linnn
linnn
> 我没有将数据更改为固定大小@heuDavidJia Which project are you based on to implement OCR, can you give a link
我也遇到了这个问题，请问你解决了吗 I also encountered this problem, have you solved it
> @TyroneLi我还没有尝试训练ocr，预训练的模型似乎已经产生了很好的结果，但是在ocr-net.cfg以及license-plate-detection.py中将高度从80更改为160。用这条线 > `Llp,LlpImgs,_ = detect_lp(wpod_net,im2single(Ivehicle),bound_dim,2**4,(240,160),lp_threshold)` > 会稍微提高两层板的成功率。而且我已经弄清楚了如何将ocr输出重新排列为两层板的正确顺序，在license-plate-ocr.py中 > `L = dknet_label_conversion(R,width,height)` > `L = nms(L,.45)` > ，L将包含ocr输出的坐标列表，因此您可以尝试使用自己的方式进行排序首先是Y轴，然后是X轴。 you idear is wrong,its fool.
解决了吗
一样的问题，有人解决了嘛
两种修改方式。分别对应使用cpu,gpu预测。 1. 改成这个就是用cpu进行预测。 2.  改成这个就是用gpu进行预测
我在使用工具的时候，有小几率出现不是json的情况（10次中出现1,2次），是否可以json的检查机制，没通过的话，重试几次。 An error occurred when calling tool searchknowledge: ValueError: :2 Unexpected "✿" at column 1 Traceback: File "/workspace/linnannan/qwen-vllm-master/Qwen-Agent-main/qwen_agent/agent.py", line 163, in _call_tool tool_result = tool.call(tool_args, **kwargs) File "/workspace/linnannan/qwen-vllm-master/qwen_agent_demo/custom_agent_demo.py", line 200,...