对于本地运行的OCR模型，我们将OCR请求的成本计算为预测所需的时间乘以GoogleCloud上虚拟机的成本。测试在GoogleColabCPU环境中运行，我们将其等同于具有2个vCPU和13GB内存的ComputerEngineE2实例。与LMM相比，DocTR、Tesseract、Surya和EasyOCR的运行成本明显更低。与速度一样，单独的价格并不能有效指示其在现场的表现。...
在我的实验中，使用 Google Colab 训练模型大约花费了六小时，完成了五十个 epoch。可以通过调整 epoch 数量、数据集规模及超参数等方式，进一步提升模型表现。完成 YOLO 训练后，便可将模型应用于视频，检测文本区域并标记出边界框。这些边界框帮助我们集中于感兴趣的区块，使得 OCR 处理更加清晰化。实时处理的代码效...
我们在Google Colab上用了一块T4 GPU完成了微调过程。 第一步:安装依赖库 首先,你需要安装所需的库文件。 !pip install -q -U datasets bitsandbytes peft git+https://github.com/huggingface/transformers.git 第二步:导入库文件: 我们导入了用于加载数据集和图像、训练模型以及处理与QLoRA相关任务所需的...
Go to Google Colab, and write the following code: Note: In cmd=r, you need to give the path of tesseract.exe on your computer. In cv2.imread, you need to provide the name of the image you have uploaded to Colab. Step 3 After reading the image, it is time to convert the image ...
你可以使用Google合作实验室满足所有要求!这篇文章(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/03/google-colab-machine-learning-deep-learning) 将教你如何有效地使用它。最后,如果你想往前走了一步,并建立一个最先进的YOLO文本探测器模型,该文章(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/12/practical-guide-...
在我的情况下,我在Google Colab上训练这个模型大约花了六个小时(呼~!),用了50个训练周期。你可以调整一些参数,比如迭代次数和数据集大小,或者通过调整超参数来优化模型的性能和精确度。 来自YOLOv10自定义数据集训练的关键指标数据 在视频上运行自定义模型以生成边界框 ...
YOLOv10 在应对小型物体时表现出色，让它非常适合在视频或扫描文档中的文本检测。对我而言，在 Google Colab 上完成训练约花费了六个小时，共进行了 50 个迭代。调整迭代次数、数据集规模或超参数等都能帮助提升模型的效果与准确率。运用自定义模型识别视频中的文字 当 YOLO 模型训练完毕之后，便可以将其应用于视频...
Before opening this issue, I did a lot of research to try to figure out the reason for the problem, but I really couldn't find a solution. As I don't have any GPU with more than 8gb, I tried to use Google Colab to perform specific training for images with vertical text (ISO Conta...
在我的情况下,我在Google Colab上训练这个模型大约花了六个小时(呼~!),用了50个训练周期。你可以调整一些参数,比如迭代次数和数据集大小,或者通过调整超参数来优化模型的性能和精确度。 来自YOLOv10自定义数据集训练的关键指标数据 在视频上运行自定义模型以生成边界框 ...
因此,在讨论了不同的包和模型之后,是时候见证实际的结果了。这个notebook:https://colab.research.google.com/drive/1kNwHLmAtvwQjesqNZ9BenzRzXT9_S80W尝试了Easy OCR vs Google OCR vs Tesseract的对比,我选择了2张图像: 一种是常见的OCR case —— 来自文档的标准结构化文本,另一种是具有挑战性的书籍封面...