为了方便开发者使用自己的数据自定义超轻量模型，除了8.6M超轻量模型外，PaddleOCR同时提供了2种文本检测算法（EAST、DB）、4种文本识别算法（CRNN、Rosseta、STAR-Net、RARE），基本可以覆盖常见OCR任务的需求，并且算法还在持续丰富中。特别是「模型训练/评估」中的「中文OCR训练预测技巧」，更是让人眼前一亮，点...
如果要说到中文 OCR,像身份证识别、火车票识别都是常规操作,它也可以实现更炫酷的功能,例如翻译笔在书本上滑动一行,自动获取完整的图像,并识别与翻译中文。 目前比较常用的中文 OCR 开源项目是 chineseocr,它基于 YOLO V3 与 CRNN 实现中文自然场景文字检测及识别,目前该项目已经有 2.5K 的 Star 量。而本文介绍...
PaddleOCR是一个与OCR相关的开源项目,不仅支持超轻量级中文OCR预测模型,总模型仅8.6M(单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别,其中检测模型DB(4.1M)+识别模型CRNN(4.5M)),而且提供多种文本检测训练算法(EAST、DB)和多种文本识别训练算法(Rosetta、CRNN、STAR-Net、RARE)。 Github地址 https://gi...
3.5M超轻量模型应用了一套超轻量OCR系统PP-OCR,主要由DB文本检测、检测框矫正和CRNN文本识别三部分组成。该系统从骨干网络选择和调整、预测头部的设计、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型自动裁剪量化8个方面,采用19个有效策略,对各个模块的模型进行效果调优和瘦身,最终得到整体大小为...
好久没有更新知乎文章了,这次和大家分享下PaddleOCR中效果更优的开源超轻量中英文OCR模型,PP-OCRv2。 如下图所示,与上一个版本PP-OCR相比,在模型效果上,相对于PP-OCR mobile版本提升超7%;在速度上,相对于PP-OCR server版本提升超过220%。也就是开源的超轻量中英文OCR模型效果在预测速度基本不变的条件下,模型...
可直接使用的模型 cnocr的ocr模型可以分为两阶段:第一阶段是获得ocr图片的局部编码向量,第二部分是对局部编码向量进行序列学习,获得序列编码向量。目前两个阶段分别包含以下的模型: 局部编码模型(emb model) conv :多层的卷积网络; conv-lite :更小的多层卷积网络; ...
想要试试中文 OCR?这个项目可以考虑,轻量模型,不需要 GPU 也能跑得动。 光学字符识别(OCR)现在已经有很广泛的应用了,很多开源项目都会嵌入已有的 OCR 项目来扩展能力,例如 12306 开源抢票软件,它就会调用其它开源 OCR 服务来识别验证码。很多流行的开源项目,其背后或多或少都会出现 OCR 的身影。
当然,在中文 OCR 场景任务的表现上,MiniCPM-V 2.0 超越了 GPT-4V,能后者之所不能。 面壁智能将「小」做到极致,推出了一款体量更小的模型 ——MiniCPM-1.2B,号称「小小钢炮」。模型参数虽然较上一代 2.4B 模型减少了一半,但仍保留了其 87% 的综合性能。
效果更好的大模型同步开源 除了上述超轻量模型,PaddleOCR同时开源了相应大模型——通用中文OCR模型,可以达到更好的识别效果,给用户提供多种选择。大模型的基础算法与超轻量模型一致:检测模型基于DB算法,识别模型基于CRNN算法,不同的是,检测模型骨干网络换成resnet50_vd[8],识别模型骨干网络换成resnet34_vd[8],模...
近日,百度飞桨正式开源了业界最小的超轻量8.6M中英文识别OCR模型套件PaddleOCR,在模型大小、精度和预测速度上,甚至超过了之前一度登上GitHub热榜的chineseocr_lite(5.1k stars),简单场景下OCR效果更是能媲美收费软件。 除了性能优越之外,百度PaddleOCR还是第一个完整支持从训练到部署完整流程的OCR模型套件,而且部署方式...