印章检测模型效果很差

[nvliajia]

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🐛 Bug (问题描述)

我使用官方给的案例https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/main/version3.x/module_usage/seal_text_detection.html#_3
进行印章检测，但是效果比较差,，这样随便的一张结果，也检测出来了印章，而且置信度还挺高

"dt_scores": [
0.9163543587286089,
0.8357615279216355,
0.956216771041244,
0.9807091391147275
]

🏃‍♂️ Environment (运行环境)

gpu 11.8的dokcer环境，paddle==3.0.0 paddleocr3.0.0

🌰 Minimal Reproducible Example (最小可复现问题的Demo)

我使用官方给的案例https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/main/version3.x/module_usage/seal_text_detection.html#_3

图片：

[Sunting78]

您好，印章的文本检测主要针对印章类型，对其他文本确实无法兼容，如果是您这张图像，可以用通用的ocr不用印章ocr

[nvliajia]

您好，印章的文本检测主要针对印章类型，对其他文本确实无法兼容，如果是您这张图像，可以用通用的ocr不用印章ocr

您好，我现在有这样的一个需求，就是想检测一张图片中是否有印章，我用什么方法模型比较好？

[liuhongen1234567]

您好，可以直接使用集成了版面区域检测模型、印章检测产线和OCR检测识别模型的PP-StructureV3 https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/version3.x/pipeline_usage/PP-StructureV3.html#2。 如果只是想要检测图片是否有印章的话可以使用版面区域检测模块 https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/version3.x/module_usage/layout_detection.html 。 如果检测框中有印章这个类别，则说明存在印章。

[nvliajia]

您好，可以直接使用集成了版面区域检测模型、印章检测产线和OCR检测识别模型的PP-StructureV3 https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/version3.x/pipeline_usage/PP-StructureV3.html#2。 如果只是想要检测图片是否有印章的话可以使用版面区域检测模块 https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/version3.x/module_usage/layout_detection.html 。 如果检测框中有印章这个类别，则说明存在印章。

多谢，我试一下

[nvliajia]

您好，可以直接使用集成了版面区域检测模型、印章检测产线和OCR检测识别模型的PP-StructureV3 https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/version3.x/pipeline_usage/PP-StructureV3.html#2。 如果只是想要检测图片是否有印章的话可以使用版面区域检测模块 https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/version3.x/module_usage/layout_detection.html 。 如果检测框中有印章这个类别，则说明存在印章。

请问哪里有版面检测模型的label含义呢？

[liuhongen1234567]

您好，输出结果中有class_id 和 label 信息，

[liuhongen1234567]

不同模型的label_list 不一样，具体可到版面区域文档的模型列表中下载推理模型，然后查看 inference.yaml 中的 label_list 字段。 编号是从0开始的，paragraph_title 对于0， image 对应1， 依次类推

[nvliajia]

收到，我现在遇到这种情况，拉取了你们的docker-gpu-11.8的镜像，然后安装了paddleocr-3.0.0,模型启动脚本是
ocr_model = PaddleOCR(device='gpu',
use_doc_orientation_classify=True, # 通过 use_doc_orientation_classify 参数指定不使用文档方向分类模型
use_doc_unwarping=False, # 通过 use_doc_unwarping 参数指定不使用文本图像矫正模型
use_textline_orientation=True, # 通过 use_textline_orientation 参数指定不使用文本行方向分类模型
)

启动时显存占用400M+，在连续调用后显存一直升到3500+且没有释放，
然后我又尝试了device='cpu'的情况，内存占用也会一直上升，且没有释放。

[SWHL]

这个建议新开一个discussion来讨论哈。

[liuhongen1234567]

您好，复现的数据和环境可以提供一下吗？我这边使用demo图片重复100遍，显存一直稳定在600M左右。之前也有用户反馈显存溢出、内存溢出之类的问题，后面他们说是自身环境问题，也没提供复现数据和环境，就不了了之。另外涨到3500 M 也有可能是测试图片非常大，都是超清图片，之后还会接着涨吗？

[nvliajia]

您好，复现的数据和环境可以提供一下吗？我这边使用demo图片重复100遍，显存一直稳定在600M左右。之前也有用户反馈显存溢出、内存溢出之类的问题，后面他们说是自身环境问题，也没提供复现数据和环境，就不了了之。另外涨到3500 M 也有可能是测试图片非常大，都是超清图片，之后还会接着涨吗？

你好，如果你重复对一张图片ocr的话显存不会上涨，是对不同的图片进行识别就会出现这种问题，另外图片并不是高清的，就是普通的拍照图片，大小都是几百k。

[timminator]

Then I tried the device='cpu' situation, and the memory usage kept rising and was not released.

I also saw this behaviour and could replicate it. See #15631. I also opened a PR to solve the issue.
A VRAM memory leak when running inference with the GPU I could not see until now.