PaddleOCR 是百度飞桨(PaddlePaddle)框架下的一个文本识别模块,旨在打造一套丰富、领先、且实用的 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)工具库,助力开发者训练出更好的模型,并应用落地。PaddleOCR 于2022年5月初发布 PP-OCRv3,与上一个版本 PP-OCRv2 相比,中文场景效果再提升5%,英文场景提升11%,80语种...
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...
OCR业务其实有特殊性,用户的需求很难通过一个通用模型来满足,之前开源的Chineseocr_Lite也是不支持用户训练的。 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,...
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...
Loss，改用原生的 MXNet CTC Loss。所以安装极简！自带训练好的中文OCR识别模型。不再需要额外训练！增加了预测（或推断）接口。所以使用方便！如果你对这个项目感兴趣，想要亲自试一试识别的效果的话，可以点击后面的链接前往项目主页看看，如果觉得不错记得给它一个 Star 哦：https://gitee.com/cyahua/cnocr ...
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],模型效果示例: ...
本文主要介绍PP-OCR中文本识别优化瘦身策略,首先会介绍实验环境,然后介绍超轻量骨干网络选择,数据增强,余弦学习率,增大特征图分辨率,正则化参数,预热学习率,头部轻量化,预训练大模型和PACT 量化的基本思路和消融实验。下图是PP-OCR中使用的文本识别算法CRNN的结构图,该图中虚线方框标出了骨干网络和网络头部部分。
*-densenet_lite_666-gru_large:Pro 模型,购买后可使用。 更多细节请参考:CnOCR V2.3 新版发布:模型更好、更多、更大 | Breezedeus.com。 CnOCR是Python 3下的文字识别(Optical Character Recognition,简称OCR)工具包,支持简体中文、繁体中文(部分模型)、英文和数字的常见字符识别,支持竖排文字的识别。自带了20+个...
截屏就可以转文字?飞桨带您体验OCR超轻量中英文识别模型【飞桨开发者说】陈千鹤,华中科技大学计算机科学与技术学院大一在读
Vary是一种新视觉识别的方法!通过Vary+大模型的方式实现了文档级别的OCR或图表理解等。 这些任务需要密集且精细的视觉感知,而传统的CLIP风格的词汇在这些场景中可能效率低下,甚至遇到“词汇外”的问题。为了解决这些问题,Vary应运而生。 Vary通过两个阶段来生成和整合新的视觉词汇:首先设计一个词汇网络和一个小型解码...