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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。

接下来首先介绍如何将训练的模型转换成inference模型,然后将依次介绍文本检测、文本角度分类器、文本识别以及三者串联在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_typedet_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_dirrec_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_mpTrue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, maxmin表示保证图像最短边不小于det_limit_side_lenmax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fastslowfast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, maxmin表示保证图像最短边不小于e2e_limit_side_lenmax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fastslowfast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