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...
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...
在远程终端中使用命令转onnx模型,命令如下: paddle2onnx \--model_dir./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer \--model_filename inference.pdmodel \--params_filename inference.pdiparams \--save_file../ch_ppocr_mobile_v2.0_cls.onnx \--opset_version11\--enable_onnx_checker True \--in...
本文开发的模型为基于 PaddlePaddle 的模型库 PaddleOCR 中的 ch_ppocr_server_v2.0_rec模型,该模型是基于PP-OCRv3结构 (https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_ ch/PP-OCRv3_introduction.md)的中文识别模型,PP-OCRv3 的识别模块是基于文本识别算法 SVTR 优化。SVTR 不再采用 R...
\\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_img_save_dir='./...
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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，...
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...
本文主要介绍使用 MindStudio 开发工具进行中文文本方向分类模型 ch_ppocr_mobile_v2.0_cls 离线推理的开发过程,完成图像文本方向分类,主要内容包括环境安装配置、模型获取转换以及离线推理三个部分。 文本方向分类器ch_ppocr_mobile_v2.0_cls主要用于图片非0度的场景下,在这种场景下需要对图片里检测到的文本行进行一...
本文主要介绍使用 MindStudio 开发工具进行中文文本方向分类模型 ch_ppocr_mobile_v2.0_cls 离线推理的开发过程,完成图像文本方向分类,主要内容包括环境安装配置、模型获取转换以及离线推理三个部分。 文本方向分类器ch_ppocr_mobile_v2.0_cls主要用于图片非0度的场景下,在这种场景下需要对图片里检测到的文本行进行一...