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/" cfg.rec_model_dir = "./inference/ch_PP-OCRv4_rec_infer/" cfg.det_model_dir = "./inference/ch_PP-OC...
调用OCR 调用OCR 代码示例 2. 部署到阿里云函数计算 3. 部署到腾讯云函数 项目开发 docker 中构建飞桨的运行环境 1.构建 python3.7 运行环境 2. 安装依赖 3. 用 PaddleHub Serving 的服务部署 4. 编写 Dockerfile 在Serverless 架构的中部署 部署到阿里云函数计算 ...
基于Serverless 架构部署通用文字识别 PaddleOCR. Contribute to wanghaisheng/paddlehub_ppocr development by creating an account on GitHub.
也就是说,它在精度和预测速度都超越原生的YOLOv4,并且体积更小,实打实的成为工业应用场景最实用目标检测模型。 而PP-YOLO所应用的这套优化策略,也可以被尝试应用到该系列的其它模型上,产业开发者或者科研人员可借鉴这套优化算法展开进一步的探索。 基于YOLOv3-DarkNet53的初步优化 更优的骨干网络: ResNet50vd-DCN ...
chinese_ocr_db_crnn_server Differentiable Binarization+RCNN icdar2015数据集 中文文字识别 Vehicle_License_Plate_Recognition - CCPD 车牌识别 chinese_cht_ocr_db_crnn_mobile Differentiable Binarization+CRNN icdar2015数据集 繁体中文文字识别 japan_ocr_db_crnn_mobile Differentiable Binarization+CRNN icdar2015...
#阿里云的镜像仓库地址docker run -itd --name ppocr -p 9000:9000 registry.cn-hongkong.aliyuncs.com/llapi/ppocr:1.8 /bin/bash -c "sh /PaddleOCR/start.sh"#阿里云的镜像仓库地址 服务器端模型docker run -itd --name ppocr -p 9000:9000 registry.cn-hongkong.aliyuncs.com/llapi/ppocr:1.6.server...
duolabmeng/paddlehub_ppocr 代码Issues6Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail ...
cfg.det_model_dir = "./inference/ch_PP-OCRv4_det_infer/" 控制台cd回PaddleOCR-release-2.6文件夹启动服务: hub serving start -m ocr_system 即可启动成功(此方式只支持cpu)。 启动服务 windows若想使用gpu进行推理,则先要设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES=0(设置后建议重启),再使用以下命令: ...
duolabmeng/paddlehub_ppocr 代码Issues6Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail ...