本文将介绍使用OpenVINO™工具套件在英特尔® CPU、独立显卡、集成显卡和NPU上优化并部署飞桨PP-OCRv4模型。 三,OpenVINO™工具套件简介 OpenVINO™工具套件是一个用于优化和部署人工智能(AI)模型,提升AI推理性能的开源工具集合,不仅支持以卷积神经网络(CNN)为核心组件的预测式A
飞桨自2.0版本起支持在昆仑XPU上运行,经验证的训练和预测的模型支持情况包括:图像分类、目标检测、图像分割、NLP、推荐、强化学习、OCR等领域的模型。四、部署步骤 下载PP-OCR模型:在飞桨平台下载PP-OCR模型,并解压到本地目录。 准备Docker环境:根据前面提到的Docker版本要求,安装并配置好Docker环境。同时,需要下载并...
由于能力直接基于飞桨的训练算子,因此Paddle Inference 可以通用支持飞桨训练出的所有模型。 考虑到大家的使用场景差异很大,Paddle Inference针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化,做到高吞吐、低时延,保证了飞桨模型在服务器端即训即用,快速部署。 本章主要介绍基于Paddle Inference的PP-OCRv3预测推理过程,...
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: << 滑动查看下...
数据由text-renderer工具生成,包含繁体、简体、英文字符,图片字体颜色多样化,字符长度固定图片长度度不固定,包含两个文件夹,label也在文件夹内,可以直接适用于paddleOCR训练 - 飞桨AI Studio
训练自己的ocr模型,并且用于识别客票号 - 飞桨AI Studio
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...
基于飞桨的OCR工具库,包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR,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。同时支持多种文本检测、文本识别的训练算法。 暂无标签 http://www.paddlepaddle.org README Apache-2.0 0Stars 1Watching 1KForks 保存更改 ...
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...
百度飞桨paddle paddle字幕提取器|chinese_ocr_db_crnn_server Module|OCR模型,1.上传你的视频,重命名为in.mp4,将视频进行切割操作。2.将切割好的图片进行文字识别。3.将识别好的文字全部放入out.txt文件当中.将切割好的图片进行文字识别以及将文字保存到txtpath指定的tx