8月24日paddleocr发布了2.6.0，之前使用过2.5版本的布局分析，整体比较好用。近期就尝试了一下paddleocr的新版本，记录一下尝鲜经历。2.6版本的公告中指出，布局分析模型缩小了95%，同时速度提升了11倍，在cpu上平均耗时41ms。

　　打开ppstructure/layout的readme，发现2.6的调用方法与2.5差别还是挺大的，由于之前程序是以2.5版本为基础写的，更倾向于再原有的代码上改造。所以本文主要以改造踩坑为主。

　　2.5版本是使用了使用了layoutparser库集成的调用，创建了PaddleDetectionLayoutModel对象，调用配置好的模型，使用cv2读取图片后，进行识别，过程很简单。但2.6发布的新模型并没有集成到layoutparser的配置中，从调用方式上看是只需要修改了相关配置就ok的。

　　通过查看PaddleDetectionLayoutModel的源码，在catalog的MODEL_CATALOG添加模型的url。PubLayNet中未注释的部分为真实地址，但是你添加了这个地址后程序是不会自动下载的，因为在PaddleModelURLHandler中不支持网址https://paddleocr.bj.bcebos.com 。

　　解决办法有两种，一种相对比较彻底的就是给PaddleModelURLHandler支持的网址中加上模型的网址，这样在配置中可以保留模型真实的地址。另一种隐患较大，修改真实网址如上图中注释代码。但是不管如何修改配置，在尝试过程中都没有成功下载，难道是网络问题？

　　在确认网络没有异常之后（浏览器可以直接下载），找到了download代码，上边的显示下载进度，下边的直接下载。换成注释内容后顺利下载，建议没事不要动源码，出发用不了。其实也可以跳过代码中下载步骤，通过浏览器下载后将模型放到本地缓存解压即可。代码中tmp的地址就是本地缓存位置。

　　终于将模型从配置链接到缓存本地都弄好了，启动后依然报错。错误信息是找不到模型文件，查看本地缓存后发现下载的模型文件名默认是model.后缀名，程序调用的模型文件是inference.后缀名。改名之后加载模型过程中没有再报错。

　　启动后在detect 图片的过程中会报错。同时运行2.5和2.6预测同一张图片时，predictor的input_names不一样，继而返回的tensor的形状也不同，最终报错。原因暂无结论。

　　接下来会尝试使用2.6文档中的调用方法，尽管这也说明使用无法再使用layoutparser来兼容了。

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