PaddleOCR如何更换模型
时间: 2025-04-03 17:11:27 浏览: 88
### 如何在 PaddleOCR 中更换使用的模型
在 PaddleOCR 的实际应用中,可以通过修改配置文件或者命令行参数来切换不同的 OCR 模型。以下是具体方法及相关细节:
#### 修改模型路径
如果需要替换现有的检测或识别模型,默认情况下,PaddleOCR 提供了一些预训练模型存储路径。例如,对于检测模型的位置如下所示[^4]:
```python
det_model_dir='C:\\Users\\yourname/.paddleocr/2.1/det/ch'
```
要更改此路径以加载自定义模型,则需调整 `det_model_dir` 参数指向新的模型目录。
同样地,在识别部分也有类似的设定:
```python
'rec': {
'ch': {
'url':'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
'dict_path': './ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt'
}
}
```
#### 命令行参数设置
通过解析命令行参数的方式也可以指定所使用的模型版本。例如,在初始化阶段会读取默认值 `'PP-OCR'` 或者其他选项如 `'PP-OCRv3'` 等[^5]。可以在运行脚本时覆盖这些默认值,比如执行以下命令:
```bash
python tools/infer/predict_system.py --det_algorithm DB --rec_algorithm CRNN --use_angle_cls True --cls_model_dir ./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/ --rec_model_dir ./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/
```
上述例子展示了如何分别指定了文字方向分类器 (`cls`) 和字符识别模块的具体实现路径。
#### 自定义训练与优化
当引入外部数据源进一步微调现有模型性能时,可能涉及多个公开数据集联合训练过程[^2]。这一步骤通常发生在重新构建整个流水线之前,并且最终导出的新版权重会被保存下来作为后续部署的基础资源之一。
#### 性能评估标准
无论选用何种架构形式,均应关注其核心评价维度——精确率(Precision)、召回率(Recall),以及两者的谐波平均数(Hmean)[^3]。它们共同决定了系统整体表现水平的好坏程度。
```python
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# 初始化对象并传入特定算法名称或其他必要参数
ocr = PaddleOCR(det_model_dir='./path/to/new_det_model/', rec_model_dir='./path/to/new_rec_model/')
result = ocr.ocr('input_image.jpg')
for line in result:
print(line)
```
以上代码片段演示了怎样利用 Python API 来动态加载不同类型的深度学习成果实例化一个新的 OCR 工具类实体。
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