PP-OCRv4是一个两阶段的OCR系统，包含检测模型、方向分类模型和识别模型。在检测和识别之间添加方向分类模型，将不同角度的文本检测框修正为水平检测框，方便识别模型完成行文本识别。编辑 为了适应服务器和边缘端不同场景的部署需求，PP-OCRv4提供两种推理模型权重版本：边缘端：中英文超轻量PP-OCRv4模型(16.1M) = 检测模型(4
进入容器:使用docker exec命令进入容器,并执行后续操作。例如:docker exec -it ppocr bash命令将进入名为ppocr的容器。 安装依赖:在容器内安装所需的依赖项,包括PaddlePaddle飞桨框架和其他必要的库。可以使用pip install命令进行安装。例如:pip install paddlepaddle numpy matplotlib opencv-python-headless等。这些依赖项...
简介: 百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 预测部署简介与总览 1. 预测部署简介与总览 本章主要介绍PP-OCRv2系统的高性能推理方法、服务化部署方法以及端侧部署方法。通过本章的学习,您可以学习到: 根据不同的场景挑选合适的预测部署方法 PP-OCRv2系列模型在不同场景下的推理方法 Paddle ...
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 基于 Paddle Serving快速使用(服务化部署 - Docker)推荐 Paddle Serving 是飞桨服务化部署框架,能够帮助开发者轻松实现从移动端、服务器端调用深度学习模型的远程预测服务。 Paddle Serving围绕常见的工业级深度学习模型部署场景进行设计,具备完整的在线服务能力,支持的...
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,...
Paddle Inference为飞桨核心框架推理引擎。Paddle Inference功能特性丰富,性能优异,针对不同平台服务器端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。Paddle Inference支持X86 CPU, NV GPU,昆仑芯片,兼容Linux/macOS/Windows系统,并在推理期间,对不同硬件进行OP横向纵向...
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飞桨(PaddlePaddle)是百度开源的深度学习平台,而PP-OCR是其推出的一个优秀的文字识别(OCR)工具。PP-OCR3是最新的版本,它在准确率和速度上都有显著提升。本文将介绍如何使用Docker快速部署PP-OCR3,让开发者能够轻松地将文字识别功能集成到自己的项目中。
访问飞桨官网论坛 公开项目>OCR模型部署 OCR模型部署 Fork 13 喜欢 0 分享 使用Paddle Serving部署OCR模型 W WMDMD1109 2枚 AI Studio 经典版 1.7.2 Python3 中级 2020-06-17 15:44:48 版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 版本1 2020-06-17 21:16:55 请选择预览文件 PaddleDetection下载 安装环境 ...
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...