近期,这个叫做 chineseocr_lite 的 OCR 项目开源了,这是一个超轻量级中文 ocr,支持竖排文字识别,支持 ncnn 推理,psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M) 总模型仅 17M。 目前,这个开源项目已在GitHub上标星 2400+。 这个项目基于 chineseocr 与 psenet 实现中文自然场景文字检测及识别,环境是 li...
项目地址在文末! 今天和大家介绍一个超轻量级的中文 OCR 项目,目前这个项目已在GitHub上标星6.7k。 本项目基于 chineseocr 与 psenet 实现中文自然场景文字检测及识别,支持竖排文字识别,支持 ncnn、mnn、tnn 推理 ( dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet(378KB)) 总模型仅 4.7 M。 该模型功能完善,使用起...
GitHub is where people build software. More than 150 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
GitHub is where people build software. More than 150 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
https://github.com/JaidedAI/EasyOCR EasyOCR是一个基于PyTorch的开源OCR库，可以进行多语言文本识别。它...
在中文公开数据集ICDAR2017-RCTW上,限定图片长边尺寸960px,测试数据与测试条件相同的前提下,将该项目与之前一度登上GitHub热榜的Chineseocr_Lite(5.1k stars)最新发布的10M模型进行测试对比。在模型大小、精度和预测速度方面,结果如下: 该8.6M超轻量模型,V100 GPU单卡平均预测耗时57ms,CPU平均预测耗时319ms。
GitHub:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 下面我们就对上述升级依次进行说明: 一、PP-OCRv3 优化策略详细解读 PP-OCR 是 PaddleOCR 团队自研的超轻量 OCR 系统,面向 OCR 产业应用,权衡精度与速度。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...
这是一个超轻量级中文 ocr,支持竖排文字识别,支持 ncnn 推理,psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M) 总模型仅 17M。目前已经在Github上标星2.6K,累积343个Fork(Github地址:https://github.com/ouyanghuiyu/chineseocr_lite) chineseocr_lite实现的功能如下: ...
PaddleOCR 可称得上 OCR 方向目前最火的 repo。OCR 方向的工程师,之前一定听说过 PaddleOCR 这个项目,累计 Star 数量已超过 20000+,频频登上 GitHub Trending 和 Paperswithcode 日榜月榜第一,在 Medium 与 Pa…
项目地址:https://github.com/ouyanghuiyu/chineseocr_lite 该chineseocr_lite 项目表示,相比 chineseocr,它采用了轻量级的主干网络 PSENet,轻量级的 CRNN 模型和行文本方向分类网络 AngleNet。尽管要实现多种能力,但 chineseocr_lite 总体模型只有 17M。