目录前言一、ai studio平台训练1.1、clone paddocr1.2、安装各种包1.3、准备好数据集1.3.1、导入数据集1.3.2、数据集解压1.3.3、划分训练集和验证集1.4、下载预训练权重并解压1.5、配置文件1.6、train1.7、验证(可省略)1.8、保存测试结果1.9、上传结果,拿到名次Reference 前言这章主要教你从0开始一步步在链接: AISt...
本次实验的任务是最简单的任务:识别图片中单行英文字符,从这个简单的任务开始,主要是熟悉OCR的关键技术点,实际上OCR的技术有很多,一般都是文本检测+文本识别,比如经典的CRNN+CTC、Seq2seq+Attention,考虑到文本检测涉及到的内容比较复杂,我们主要以CTC(Connectionist Temporal Classification) 模型为例,前提假设文本已经...
CUDNN是压缩包,下载后需对压缩包进行解压,并将解压后的文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1(当前CUDA Toolkit版本是11.1,所以路径名中为v11.1)各个对应的路径下: 将解压后的\cuda\bin\cudnn*.dll文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\bin路径下。
OCR的技术路线 典型的OCR技术路线如下图所示: 其中OCR识别的关键路径在于文字检测和文本识别部分,这也是深度学习技术可以充分发挥功效的地方。PaddleHub为大家开源的预训练模型的网络结构是Differentiable Binarization+ CRNN,基于icdar2015数据集下进行的训练。 首先,DB是一种基于分割的文本检测算法。在各种文本检测算法中,...
下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D image.png 选择适合您操作系统的版本 可在终端输入uname -m查询系统所用的指令集 [root@test-web2 /]# uname -m x86_64 本地下载,再将安装包传到linux服务器上 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda...
paddle ocr识别率 OCR通常泛指所有图像文字检测和识别技术。目前基于深度学习的文本检测方法可以分为两大类:一个是基于候选框的文本检测(Proposal-based)、一个是基于图像分割的文本检测(Segmentation-based)。随着基于深度学习的优秀的识别模型产生,单字符识别的准确率有了明显提升。而paddleocr在通用ocr识别准确率已经达到...
不同于java-springboot-paddleocr ,本项目利用JNI加载paddle-ocr的C++编译后的dll库,并利用springboot进行web部署访问,效果等同于java-springboot-paddleocr。Getting startedpaddle-ocr c++编译的dll库以及模型(det_db:文本检测;cls:文本方向;rec_crnn:文本识别),下载后放入项目的相应位置如下图:...
本篇将介绍如何通过飞桨实现简单的CRNN+CTC自定义数据集OCR识别模型,数据集采用CaptchaDataset中OCR部分的9453张图像,其中前8453张图像在本案例中作为训练集,后1000张则作为测试集。 在更复杂的场景中推荐使用PaddleOCR产出工业级模型,模型轻量且精度大幅提升。 PaddleHub中快速使用PaddleOCR点击体验 数据展示 本文对应AI...
paddle ocr识别模型原理 PaddleOCR使用了基于深度学习的OCR技术,主要原理如下: 1.数据预处理:将输入的图像进行预处理,包括调整大小、灰度化、二值化等操作,以便于后续模型的处理。 2.特征提取:使用卷积神经网络(CNN)作为特征提取器,通过多层卷积和池化操作,提取图像中的特征信息。 3.序列建模:利用循环神经网络(RNN)...
4.文字识别:使用文字识别模型(如CRNN、Attention OCR等)对每个文字区域进行识别。OCR模型会将每个文字区域分解为一个个字符,并使用深度学习算法对字符进行分类。 5.输出结果:将识别结果转换为字符串,并输出对应的文字内容。 PaddleOCR采用了PaddlePaddle作为底层深度学习框架,包含了多个预训练的模型和丰富的数据集,能够支...