Sunflower7788
Sunflower7788
您好，非常理解您的心情，但算法模型是无法完美100%解决所有的真实场景的问题，请您理解。如果您方便的话，可以把原图附上，我们会尽力看下是不是可以通过一些后处理参数来解决。如果不能解决的话，如果您愿意，可以给我们提供一部分这样的数据优化我们这一部分的能力，之后的版本中更好解决您的问题，非常感谢！
1. You can use a layout detection model to crop out individual elements. As mentioned above, you can use the PP-DocLayoutV2 model for this purpose. Then, you can annotate each...
您好，表格一般我们建议使用PPOCRLabel标注，这里有标注的教程。标注完成后会保留html格式的表格。使用脚本将HTML格式转化为OTSL格式即可。https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/18e94f852749b27e2e70abfd3a646d1ddccee478/docs/data_annotations/ocr_modules/table_recognition.md 脚本如下： [html_to_otsl.py](https://github.com/user-attachments/files/24203712/html_to_otsl.py) 另外表格微调案例在准备中，ready后会发布，感谢您的持续关注。
use_doc_orientation_classify True --use_doc_unwarping True 这个尝试设置成False试试看。
您好，请提供下运行的脚本内容。
收到 感谢您报bug 我们排查下
您好，数据量比较少确实会无法学习到具体的特征，可以试下训练集和验证集完全一致的时候，能够收敛，如果不能或者降低学习率尝试下，看看能否拟合。