PP-OCRv4模型的卓越性能使其在多个领域具有广泛的应用前景，如文档扫描、文字提取、智能表单填写、物流信息追踪、文档自动化处理、智能服务窗口、文献资料整理等等。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。PP-OCRv4模型在飞桨AIStudio星河社区范例项目...
SVTR_LCNet是针对文本识别任务,将基于Transformer的SVTR网络和轻量级CNN网络PP-LCNet 融合的一种轻量级文本识别网络。使用该网络,预测速度优于PP-OCRv2的识别模型20%,但是由于没有采用蒸馏策略,该识别模型效果略差。此外,进一步将输入图片规范化高度从32提升到48,预测速度稍微变慢,但是模型效果大幅提升,识别准确率达到...
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,更多...
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,需要下载并导入相应的Docker镜像。具体操作可以参考Docker官方文档或相关教程。 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...
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...
二是直接 fork 一个平台上的已有项目,比如本次实验,可以选择【飞桨 AI 实战】实验 6-基于 PP-OCR 和 ErnieBot 的智能视频问答的最新版本,然后点击 fork,成功后会在自己账户下新建一个项目副本,其中已经挂载了源项目自带的数据集和本次项目用到的核心代码。
PaddleOCR主打的PP-OCR系列模型,在去年五月份推出了v3。最近,飞桨AI套件团队针对PP-OCRv3进行了全方位的改进,重磅推出了PP-OCRv4!👏👏👏 从效果上看,速度可比情况下,v4相比v3在多种场景下的精度均有大幅提升: 中文场景,相对于PP-OCRv3中文模型提升超4%。
cd /path/to/ppocr_img如果不使用提供的测试图片,可以将下方--image_dir参数替换为相应的测试图片路径。中英文模型检测+方向分类器+识别全流程paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false--use_angle_cls true设置使用方向分类器识别180度旋转文字,--use_gpu false设置不...
51CTO博客已为您找到关于飞桨ppocr3服务化部署docker的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及飞桨ppocr3服务化部署docker问答内容。更多飞桨ppocr3服务化部署docker相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
OCR 模型微调示意 PaddleX是面向国内外主流AI硬件的,全流程、高效率的飞桨精选AI模型的一站式AI开发套件,目前覆盖10+主流AI任务下的40+精选模型全流程开发,提供了PP-ChatOCRv2、大模型半监督学习工具和PP-TSv2三大特色工具。PP-ChatOCRv2作为一个通用文本图像智能分析工具,旨在为大家带来LLM加持下的效率提升。