通过以上步骤,使用 MindStudio 的模型转换功能成功将 onnx 模型转成 om模型:ch_ppocr_server_v2.0_rec_bs1.om。 六、模型推理 6.1获取推理工具 我们使用 ais-infer 工具进行推理,ais-infer 工具获取及使用方式请查看ais_infer 推理工具使用文档,链接:https://gitee.com/ascend/tools/tree/master/ais-bench_wor...
ch_PP-OCRv2_rec是基于PP-OCRv2的中文文本识别模型,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。PP-OCRv2论...
ch_ppocr_server_v2.0_rec是一种通用的中文的识别模型,它的识别模块是基于文本识别算法SVTR优化。SVTR不再采用RNN结构,而是采用的是CRNN,通过引入Tranformers结构更加有效地挖掘文本行图像的上下文信息,从而提升文本识别能力。虽然CRNN的识别方法是2016年提出来的,但是对于中文识别,是使用最普遍也最有效的文本识别方法...
\\Anaconda3\\envs\\pocr\\lib\\site-packages\\paddleocr\\ppocr\\utils\\ppocr_keys_v1.txt', rec_image_shape='3, 32, 320', rec_model_dir='C:\\Users\\flash/.paddleocr/whl\\rec\\ch\\ch_PP-OCRv2_rec_infer', save_crop_res=False, save_log_path='./log_output/', scales=[8,...
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\ ...
使用python tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec_svtr_large.yml也是正常的, 用python tools/export_model.py -c configs/rec/PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec_svtr_large.yml 也是能成功导出模型的 用export_model.py导出的模型,使用python tools/infer/predict_rec.py预测宽度不太长的...
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，...
name 正则化类名 L2 目前支持L1,L2,见ppocr/optimizer/regularizer.py factor 学习率衰减系数 0.00004 \ Architecture (ppocr/modeling) 在PaddleOCR中,网络被划分为Transform,Backbone,Neck和Head四个阶段 字段用途默认值备注 model_type 网络类型 rec 目前支持rec,det,cls algorithm 模型名称 CRNN 支持...
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，...
Hi! We've received your issue and please be patient to get responded. We will arrange ...