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                                            user1018

基于db、svtr的优化，具体可以参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/ppocr_introduction.md#pp-ocrv3

把Global_mode=False去掉试试呢

@littletomatodonkey 看一下呢

如果预处理是固定的，没有随机操作，可以只处理一遍，随机操作可以增加样本的丰富性，根据具体场景选择就可以~

是的，如果场景简单的话，可以自行修改的

可以先排查一下问题： 1）导出模型前能运行预测吗 2）训练代码和导出模型代码都是几个月前的，还是导出模型用的最新的代码？

是不是开启tensorrt了呢，可以参考 #7795

可以尝试： 1）使用PP-OCRv3模型 2）根据测试图片尺寸，调整'det_limit_side_len'参数 3）调整'det_db_thresh'参数 4）可以通过finetune提升垂类效果的

准确率相差不多，使用slim为了获得更小的模型、速度更快，slim使用教程，可以参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/deploy/slim/quantization/README.md

如果这2张测试图片，和训练集风格相差比较大，推荐进行finetune训练。但是只用这2张训练，数据量太少。