PaddleOCR 是百度开源的超轻量级 OCR模型库,提供了数十种文本检测、识别模型,旨在打造一套丰富、领先、实用的文字检测、识别模型/工具库,助力使用者训练出更好的模型,并应用落地。 OpenVINO 是用于优化和部署 AI 推理的开源工具包,提升计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理和其他常见任务中的深度学习性能。 OpenVINO ...
hubserving服务部署目录下包括文本检测、文本方向分类,文本识别、文本检测+文本方向分类+文本识别3阶段串联,版面分析、表格识别和PP-Structure七种服务包,可以按需安装使用,使用前需要下载对应模型并进行配置,以下已文本检测+文本方向分类+文本识别3阶段串联服务(ocr_system)和表格识别(structure_table)为例进行说明。
cls模型用于检测文字方向,只有一种模型 rec模型用于文字识别,有两种模型(server和mobile),其中server体积大且较慢但效果好,mobile体积小且较快但效果差点。 ocr_success/OcrLibrary/src/main/assets ├── ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx ├── ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx det二选一,推荐 ├── ...
模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或云端,用户通过客户端请求发送需要推理的输入内容,服务器或者云通过相应报文将推理结果返回给用户(paddle serving) 移动端部署:将模型部署在移动端上,例如手机/物联网的嵌入式端 Web端部署:将模型部署在网页上,用户通过网页完成推理业务 Paddle Serving作为paddlepaddl...
上面步骤中只部署了文字识别模块,效果不忍直视,串联分类和检测模块后效果提升明显。 1.下载分类、和检测推理模型并解压到inference文件夹 PaddleOCR/models_list.md at release/2.3 · PaddlePaddle/PaddleOCR 分类模型:ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_cls 检测模型:ch_PP-OCRv2_det 2.修改params.py的模型路径 修改Pa...
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 基于 Paddle Serving快速使用(服务化部署 - Docker)推荐 Paddle Serving 是飞桨服务化部署框架,能够帮助开发者轻松实现从移动端、服务器端调用深度学习模型的远程预测服务。 Paddle Serving围绕常见的工业级深度学习模型部署场景进行设计,具备完整的在线服务能力,支持的...
1) OCR模型部署过程中,首要做的一件事是对图像中的文字进行检测,我们先通过Model类来创建文字检测模型实例 In [3] ocr_detector = Model('./ocr_model/text_detector/__model__', './ocr_model/text_detector/__params__') 2) 读取事例图片并进行图像预处理 In [4] import cv2 import numpy as np ...
使用命令进行部署: hub install deploy/hubserving/ocr_system/ 安装成功如图。 安装成功 将模型位置配置在文件中: 分别打开 PaddleOCR-release-2.6\deploy\hubserving\ocr_system的 params.py并将模型路径参数改成刚刚下载的三个模型路径: cfg.cls_model_dir = "./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" ...
PaddleHub提供了以下文字识别模型: 移动端的超轻量模型:仅有8.1M,chinese_ocr_db_crnn_mobile。 服务器端的精度更高模型:识别精度更高,chinese_ocr_db_crnn_server。 识别文字算法均采用CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)即卷积递归神经网络。其是DCNN和RNN的组合,专门用于识别图像中的序列式对象。与...
识别模型:ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar 方向分类器:ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar 把压缩包上传到Paddle/inference目录里,解压 修改模型位置 因为这里安装部署用模块ocr_sysyem,路径PaddleOCR/deploy/hubserving/ocr_system/params.py Hub Serving安装 ...