Validation 精度很高，但是 test 精度很低

[wenwenyu]

Validation 精度很高，但是 test 精度很低

[wenwenyu]

Hi, 新版本的测试代码test.py文件有bug，这是其他同学提交PR时产生的，还未经过测试，可使用PR之前的版本训练和测试。另外精度低是不是你的resized的widht和height设置和训练时的配置不同.

config_lmdb.json中n_class已经改为读取key.txt并自动计算出类别数了，见here

论文中精度指标是Case_ins.

[qyfff]

为什么我验证时有95%的正确率测试时不到56为什么高和宽都一样

[qyfff]

Hi, 新版本的测试代码test.py文件有bug，这是其他同学提交PR时产生的，还未经过测试，可使用PR之前的版本训练和测试。另外精度低是不是你的resized的widht和height设置和训练时的配置不同.

config_lmdb.json中n_class已经改为读取key.txt并自动计算出类别数了，见here

论文中精度指标是Case_ins.

pr之前的版本确定行吗，可以公开模型吗

[qyfff]

可以分享下测试数据集吗？

[wenwenyu]

说明一下，文字识别在公开的数据集上的指标是不区分大小写(Case ins)的，这是公开论文的通用做法，请阅读相关论文。代码中在训练时为简单打印的是不区分大小写的指标。而使用test.py文件推理时为了更通用，打印了两种指标，分别是区分大小写的(Sequence Accuracy)和不区分大小写的(Case_ins)指标。希望解惑。如果为了对齐论文的指标，请看Case_ins的指标。