高准确率rec模型效果展示

[nissansz]

[GreatV]

关于高准确率的rec（识别）模型效果展示，如果你的目标是将模型转换为ONNX格式并保持高准确率，可能会遇到精度下降或推理结果不一致的问题。

从提供的文档来看，Github的相关讨论（链接）提到了rec模型转ONNX后精度下降的问题。这种情况通常有以下几个可能的原因：

1. 数值精度损失：模型转换时，可能会因为数据类型转换（如从float32变为float16）导致精度下降。
2. 算子兼容性问题：ONNX的部分算子和PaddlePaddle原生算子不完全匹配，可能引入计算误差。
3. 预处理不一致：在ONNX推理时，输入数据的归一化、形状变化可能和原模型存在细小差异，进而影响识别效果。
4. 优化策略不同：不同的推理框架（如ONNX runtime、TensorRT等）可能对模型进行不同的优化，影响最终输出结果。

建议的解决方案

• 检查输入一致性：确保输入数据的预处理（如归一化、尺度调整）与PaddlePaddle原始模型保持一致。
• 尝试不同的ONNX算子集：转换时可尝试不同的导出选项，例如 opset_version=11 或更高版本，减少不兼容问题。
• 在不同推理环境进行验证：可以分别在PaddlePaddle和ONNX Runtime中进行推理，比较输出结果，如果有差异，可以进一步定位问题。
• 查看数值范围：保证权重、输入数据的数值范围不会因转换导致缩放问题。

如果遇到仍无法解决的问题，建议在上述讨论页面中查看是否有类似情况的解决方案，或者提供详细信息以获得更多帮助。

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