onnx模型识别率与原始paddle模型识别率差异

[peterlinux2010]

按照说明一步步成功实现了中文识别功能，但在测试到一张测试图片时候发现转换后的onnx模型识别的结果与原paddle模型的推理识别结果有差异。
原paddle模型识别到图片中有2个区域，且其中一个值非常准确，而使用转换后的onnx模型只识别到1个区域，且结果不正确。
不知道是不是paddle在推理时对图片做了简单的预处理导致的识别率差异？

[peterlinux2010]

测试图片如下：
3.zip

[benjaminwan]

模型转换后肯定会有所差别。
这种小图，且字的在图片的边缘，需要调整输入参数，提升边缘的识别率 增加白边->padding 100，让多余的框出现->降低框置信度门限boxScoreThresh 0，框范围调小->unClipRatio 1.2

[benjaminwan]

如果用的模型跟paddle一样，那么paddle或许在模型输入之前有相关的代码微调输入参数，我没有仔细研究，这只是个简单的demo

[yourbikun]

我也遇到了该问题，正常情况下识别正常，某张图片识别差异很大