别的精度很差，有什么解决方案吗？@tink2123

训练数据中缺少这种数据，可以使用 PaddleOCRLabel 标注一批数据，使用小数据集finetune一下，应该可以改善。

[guishilike]

是的，finetune后效果好了一些