PP-OCRv3的识别模型配置文件和paddleocr不一样

[JinXuan0604]

PaddleOCR/configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml使用的算法是algorithm: SVTR_LCNet，链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml
而PaddleOCR2Pytorch/configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml使用的算法是algorithm: SVTR，链接：https://github.com/frotms/PaddleOCR2Pytorch/blob/main/configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml

请问这是怎么回事，我还能成功转换模型吗？

[JinXuan0604]

检测模型已经导出且预测成功了，但是识别模型我发现配置文件不一样，无法导出成功
// 导出检测模型
python3 ./converter/det_converter.py --yaml_path ./configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det.yml --src_model_path /home/output/CCPD/det/

// 检测模型预测
python ./tools/infer/predict_det.py --det_model_path infer.pth --image_dir '/home/vlpRecognition/CCPD2020/ccpd_green/val/3025-96_108-271&444_511&549-511&549_293&523_271&444_495&459-0_0_3_24_32_32_32_33-81-159.jpg' --det_yaml_path ./configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det.yml

// 导出识别模型，模型配置文件不一样导致导出失败

[frotms]

@JinXuan0604 请使用以下两个脚本试试：

./converter/ch_ppocr_v3_det_converter.py

./converter/ch_ppocr_v3_rec_converter.py 

[JinXuan0604]

@JinXuan0604 请使用以下两个脚本试试：

./converter/ch_ppocr_v3_det_converter.py

./converter/ch_ppocr_v3_rec_converter.py 

这个脚本我昨天试过，识别模型可以转换成功，但是有2个问题，1个是ch_ppocr_v3_rec_converter.py脚本代码中第78行'algorithm':'CRNN'，这与原paddleocr的算法（algorithm: SVTR_LCNet）并不一致，另1个问题是我使用导出的模型进行识别，输出都是空。
图片1：模型转换成功

图片2：导出后的模型试了很多张图片，输出都是空

[frotms]

@JinXuan0604
1、paddleocr的之前也是CRNN，可能更新的时候调整了代码和配置，但算法是一样的
2、更新代码时哪里没有对齐，晚点看下

[frotms]

@JinXuan0604 试一下：

python ./converter/ch_ppocr_v3_rec_converter.py --src_model_path ch_PP-OCRv3_rec_train

python ./tools/infer/predict_rec.py  --rec_model_path ./ch_ptocr_v3_rec_infer.pth --rec_image_shape 3,48,320 --image_dir ./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg

我这里是可以正常推理的。如果还不行可以加QQ私聊下

[JinXuan0604]

@JinXuan0604 试一下：

python ./converter/ch_ppocr_v3_rec_converter.py --src_model_path ch_PP-OCRv3_rec_train

python ./tools/infer/predict_rec.py  --rec_model_path ./ch_ptocr_v3_rec_infer.pth --rec_image_shape 3,48,320 --image_dir ./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg

我这里是可以正常推理的。如果还不行可以加QQ私聊下

我找到原因了，我对预训练模型提取了学生模型的权重，然后基于这个权重使用CCPD车牌数据集进行了微调，使用python ./converter/ch_ppocr_v3_rec_converter.py --src_model_path /home/PaddleOCR/output/CCPD/rec/命令进行转换时报错KeyError: 'Student.backbone.conv1._conv.weight'，这时候我修改了ch_ppocr_v3_rec_converter.py文件中的load_paddle_weights函数，将节点名称转换代码注释掉了，这时候转换预训练模型和我微调后的预训练模型都可以成功，但是推理时输出时空的。

那么问题来了，我想要的是转换微调后的预训练模型，为什么可以成功转换而推理为空呢？

我的qq是459754206，很感谢你的解答