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多onnx模型合并导出调研（文本检测+方向分类+文本识别）
- 引言
- 1，尝试合并两个模型（文本方向分类+文本识别模型）（并行合并）
- （1）文本方向分类
- （2）文本识别模型
- （3）onnx合并（并行）
- 2，将预处理加入到一个模型中
- （1）原始模型
- （2）预处理函数转换成onnx模型
- （3）新的模型
- 3，onnx转换成torch
- 4，相关结论
- 相关链接
引言
目标：
部署端只用一个模型实现文本检测及文本识别。
目前是文本检测、文本方向分类、文本识别三个模型分别训练，然后部署的话需要三个分别部署并使用自定义流程连接，现在需要想将其三个模型按照顺序合并成为一个模型，然后再用这一个模型部署（方便部署），此时仅仅是简化了部署流程。
一种是上面的，另一种是端到端的算法（PGNET），这是一个算法，这个算法同时进行文本检测及文本识别输出，最终一个模型训练输出，因后续要对文本识别通用模型进行部署，故此端到端方法暂时舍弃。
模型拼接调研验证：
1，直接对onnx模型进行操作合并拼接测试验证。