PaddleOCR Android demo替换最新识别库和模型

2023年11月13日

PaddleOCR的官方Android demo使用的PaddleLite版本目前是2.10，使用的paddle_lite_opt优化后的模型是v2版本。目前最新的PaddleLite版本是2.13RC，最新的模型版本是v4，据说有比较大提升。那么如何在官方demo中体验最新版本的PaddleLite识别库和v4模型呢？

下载PaddleLite

可以直接下载官方编译好的：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases，我下载的是v2.13RC版本

下载后，解压，放到Android demo的app module根目录下，文件夹重命名为PaddleLite（与demo原编译脚本运行后自动生成的文件夹同名）。目录结构为：

如果你想使用低于2.13的版本的PaddleLite，那么需要注意的是，只支持python == 2.7\3.5\3.6\3.7。https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/issues/10115

安装paddlelite工具

pip install paddlelite==2.13rc0

需要注意的是，这一步需要安装跟上述PaddleLite同版本的命令行工具，来优化模型。如果使用其他版本的paddlelite工具优化出来的模型，使用时会报错”Error: This model is not supported, because kernel for ‘io_copy’ is not supported by Paddle-Lite.“

由于我上述下载的PaddleLite推理库的版本是2.13RC，所以这里我就安装2.13rc0版本的paddlelite。

优化模型

从这里下载最新的模型：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/doc/doc_ch/models_list.md

需要下载三个模型，分别是文本检测模型(dec)、文本识别模型(rec)、文本方向分类模型(cls)。都各自下载最新的版本。注意下载的是”推理模型“，而不是“训练模型”或“nb模型”。

下载之后，使用上述通过pip安装的paddlelite工具进行优化：

paddle_lite_opt --model_file=./inference.pdmodel --param_file=./inference.pdiparams --optimize_out=./output --valid_targets=arm --optimize_out_type=naive_buffer

运行完成后，会得到一个nb文件。对上述下载的文本检测模型(dec)、文本识别模型(rec)、文本方向分类模型(cls)分别执行，得到三个nb文件。将这三个nb文件，放到Android demo的asserts文件夹中替换原始的三个模型文件。