下载后将ch_PP-OCRv2_det_infer.tar解压到mindstudio_proj\inference目录下,如下图,并同步到远程服务器。 4.2 转onnx模型 在远程终端中进入映射目录,安装依赖,执行命令如下图。 执行转onnx命令,如下图,获取ch_PP-OCRv2_rec.onnx模型,命令为: paddle2onnx\ --model_dir ./inference/ch_PP-OCRv2_det_in...
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/ais-bench_workload/tool/ais_infer/backend/ pi...
4.2.1、在远程终端执行转 onnx 命令,并将生成的 onnx 模型拉取到本地,如下图所示,参考命令如下: export PATH=/usr/local/python3.7.5/bin:$PATH paddle2onnx \ --model_dir ./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer \ --model_filename inference.pdmodel \ --params_filename inference.pdiparams...
近期,PaddleOCR团队针对PP-OCRv2的检测模块和识别模块,进行共计9个方面的升级,打造出一款全新的、效果更优的超轻量OCR系统:PP-OCRv3。全新升级的PP-OCRv3的整体的框架图检测模块仍基于DB算法优化,而识别模块不再采用CRNN,更新为IJCAI 2022最新收录的文本识别算法SVTR,尤其是在ch_PP-OCRv3_det模型相比ch_PP-OCR...
使用Paddle2ONNX 将Paddle静态图模型转换为ONNX模型格式: paddle2onnx --model_dir ./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer \ --model_filename inference.pdmodel \ --params_filename inference.pdiparams \ --save_file ./inference/det_onnx/model.onnx \ --opset_version 10 \ --input_shape_dict="{...
使用 ch_ppocr_server_v2.0_rec_train 模型作为预训练的时候有修改模型配置文件吗，...
使用 ch_ppocr_server_v2.0_rec_train 模型作为预训练的时候有修改模型配置文件吗，...
det_model_dir='C:\\Users\\flash/.paddleocr/whl\\det\\ch\\ch_PP-OCRv2_det_infer', det_pse_box_thresh=0.85, det_pse_box_type='quad', det_pse_min_area=16, det_pse_scale=1, det_pse_thresh=0, det_sast_nms_thresh=0.2, det_sast_polygon=False, det_sast_score_thresh=0.5, draw_...
ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/slim/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_infer.tar # 转换检测模型 paddle_lite_opt --model_file=./ch_PP-OCRv3_det_slim_infer/inference.pdmodel --...
运行后在当前目录下生成ch_PP-OCRv3_det_infer文件夹,如下图所示: 5.2、转onnx模型 在远程终端执行转 onnx 命令,并将生成的 onnx 模型拉取到本地,如下图所示,参考命令如下: export PATH=/usr/local/python3.7.5/bin:$PATH paddle2onnx \ --model_dir ch_PP-OCRv3_det_infer \ ...