ch_PP-OCRv2_det是基于PP-OCRv2的中文文本检测模型,PP-OCRv2在PP-OCR的基础上,进一步在5个方面重点优化,检测模型采用CML协同互学习知识蒸馏策略和CopyPaste数据增广策略;识别模型采用LCNet轻量级骨干网络、UDML 改进知识蒸馏策略和Enhanced CTC loss损失函数改进,进一步在推理速度和预测效果上取得明显提升。 1.2 MindSt...
git clonehttps://gitee.com/ascend/tools.git 5.1.2、MyApp/PaddleOCR/tools/ais_infer 目录下的 ais_infer.py 文件和 frontend 文件夹复制到当前 ch_ppocr_server_v2.0_det 目录下, 并将修改的文件依次上传到远程服务器,如下图所示。 5.1.3、编译并安装 aclruntime 包,如下图所示,命令如下, cd tools/a...
main PaddleOCR / configs / det / ch_PP-OCRv2 / ch_PP-OCRv2_det_cml.yml ch_PP-OCRv2_det_cml.yml 4.82 KB 一键复制 编辑 原始数据 按行查看 历史 Zhang Ting 提交于 2年前 . improve amp training (#10119) 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545...
近期,PaddleOCR团队针对PP-OCRv2的检测模块和识别模块,进行共计9个方面的升级,打造出一款全新的、效果更优的超轻量OCR系统:PP-OCRv3。全新升级的PP-OCRv3的整体的框架图检测模块仍基于DB算法优化,而识别模块不再采用CRNN,更新为IJCAI 2022最新收录的文本识别算法SVTR,尤其是在ch_PP-OCRv3_det模型相比ch_PP-OCR...
det_model_dir='C:\\Users\\flash/.paddleocr/whl\\det\\ch\\ch_PP-OCRv2_det_infer', det_pse_box_thresh=0.85, det_pse_box_type='quad', det_pse_min_area=16, det_pse_scale=1, det_pse_thresh=0, det_sast_nms_thresh=0.2, det_sast_polygon=False, det_sast_score_thresh=0.5, draw_...
自定义模型:如果用户想将内置模型更换为自己的推理模型,可根据自定义模型代码使用,通过修改PPOCRLabel.py中针对PaddleOCR类的实例化或者PPStructure实现,例如指定检测模型:self.ocr = PaddleOCR(det=True, cls=True, use_gpu=gpu, lang=lang),在det_model_dir中传入自己的模型即可。
近期,PaddleOCR团队针对PP-OCRv2的检测模块和识别模块,进行共计9个方面的升级,打造出一款全新的、效果更优的超轻量OCR系统:PP-OCRv3。全新升级的PP-OCRv3的整体的框架图检测模块仍基于DB算法优化,而识别模块不再采用CRNN,更新为IJCAI 2022最新收录的文本识别算法SVTR,尤其是在ch_PP-OCRv3_det模型相比ch_PP-OCR...
ch_PP-OCRv3_det_slim slim量化+蒸馏版超轻量模型,支持中英文、多语种文本检测 ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 1.1M 推理模型 / 训练模型 / nb模型 ch_PP-OCRv3_det 原始超轻量模型,支持中英文、多语种文本检测 ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 3.80M 推理模型 / 训练模型 ch_PP-OCRv2_det_slim slim量化+蒸馏...
bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar # 下载PP-OCRv3文本识别模型并解压 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar # 下载PP-StructureV2中文表格识别...
自定义模型:如果用户想将内置模型更换为自己的推理模型,可根据自定义模型代码使用,通过修改PPOCRLabel.py中针对PaddleOCR类的实例化实现,例如指定检测模型:self.ocr = PaddleOCR(det=True, cls=True, use_gpu=gpu, lang=lang),在det_model_dir中传入 自己的模型即可。