dependencies { implementation 'com.github.equationl.paddleocr4android:fastdeplyocr:v1.2.9' } 2.下载模型 模型下载地址: PP-OCR系列模型列表 当然,你也可以使用自己训练的模型。 需要注意的是,文本检测、文本识别、文本方向分类 模型各有两个文件:*.pdmodel、*.pdiparams 请将下载好的三个模型,六个文件: xx...
PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力开发者训练出更好的模型,并应用落地。 📣 近期更新 🔥PaddleOCR 算法模型挑战赛 火热开启!报名时间1/15-3/31,30万元奖金池!快来一展身手吧😎! 🔨2023.11 发布 PP-ChatOCRv2: 一个SDK,覆盖20+高频应用场景,支持5种文本图像智能分析能力和部署,包...
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR PP-ChatOCRv3-doc 在线体验地址：https://aistudio.baidu.com/community/app/182491/webUI 下面我们就对上述升级依次进行说明。01 文档场景信息抽取 v3开源版 PP-ChatOCRv3-doc 的系统流程如下图所示：首先输入预测图片，送入通用 版面分析 系统，经过版面分析后，...
Pytorch https://github.com/frotms/image_classification_pytorch https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.0/doc/doc_ch/models_list.md Star 7 Fork 2 简介 PaddleOCR inference in PyTorch. Converted from [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) ...
# 对于在官方模型库 # https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release%2F2.0/README_cn.md#resnet%E5%8F%8A%E5%85%B6vd%E7%B3%BB%E5%88%97 # 中综合算力参数选择目前精度最高的pretrained模型ResNet50_vd_ssld_v2 # 下载模型可以选择手动下载模型上传到./pretrain_models/或者用下面代码进行自动...
github.com/PaddlePaddle PaddleOCR 8.6M超轻量模型,支持自定义训练、丰富的部署方式(覆盖服务器端、移动端/嵌入式端(apk/sdk)多场景需求)。提供的超级开源开发者大礼包,无疑让开发者大呼过瘾 ,看一下repo中提供的教程文档,真心全覆盖。 高质量的内容也换来了开发者的广泛认可,GitHub Trending 第一,Star数量...
2021.2.8 正式发布PaddleOCRv2.0(branch release/2.0)并设置为推荐用户使用的默认分支. 发布的详细内容,请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/releases/tag/v2.0.0 2021.1.26,28,29 PaddleOCR官方研发团队带来技术深入解读三日直播课,1月26日、28日、29日晚上19:30,直播地址 ...
项目地址:PaddleOCR github 地址: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 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。 Paddle OCR特性: 超轻量级中文OCR,总模型仅8.6M 单模型支持...
PaddleOCR的GitHub地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR PaddleOCR的Gitee地址:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR 关于更多的其他语言或版本的模型下载地址可以下载github项目后,找到paddleocr.py文件,里面列出了很多,比如部分如下: MODEL_URLS ={'OCR': {'PP-OCRv4': {'det': {'ch': {'url':...
Tesseract官方仓库:https://github.com/tesseract-ocr/tesseractTesseract是用C++进行开发的,因此如果要在python中进行使用,需要借助第三方依赖pytesseract 首先需要在本机上安装Tesseract安装包下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/安装过程可参考:https://blog.csdn.net/weixin_51571728/article/details/...