基于Python预测引擎推理

inference 模型（paddle.jit.save保存的模型） 一般是模型训练，把模型结构和模型参数保存在文件中的固化模型，多用于预测部署场景。 训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的只有模型的参数，多用于恢复训练等。 与checkpoints模型相比，inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合于实际系统集成。

本文介绍针对PP-OCR模型库的Python推理引擎使用方法，内容依次为文本检测、文本识别、方向分类器以及三者串联在CPU、GPU上的预测方法。

一、训练模型转inference模型

检测模型转inference模型

下载超轻量级中文检测模型：

wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar && tar xf ./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar -C ./ch_lite/

上述模型是以MobileNetV3为backbone训练的DB算法，将训练好的模型转换成inference模型只需要运行如下命令：

# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
# -o 配置可选参数
# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。

python3 tools/export_model.py -c configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/det_db/

转inference模型时，使用的配置文件和训练时使用的配置文件相同。另外，还需要设置配置文件中的Global.pretrained_model参数，其指向训练中保存的模型参数文件。 转换成功后，在模型保存目录下有三个文件：

inference/det_db/
    ├── inference.pdiparams         # 检测inference模型的参数文件
    ├── inference.pdiparams.info    # 检测inference模型的参数信息，可忽略
    └── inference.pdmodel           # 检测inference模型的program文件

识别模型转inference模型

下载超轻量中文识别模型：

wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar && tar xf ./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar -C ./ch_lite/

识别模型转inference模型与检测的方式相同，如下：

# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
# -o 配置可选参数
# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。

python3 tools/export_model.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn/

注意： 如果您是在自己的数据集上训练的模型，并且调整了中文字符的字典文件，请注意修改配置文件中的character_dict_path是否是所需要的字典文件。

转换成功后，在目录下有三个文件：

/inference/rec_crnn/
    ├── inference.pdiparams         # 识别inference模型的参数文件
    ├── inference.pdiparams.info    # 识别inference模型的参数信息，可忽略
    └── inference.pdmodel           # 识别inference模型的program文件

方向分类模型转inference模型

下载方向分类模型：

wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar && tar xf ./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar -C ./ch_lite/

方向分类模型转inference模型与检测的方式相同，如下：

# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
# -o 配置可选参数
# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。

python3 tools/export_model.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/cls/

转换成功后，在目录下有三个文件：

/inference/cls/
    ├── inference.pdiparams         # 分类inference模型的参数文件
    ├── inference.pdiparams.info    # 分类inference模型的参数信息，可忽略
    └── inference.pdmodel           # 分类inference模型的program文件

二、文本检测模型推理

文本检测模型推理，默认使用DB模型的配置参数。当不使用DB模型时，在推理时，需要通过传入相应的参数进行算法适配，细节参考下文。

1. 超轻量中文检测模型推理

超轻量中文检测模型推理，可以执行如下命令：

# 下载超轻量中文检测模型：
wget  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/"

可视化文本检测结果默认保存到./inference_results文件夹里面，结果文件的名称前缀为det_res。结果示例如下：

通过参数limit_type和det_limit_side_len来对图片的尺寸进行限制， limit_type可选参数为[max, min]， det_limit_size_len 为正整数，一般设置为32 的倍数，比如960。

参数默认设置为limit_type='max', det_limit_side_len=960。表示网络输入图像的最长边不能超过960， 如果超过这个值，会对图像做等宽比的resize操作，确保最长边为det_limit_side_len。 设置为limit_type='min', det_limit_side_len=960 则表示限制图像的最短边为960。

如果输入图片的分辨率比较大，而且想使用更大的分辨率预测，可以设置det_limit_side_len 为想要的值，比如1216：

python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --det_limit_type=max --det_limit_side_len=1216

如果想使用CPU进行预测，执行命令如下

python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/"  --use_gpu=False

2. DB文本检测模型推理

首先将DB文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例（ 模型下载地址 )，可以使用如下命令进行转换：

python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_db.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_db_v2.0_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/det_db

DB文本检测模型推理，可以执行如下命令：

python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/"

可视化文本检测结果默认保存到./inference_results文件夹里面，结果文件的名称前缀为det_res。结果示例如下：

注意：由于ICDAR2015数据集只有1000张训练图像，且主要针对英文场景，所以上述模型对中文文本图像检测效果会比较差。

3. EAST文本检测模型推理

首先将EAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例（ 模型下载地址 )，可以使用如下命令进行转换：

python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_east.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_east_v2.0_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/det_east

EAST文本检测模型推理，需要设置参数--det_algorithm="EAST"，可以执行如下命令：

python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="EAST" --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/"

可视化文本检测结果默认保存到./inference_results文件夹里面，结果文件的名称前缀为det_res。结果示例如下：

注意：本代码库中，EAST后处理Locality-Aware NMS有python和c++两种版本，c++版速度明显快于python版。由于c++版本nms编译版本问题，只有python3.5环境下会调用c++版nms，其他情况将调用python版nms。

4. SAST文本检测模型推理

(1). 四边形文本检测模型（ICDAR2015）

首先将SAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在ICDAR2015英文数据集训练的模型为例(模型下载地址)，可以使用如下命令进行转换：

python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_icdar15.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/det_sast_ic15

SAST文本检测模型推理，需要设置参数--det_algorithm="SAST"，可以执行如下命令：

python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="SAST" --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_sast_ic15/"

可视化文本检测结果默认保存到./inference_results文件夹里面，结果文件的名称前缀为det_res。结果示例如下：

(2). 弯曲文本检测模型（Total-Text）

首先将SAST文本检测训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络，在Total-Text英文数据集训练的模型为例（模型下载地址)，可以使用如下命令进行转换：

python3 tools/export_model.py -c configs/det/det_r50_vd_sast_totaltext.yml -o Global.pretrained_model=./det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/det_sast_tt

SAST文本检测模型推理，需要设置参数--det_algorithm="SAST"，同时，还需要增加参数--det_sast_polygon=True，可以执行如下命令：

python3 tools/infer/predict_det.py --det_algorithm="SAST" --image_dir="./doc/imgs_en/img623.jpg" --det_model_dir="./inference/det_sast_tt/" --det_sast_polygon=True

可视化文本检测结果默认保存到./inference_results文件夹里面，结果文件的名称前缀为det_res。结果示例如下：

注意：本代码库中，SAST后处理Locality-Aware NMS有python和c++两种版本，c++版速度明显快于python版。由于c++版本nms编译版本问题，只有python3.5环境下会调用c++版nms，其他情况将调用python版nms。

三、文本识别模型推理

下面将介绍超轻量中文识别模型推理、基于CTC损失的识别模型推理和基于Attention损失的识别模型推理。对于中文文本识别，建议优先选择基于CTC损失的识别模型，实践中也发现基于Attention损失的效果不如基于CTC损失的识别模型。此外，如果训练时修改了文本的字典，请参考下面的自定义文本识别字典的推理。

1. 超轻量中文识别模型推理

超轻量中文识别模型推理，可以执行如下命令：

# 下载超轻量中文识别模型：
wget  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer"

执行命令后，上面图像的预测结果（识别的文本和得分）会打印到屏幕上，示例如下：

Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:('实力活力', 0.98458153)

2. 基于CTC损失的识别模型推理

我们以 CRNN 为例，介绍基于CTC损失的识别模型推理。 Rosetta 使用方式类似，不用设置识别算法参数rec_algorithm。

首先将 CRNN 文本识别训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet34_vd骨干网络，使用MJSynth和SynthText两个英文文本识别合成数据集训练 的模型为例（ 模型下载地址 )，可以使用如下命令进行转换：

python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml -o Global.pretrained_model=./rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn

CRNN 文本识别模型推理，可以执行如下命令：

python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ic15_dict.txt"

执行命令后，上面图像的识别结果如下：

Predicts of ./doc/imgs_words_en/word_336.png:('super', 0.9999073)

注意：由于上述模型是参考DTRB文本识别训练和评估流程，与超轻量级中文识别模型训练有两方面不同：

• 训练时采用的图像分辨率不同，训练上述模型采用的图像分辨率是[3，32，100]，而中文模型训练时，为了保证长文本的识别效果，训练时采用的图像分辨率是[3, 32, 320]。预测推理程序默认的形状参数是训练中文采用的图像分辨率，即[3, 32, 320]。因此，这里推理上述英文模型时，需要通过参数rec_image_shape设置识别图像的形状。

• 字符列表，DTRB论文中实验只是针对26个小写英文本母和10个数字进行实验，总共36个字符。所有大小字符都转成了小写字符，不在上面列表的字符都忽略，认为是空格。因此这里没有输入字符字典，而是通过如下命令生成字典.因此在推理时需要设置参数rec_char_dict_path，指定为英文字典"./ppocr/utils/ic15_dict.txt"。

self.character_str = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
dict_character = list(self.character_str)

3. 基于SRN损失的识别模型推理

基于SRN损失的识别模型，需要额外设置识别算法参数 --rec_algorithm="SRN"。 同时需要保证预测shape与训练时一致，如： --rec_image_shape="1, 64, 256"

python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" \
                                   --rec_model_dir="./inference/srn/" \
                                   --rec_image_shape="1, 64, 256" \
                                   --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ic15_dict.txt" \
                                   --rec_algorithm="SRN"

4. 自定义文本识别字典的推理

如果训练时修改了文本的字典，在使用inference模型预测时，需要通过--rec_char_dict_path指定使用的字典路径

python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_image_shape="3, 32, 100"  --rec_char_dict_path="your text dict path"

5. 多语言模型的推理

如果您需要预测的是其他语言模型，在使用inference模型预测时，需要通过--rec_char_dict_path指定使用的字典路径, 同时为了得到正确的可视化结果， 需要通过 --vis_font_path 指定可视化的字体路径，doc/fonts/ 路径下有默认提供的小语种字体，例如韩文识别：

python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/korean/1.jpg" --rec_model_dir="./your inference model"  --rec_char_dict_path="ppocr/utils/dict/korean_dict.txt" --vis_font_path="doc/fonts/korean.ttf"

执行命令后，上图的预测结果为：

Predicts of ./doc/imgs_words/korean/1.jpg:('바탕으로', 0.9948904)

四、方向分类模型推理

下面将介绍方向分类模型推理。

1. 方向分类模型推理

方向分类模型推理，可以执行如下命令：

# 下载超轻量中文方向分类器模型：
wget  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
python3 tools/infer/predict_cls.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --cls_model_dir="ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer"

执行命令后，上面图像的预测结果（分类的方向和得分）会打印到屏幕上，示例如下：

Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['0', 0.9999982]

五、文本检测、方向分类和文字识别串联推理

1. 超轻量中文OCR模型推理

在执行预测时，需要通过参数image_dir指定单张图像或者图像集合的路径、参数det_model_dir,cls_model_dir和rec_model_dir分别指定检测，方向分类和识别的inference模型路径。参数use_angle_cls用于控制是否启用方向分类模型。use_mp表示是否使用多进程。total_process_num表示在使用多进程时的进程数。可视化识别结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面。

# 使用方向分类器
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --cls_model_dir="./inference/cls/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --use_angle_cls=true

# 不使用方向分类器
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --use_angle_cls=false

# 使用多进程
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process_num=6

执行命令后，识别结果图像如下：

2. 其他模型推理

如果想尝试使用其他检测算法或者识别算法，请参考上述文本检测模型推理和文本识别模型推理，更新相应配置和模型。

注意：由于检测框矫正逻辑的局限性，暂不支持使用SAST弯曲文本检测模型（即，使用参数--det_sast_polygon=True时）进行模型串联。

下面给出基于EAST文本检测和STAR-Net文本识别执行命令：

python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/" --det_algorithm="EAST" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ic15_dict.txt"

执行命令后，识别结果图像如下：

六、参数解释

更多关于预测过程的参数解释如下所示。

• 全局信息

参数名称	类型	默认值	含义
image_dir	str	无，必须显式指定	图像或者文件夹路径
vis_font_path	str	"./doc/fonts/simfang.ttf"	用于可视化的字体路径
drop_score	float	0.5	识别得分小于该值的结果会被丢弃，不会作为返回结果
use_pdserving	bool	False	是否使用Paddle Serving进行预测
warmup	bool	False	是否开启warmup，在统计预测耗时的时候，可以使用这种方法
draw_img_save_dir	str	"./inference_results"	系统串联预测OCR结果的保存文件夹
save_crop_res	bool	False	是否保存OCR的识别文本图像
crop_res_save_dir	str	"./output"	保存OCR识别出来的文本图像路径
use_mp	bool	False	是否开启多进程预测
total_process_num	int	6	开启的进城数，use_mp为True时生效
process_id	int	0	当前进程的id号，无需自己修改
benchmark	bool	False	是否开启benchmark，对预测速度、显存占用等进行统计
save_log_path	str	"./log_output/"	开启benchmark时，日志结果的保存文件夹
show_log	bool	True	是否显示预测中的日志信息
use_onnx	bool	False	是否开启onnx预测

• 预测引擎相关

参数名称	类型	默认值	含义
use_gpu	bool	True	是否使用GPU进行预测
ir_optim	bool	True	是否对计算图进行分析与优化，开启后可以加速预测过程
use_tensorrt	bool	False	是否开启tensorrt
min_subgraph_size	int	15	tensorrt中最小子图size，当子图的size大于该值时，才会尝试对该子图使用trt engine计算
precision	str	fp32	预测的精度，支持fp32, fp16, int8 3种输入
enable_mkldnn	bool	True	是否开启mkldnn
cpu_threads	int	10	开启mkldnn时，cpu预测的线程数

• 文本检测模型相关

参数名称	类型	默认值	含义
det_algorithm	str	"DB"	文本检测算法名称，目前支持DB, EAST, SAST, PSE
det_model_dir	str	xx	检测inference模型路径
det_limit_side_len	int	960	检测的图像边长限制
det_limit_type	str	"max"	检测的变成限制类型，目前支持min, max，min表示保证图像最短边不小于det_limit_side_len，max表示保证图像最长边不大于det_limit_side_len

其中，DB算法相关参数如下

参数名称	类型	默认值	含义
det_db_thresh	float	0.3	DB输出的概率图中，得分大于该阈值的像素点才会被认为是文字像素点
det_db_box_thresh	float	0.6	检测结果边框内，所有像素点的平均得分大于该阈值时，该结果会被认为是文字区域
det_db_unclip_ratio	float	1.5	Vatti clipping算法的扩张系数，使用该方法对文字区域进行扩张
max_batch_size	int	10	预测的batch size
use_dilation	bool	False	是否对分割结果进行膨胀以获取更优检测效果
det_db_score_mode	str	"fast"	DB的检测结果得分计算方法，支持fast和slow，fast是根据polygon的外接矩形边框内的所有像素计算平均得分，slow是根据原始polygon内的所有像素计算平均得分，计算速度相对较慢一些，但是更加准确一些。

EAST算法相关参数如下

参数名称	类型	默认值	含义
det_east_score_thresh	float	0.8	EAST后处理中score map的阈值
det_east_cover_thresh	float	0.1	EAST后处理中文本框的平均得分阈值
det_east_nms_thresh	float	0.2	EAST后处理中nms的阈值

SAST算法相关参数如下

参数名称	类型	默认值	含义
det_sast_score_thresh	float	0.5	SAST后处理中的得分阈值
det_sast_nms_thresh	float	0.5	SAST后处理中nms的阈值
det_sast_polygon	bool	False	是否多边形检测，弯曲文本场景（如Total-Text）设置为True

PSE算法相关参数如下

参数名称	类型	默认值	含义
det_pse_thresh	float	0.0	对输出图做二值化的阈值
det_pse_box_thresh	float	0.85	对box进行过滤的阈值，低于此阈值的丢弃
det_pse_min_area	float	16	box的最小面积，低于此阈值的丢弃
det_pse_box_type	str	"box"	返回框的类型，box:四点坐标，poly: 弯曲文本的所有点坐标
det_pse_scale	int	1	输入图像相对于进后处理的图的比例，如640*640的图像，网络输出为160*160，scale为2的情况下，进后处理的图片shape为320*320。这个值调大可以加快后处理速度，但是会带来精度的下降

• 文本识别模型相关

参数名称	类型	默认值	含义
rec_algorithm	str	"CRNN"	文本识别算法名称，目前支持CRNN, SRN, RARE, NETR, SAR
rec_model_dir	str	无，如果使用识别模型，该项是必填项	识别inference模型路径
rec_image_shape	list	[3, 32, 320]	识别时的图像尺寸，
rec_batch_num	int	6	识别的batch size
max_text_length	int	25	识别结果最大长度，在SRN中有效
rec_char_dict_path	str	"./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt"	识别的字符字典文件
use_space_char	bool	True	是否包含空格，如果为True，则会在最后字符字典中补充空格字符

• 端到端文本检测与识别模型相关

参数名称	类型	默认值	含义
e2e_algorithm	str	"PGNet"	端到端算法名称，目前支持PGNet
e2e_model_dir	str	无，如果使用端到端模型，该项是必填项	端到端模型inference模型路径
e2e_limit_side_len	int	768	端到端的输入图像边长限制
e2e_limit_type	str	"max"	端到端的边长限制类型，目前支持min, max，min表示保证图像最短边不小于e2e_limit_side_len，max表示保证图像最长边不大于e2e_limit_side_len
e2e_pgnet_score_thresh	float	0.5	端到端得分阈值，小于该阈值的结果会被丢弃
e2e_char_dict_path	str	"./ppocr/utils/ic15_dict.txt"	识别的字典文件路径
e2e_pgnet_valid_set	str	"totaltext"	验证集名称，目前支持totaltext, partvgg，不同数据集对应的后处理方式不同，与训练过程保持一致即可
e2e_pgnet_mode	str	"fast"	PGNet的检测结果得分计算方法，支持fast和slow，fast是根据polygon的外接矩形边框内的所有像素计算平均得分，slow是根据原始polygon内的所有像素计算平均得分，计算速度相对较慢一些，但是更加准确一些。

• 方向分类器模型相关

参数名称	类型	默认值	含义
use_angle_cls	bool	False	是否使用方向分类器
cls_model_dir	str	无，如果需要使用，则必须显式指定路径	方向分类器inference模型路径
cls_image_shape	list	[3, 48, 192]	预测尺度
label_list	list	['0', '180']	class id对应的角度值
cls_batch_num	int	6	方向分类器预测的batch size
cls_thresh	float	0.9	预测阈值，模型预测结果为180度，且得分大于该阈值时，认为最终预测结果为180度，需要翻转

七、FAQ

• 如果是使用paddle2.0之前版本的代码导出的inference模型，则其文件名为model与params，分别对应paddle2.0或者之后版本导出的inference.pdmodel与inference.pdiparams；不过目前PaddleOCR的release分支已经不支持paddle2.0之前版本导出的inference 模型，如果希望使用，需要使用develop分支（静态图分支）的代码与文档。

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