请提供下述完整信息以便快速定位问题/Please provide the following information to quickly locate the problem
rec推理得到的置信度有时也不是很准，有时0.6可能时对的，有时0.97都不一定对， 有什么办法让这个返回的置信度更准吗？
这个与模型训练效果有关，确实会存在对预测错误的图片给出很高的置信度，模型训练过程中可能对这些图片训偏了。而提高模型的评估精度会减轻这种情况发生，所以可以尝试重新训练模型，调整训练参数，得到更高精度的模型，并在数据集中添加更多此类图片。
这个训偏了？有没有什么办法过滤，判断？避免这种情况？
有没有V4版日文，韩文，繁体中文模型？
在后续我们会支持badcase分析功能，然后调整训练集比例，可以减轻这种情况发生
比如，在评估时，印刷文档，字幕图，随机生成的干扰很大的图，这种比例有什么要求吗？ 如果用多了印刷文档，字幕图，得到的准确率很高，但是干扰很大的图会识别不出来。 如果用少了印刷文档，字幕图，好像就会出现置信度不对的问题。
这个badcase分析功能，可以不用占gpu显存，加载每一张图片前先分析吗？ 在训练时尝试先用paddleocr.py识别一次，就会报cuda错误，可能显存未释放，不知道怎么解决。
比如，在评估时，印刷文档，字幕图，随机生成的干扰很大的图，这种比例有什么要求吗？ 如果用多了印刷文档，字幕图，得到的准确率很高，但是干扰很大的图会识别不出来。 如果用少了印刷文档，字幕图，好像就会出现置信度不对的问题。
这个没有具体经验值的哈，需要根据具体情况进行调整
这个badcase分析功能，可以不用占gpu显存，加载每一张图片前先分析吗？ 在训练时尝试先用paddleocr.py识别一次，就会报cuda错误，可能显存未释放，不知道怎么解决。
可以发一下cuda错误吗，一般显存溢出报的是一个C++错误，并且在log中会明确体现显存申请失败的信息
rec模型训练，单行文字，这样设计行不行，有没有什么问题？总字符4万，随机取出5个字符，另加一个短语 组成一行，这样8000行就能覆盖所有想训练的字符，8000*500=4百万就能均衡字符分布
评估时，要多少行比较好？用8000行够不够？
这个需要等下周一让专门负责的同学确认一下哈
v4 中文模型，有的置信度显示出来也是很低，但是字符是正确的
模型预测的也是是这个字符的概率，因此会出现置信度低，但是预测正确的情况，这一般是说明当前字符比较难识别，还有其他字符占据一定的概率，导致模型对这个字符的确定程度不高，也就是置信度低了