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...
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...
ehi 👋, I'm going to create a service by an AWS Lambda as Docker Image. Even though I've putted rec_model_dir, det_model_dir and cls_model_dir to a local path with models already there, every run it still download ch_PP-OCRv3_det_infer.ta...
'det': 'ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx', 'cls': 'ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx', 'rec': 'rec_ch_PP-OCRv4_infer.onnx', 'keys': 'dict_chinese.txt', 'doAngle': 0, 'mostAngle': 0, 'maxSideLen': 1024, 'numThread': 16} ...
ch-PP-OCRv3-det-infer.onnxTh**rs 上传2.32 MB 文件格式 onnx ch-PP-OCRv3-det-infer.onnx 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:5 积分 电信网络下载 ArcGIS_Pro_3.0_EN.iso 2025-04-20 02:13:51 积分:1 androidX.txt AndroidX转换的库 2025-04-20 03:30:34 积分:1 ...
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, ...
设置为limit_type='min', det_limit_side_len=960 则表示限制图像的最短边为960。如果输入图片的分辨率比较大,而且想使用更大的分辨率预测,可以设置det_limit_side_len 为想要的值,比如1216:python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det...
0_SLANet_infer.tar cd .. # 执行表格识别 python table/predict_table.py \ --det_model_dir=inference/ch_PP-OCRv3_det_infer \ --rec_model_dir=inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer \ --table_model_dir=inference/ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer \ --rec_char_dict_path=../ppocr/...
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --rec_batch_num=1 2.13 推理部署 Q:PaddleOCR模型推理方式有几种?各自的优缺点是什么 A:目前推理方式支持基于训练引擎推理和基于预测引擎推理。
2.8 PP-OCR系统 2.9 端到端 2.10 模型效果与效果不一致 2.11 训练调试与配置文件 2.12 预测 2.13 推理部署 1. 通用问题 1.1 检测 Q: 基于深度学习的文字检测方法有哪几种?各有什么优缺点? A:常用的基于深度学习的文字检测方法一般可以分为基于回归的、基于分割的两大类,当然还有一些将两者进行结合的方法。