使用Paddlex预测OCR结果速度非常的慢

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描述问题

我使用PP-OCRv4_mobile_rec_pretrained，CPU环境，预测过程非常的缓慢。我之前使用的是PaddleOCR库使用的是ch_ppocr_mobile_v2.0模型，相同图片预测速度两者相差近三倍是正常的吗？

复现

使用PaddleX的代码示例:

ocr_det_model = create_predictor(global_config["model"]["det"])
ocr_rec_model = create_predictor(global_config["model"]["rec"])

output = ocr_det_model.predict(paths, batch_size=8)
all_cropped_images = []

# 处理每张图片的检测结果
for idx, res in enumerate(output):
    img = cv2.imread(file_path)

    for range_idx in range(len(res.json["dt_polys"])):
        area = res.json["dt_polys"][range_idx]  # [点1, 点2, 点3, 点4]
        x_min = int(min(point[0] for point in area))
        x_max = int(max(point[0] for point in area))
        y_min = int(min(point[1] for point in area))
        y_max = int(max(point[1] for point in area))

        cropped_img = img[y_min:y_max, x_min:x_max]
        all_cropped_images.append(cropped_img)


rec_results = ocr_rec_model.predict(all_cropped_images, batch_size=8)
for i, rec_output in enumerate(rec_results):
    print(rec_output.json)

环境

系统: windows10
Python: 3.10
Paddle环境: PaddlePaddle(CPU)和PaddleX 均为 3.0-beta2

[cuicheng01]

为什么不直接用PaddleX的OCR产线呢？

[809388027]

为什么不直接用PaddleX的OCR产线呢？

我这边在det识别完后后有一些数据上的处理, 所以我这边选择拆开做。使用产线效率会显著提高吗？我昨天有写过一个demo使用产线的貌似效率也是大差不差.

[cuicheng01]

产线的速度还是比较快的，麻烦提供下demo图像和产线的代码呢，并且产线可以使用高性能推理的方案做推理，高性能推理的方案又实用C++做前后处理加速

[wangwenqi567]

抱歉，问一个白痴问题，离线下载的模型放到对应的文件夹，但是代码还是会download_and_extract去下载模型，应该怎么做呢