PaddleOCR 2.5用的哪个文本检测模型

PaddleOCR 2.5 中使用的文本检测模型是 PaddleOCR 开发的第三代文本检测模型，名称为 "DB"（即 Detection-Recognition），是基于 PaddlePaddle 深度学习框架开发的。相较于第二代模型（DBNet），第三代模型在性能和速度上都有了更大的提升，具有更高的准确率和更快的速度。同时，第三代模型还支持多语种文本检测，可以识别英文、中文、日文、韩文等多种语言的文本。

相关问题

paddleocr2.5识别不准确调哪个参数

PaddleOCR 2.5包含多种OCR模型，每个模型可能需要不同的参数调整来优化识别准确率。一般来说，可以尝试以下几种方法来提高识别准确率：

1. 调整识别模型的参数：PaddleOCR提供了多个模型，可以尝试使用不同的模型，或者调整模型的参数（如文本方向检测的角度阈值、文本检测的分数阈值、识别模型的置信度阈值等）。

2. 对输入图像进行预处理：可以尝试对输入图像进行预处理，例如进行图像增强、裁剪、缩放等操作，以提高识别准确率。

3. 使用更多的训练数据：OCR模型的训练数据越多，模型的泛化能力和识别准确率都会提高。

4. 调整识别后的后处理方法：PaddleOCR提供了多种后处理方法，例如文本行聚类、CRNN解码、CTC解码等，可以尝试使用不同的方法组合以提高识别准确率。

需要根据具体情况进行调整，具体的调参方法可以参考PaddleOCR的文档和示例代码。

使用PaddleOCR提供的文本检测预训练模型进行fine-tuning

实现文本检测的过程中，需要先进行数据集的准备和标注，然后使用PaddleOCR提供的文本检测预训练模型进行fine-tuning。具体的操作可以参考PaddleOCR官方文档中的教程。在fine-tuning的过程中，可以通过调整超参数和使用不同的数据增强方法来提升模型的准确率。最后，可以使用训练好的模型进行文本检测任务。