db++通过fastdeploy 无法正常部署

环境

• 【FastDeploy版本】： 说明具体的版本，如fastdeploy-'1.0.5'

• 【编译命令】如果您是自行编译的FastDeploy，请说明您的编译方式（参数命令）

• 【系统平台】: / Windows x64(Windows10)

• 【编译语言】： Python(3.10）

问题日志及出现问题的操作流程

在部署pp_ocr_v3的过程中，我训练了一个基于det_mv3_db的检测模型，但由于精度有要求，因此我基于r50_db++重新训练了检测模型，但在使用fd部署的时候，基于det_mv3_db的检测模型可以正确的检测出我需要的内容，而db++模型无法正常检测。
`
import fastdeploy.vision as vision

mv3_db
det_model = vision.ocr.DBDetector(r"inference_model/db/inference.pdmodel",r"inference_model/db/inference.pdiparams")

db++
det_model = vision.ocr.DBDetector(r"inference_model/det_db/inference_.pdmodel",r"inference_model/det_db/inference_.pdiparams")

rec_model = vision.ocr.Recognizer("inference_model/rec_ocrv3/inference.pdmodel",
"inference_model/rec_ocrv3/inference.pdiparams",
"inference_model/rec_ocrv3/num.txt",
)

ppocr_v3 = fd.vision.ocr.PPOCRv3(det_model=det_model,cls_model=None,rec_model=rec_model)
`

db++检测结果：
print(result) rec text: 4 rec score:0.999919
mv3_db检测结果
print(result) det boxes: [[99,32],[309,30],[310,118],[100,119]]rec text: 4 rec score:0.999997
但是我通过命令行直接推理的能够得出正常结果
python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="/home/aistudio/data/images_split_paddle/ae90bb62-1185-470d-87d8-341c7c5c8ee8__33.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db++/" --det_algorithm="DB++"

Start by comparing the FastDeploy DBDetector setup with the command-line path in tools/infer/predict_det.py, using the provided DB and DB++ model directories and the DB++ algorithm setting. Reproduce the differing detection results on the referenced image, then identify whether FastDeploy supports the DB++ model configuration and add a regression test or documentation once the expected output is defined.