转inference后预测准确度大幅降低不知道怎么回事

[amazoncer]

把训练的模型转为inference模型进行预测图片里的文字，发现完全没法使用这个自己训练的模型，精度太差了。不知道问题出在哪里，我训练模型用的图片是没有规则的有的大有的小。我不知道跟这个有没有关系但是，我在网上也看到很多人遇到一样的问题。都没有告诉具体的解决方法。有没有大佬告诉需要怎么做。

[GreatV]

根据你的描述以及提供的参考讨论链接，模型在从训练阶段转换为推理阶段后，识别精度大幅降低，可能是由以下几个常见问题引起的。以下是详细的可能原因及解决方法：

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1. 推理模型转换过程中的配置问题

在使用 export_model.py 脚本将训练模型转换为推理模型时，可能由于参数配置不当导致模型结构或权重加载错误。以下是检查重点：

• 配置文件一致性：确保导出的推理模型使用的配置文件（如 rec/en_new_finetune_rec.yml）与训练时完全一致。
• 预训练模型路径：检查 Global.pretrained_model 路径是否正确，确保加载的是训练中保存的最佳模型权重文件（如 best_accuracy.pdparams）。
• 输出路径正确性：确保 Global.save_inference_dir 指定的目录正确，且导出的推理模型文件能够正常保存。

解决方法：
在运行 export_model.py 时，仔细检查每个参数的路径和配置文件是否正确。例如：

python3 tools/export_model.py \
  -c configs/rec/en_new_finetune_rec.yml \
  -o Global.pretrained_model=output/en_finetune_rec/best_accuracy.pdparams \
  Global.save_inference_dir=./inference_model/rec/

此外，可以尝试导出后重新加载推理模型，验证其结构是否正确。

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2. 训练数据分布与测试数据分布不一致

你提到训练时使用的图片大小不规则，可能导致模型在处理推理输入时适应性较差。例如，训练时的图片分辨率、比例与推理时的输入图片存在较大差异。

解决方法：

• 统一数据预处理：
  • 确保训练时和推理时的图片经过相同的预处理操作（如尺寸缩放、归一化等）。
  • 检查配置文件中 image_shape 和 rec_image_shape 是否一致。
• 数据增强：在训练过程中加入更多的数据增强策略，使模型更具泛化能力。

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3. 模型精度问题

如果训练模型能够正常工作，而推理模型不准确，可能是模型的解码方式或精度损失问题。推理模型可能在转换时丢失了一些关键参数，特别是在使用复杂的解码器时。

解决方法：

• 检查推理模型的 postprocess 部分是否与训练模型一致。
• 如果使用了特定的解码器（如 CTC 解码器），确保推理代码加载了正确的解码方式。
• 查看日志文件中是否有警告或错误提示，如某些层无法加载可能导致问题。

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4. PaddleOCR 版本问题

你提到之前相同流程是可以正常工作的，而重新训练后出现问题，这可能是 PaddleOCR 版本更新或模型格式更改所引发的兼容性问题。

解决方法：

• 确认重新训练所使用的 PaddleOCR 版本与之前一致。
• 检查 export_model.py 和推理代码是否与当前训练版本匹配。
• 如果怀疑是版本问题，可以尝试降级 PaddleOCR 或重新下载官方提供的工具脚本。

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5. 尝试参考类似问题的解决方案

在参考的 GitHub Discussions #14088 中，有用户反馈类似问题，并提到以下可能的原因和解决方式：

• 模型不稳定：重新训练后可能导致模型权重不稳定，建议尝试多次训练并对比结果。
• 推理时输入格式问题：确保推理时的输入图像格式与训练时一致（如是否进行了归一化、是否变换为灰度图等）。

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总结与步骤建议

1. 检查配置一致性：确保训练和推理使用的配置文件完全一致。
2. 验证数据处理流程：确保训练和推理阶段的图片预处理一致。
3. 确认模型导出流程正确：检查 export_model.py 参数和输出模型的结构。
4. 排查版本问题：确保 PaddleOCR 的版本与工具链一致。
5. 调试推理模型：使用训练集样本测试推理模型，逐步定位问题。

如果以上方法仍无法解决问题，可以在 GitHub Discussions 中发帖，提供详细的日志和样例图片，寻求社区帮助。

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