基于PaddleOCR的手写文字识别 - 飞桨AI Studio
tar -xf /home/aistudio/data/data157646/hw_data.tar 4. 针对文字识别的优化 本部分基于PP-OCRv3的识别模型进行优化,关于PP-OCRv3的识别模型详细描述请参考PP-OCRv3。PP-OCRv3识别模型是基于自然场景文本数据训练出的模型,对于手写体的识别效果并不好,因此需要对其进行优化,优化方案如下: 基于PP-OCRv3的识别...
『手写数字识别任务』比较简单,普通的神经网络就能达到很高的精度。 可以使用飞桨内置的 LeNet 作为模型。飞桨在 paddle.vision.models 下内置了 CV 领域的一些经典模型,LeNet 就是其中之一,调用很方便,只需一行代码即可完成 LeNet 的网络构建和初始化。num_classes字段中定义分类的类别数,因为需要对 0 ~ 9 的十...
参考文献:OCR手写文字识别- 飞桨AI Studio 往期作品: 深度学习实战项目 1.深度学习实战1-(keras框架)企业数据分析与预测 2.深度学习实战2-(keras框架)企业信用评级与预测 3.深度学习实战3-文本卷积神经网络(TextCNN)新闻文本分类 4.深度学习实战4-卷积神经网络(DenseNet)数学图形识别+题目模式识别 5.深度学习实战5...
tar -xf /home/aistudio/data/data157646/hw_data.tar /home/aistudio/PaddleOCR data157646 4. 针对文字识别的优化 本部分基于PP-OCRv3的识别模型进行优化,关于PP-OCRv3的识别模型详细描述请参考PP-OCRv3。PP-OCRv3识别模型是基于自然场景文本数据训练出的模型,对于手写体的识别效果并不好,因此需要对其进行...
ls /home/aistudio/data/ # 解压挂载的字符检测数据集到指定路径下 # !tar -xf /home/aistudio/data/data157646/hw_data.tar 4. 针对文字识别的优化 本部分基于PP-OCRv3的识别模型进行优化,关于PP-OCRv3的识别模型详细描述请参考PP-OCRv3。PP-OCRv3识别模型是基于自然场景文本数据训练出的模型,对于手写体的...
/home/aistudio/paddleocr #开始训练识别模型 !python tools/train.py -c configs/rec/pp-ocrv3/ch_pp-ocrv3_rec_distillation.yml 效果评估 训练完成后,可以进行测试评估,评估命令如下: in [5] %cd /home/aistudio/paddleocr #评估finetune效果 !python tools/ eval .py -c configs/rec/pp-ocrv3/ch_pp...
/home/aistudio/PaddleOCR data157646 4. 针对文字识别的优化 本部分基于PP-OCRv4的识别模型进行优化,关于PP-OCRv4的识别模型详细描述请参考PP-OCRv4。PP-OCRv4识别模型是基于自然场景文本数据训练出的模型,对于手写体的识别效果并不好,因此需要对其进行优化,优化方案如下: 基于PP-OCRv4的识别模型直接进行评估 基于...