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@@ -362,7 +362,7 @@ python3.7 deploy/slim/quantization/quant.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCR
可以看到量化后能显著降低模型体积并且精度几乎无损。
预测速度是在android骁龙855上预测275张图像的平均耗时。
预测速度是在android骁龙855上预测275张图像的平均耗时。模型在移动端的部署步骤参考[文档](../deploy/lite/readme_ch.md)
#### 4.1.4 模型导出
@@ -578,7 +578,7 @@ python3.7 deploy/slim/quantization/quant.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_
可以看到量化后能显著降低模型体积，但是由于识别数据过少，量化带来了1%的精度下降。
预测速度是在android骁龙855上预测5006张识别文字图像的平均耗时。
预测速度是在android骁龙855上预测5006张识别文字图像的平均耗时。模型在移动端的部署步骤参考[文档](../deploy/lite/readme_ch.md)
#### 4.2.5 模型导出