将“检测”训练模型转化为推理模型

确定配置文件路径
打开program.py脚本，找到class ArgsParser构造函数，修改为如下形式（注意相对路径填写正确）：

然后将图中箭头指向的那一行，光标处添加一句代码

default = “D:\PO\configs\det\det_mv3_db_v1.1.yml”,

注意文件路径根据自己的电脑填写正确。
注意相对路径填写规则 “./ ”表示同级目录， “…/”表示上级目录， “…/…/”表示上上级目录， （以运行的.py文件为当前路径）

将“识别”训练模型转化为推理模型

和上面的一样 在“program.py”脚本中指定识别模型的配置文件；
修改识别模型的配置文件中“checkpoints”和“save_inference_dir”
修改完成后，运行“export_model.py”脚本即可

输入图像分类效果不好

方向分类器对于过长或者过短的分类效果可能不好。对图像进行了处理：
如果是过长的文本则进行截断，过短的文本则复制扩展成输入图像的尺寸。经过处理后我们发现图像的置信度都从原来的0.8左右提升到0.99-1

终端安装requirements.txt找不到文件

终端路径错误，需要进入requirements.txt的当前目录，在此目录去执行命令pip install -r
requirements.txt 。
如果还不可以试试
pip install python_Levenshtein-0.12.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install PyYAML-5.3.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
这两个命令可不可以使用

无法解决paddle的适配问题

我发现我下载的paddle2.0并不适用，最后我是在网上的算力平台进行的训练 al studio领取完算力卡再去训练，适配问题就没有了。