paddleocr—— win下环境搭建下载安装使用?1、下载模型新建pretrain_models(自定义命名,最好是英文)文件夹,将下载的OCR模型解压至该文件下。 下载链接: https://github.com/PaddlePadd… 漫天飘雪 最新PaddleOCR C++推理(CPU版),cmake+vs2019 最近试了几种开源OCR方案,感觉还是PaddleOCR准确度高些,(试了EasyOCR、...
1、安装 PaddlePaddle同样支持CUDA加速运算,但是如果没有NVIDIA的显卡,那就还是装CPU版本。 CPU版本安装:pip install paddlepaddle GPU版本根据所安装的CUDA版本以及cuDNN版本有所不同: CUDA9 + cuDNN7.0:pip install paddlepaddle-gpu CUDA8 + cuDNN7.0 : pip install paddlepaddle-gpu==0.14.0.post87 CUDA8 + c...
避免使用:任何Tesla;任何Quadro;任何Founders Edition;Titan RTX,Titan V,Titan XP 高效但价格昂贵:RTX 2070 高效且廉价:RTX 2060,GTX 1060(6GB) 价格实惠:GTX 1060(6GB) 价格低廉:GTX 1050 Ti(4GB)。或者:CPU(原型设计)+ AWS / TPU(培训);或Colab。 适合Kaggle比赛:RTX 2070 适合计算机视觉研究人员:GTX 20...
1、安装(请按照官网的安装,本人使用docker方式,也是推荐方式,至于克隆源码,我用的是gitee中的,汗...github太慢了...) https://hub.fastgit.org/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/installation.md 2、测试是否安装成功,标红说明安装成功啦! λ ywj-computer /home/PaddleOCR/tools {release/2....
训练过程的资源消耗：如果用户想要使用自己的数据集对 PaddleOCR 进行训练以提高其在特定场景下的性能，需要消耗大量的计算资源，包括 CPU、GPU 等。训练过程可能需要较长的时间和较高的硬件配置，这对于一些资源有限的用户或小型团队来说是一个较大的挑战。推理阶段的性能优化：在推理阶段，即使用训练好的模型进行实际...
PaddleOCR执行过程中我发现只用了一个CPU核心,于是我参考了Paddle的多核优化,实现代码如下: exec_strategy = fluid.ExecutionStrategy()exec_strategy.num_threads = 8 # 配置构图策略,对于CPU训练而言,应该使用Reduce模式进行训练build_strategy = fluid.BuildStrategy()build_strategy.reduce_strategy = fluid.BuildStrate...
PaddleOCR服务器端部署C++ cpu或者gpu进行预测 简介 paddleocr的环境安装需要opencv和paddle C++环境。 因为服务器中的cmake版本低于3.15,可以通过cmake -version知道。安装1. cmake3.19.8安装 1)下载地址 https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.19.8/cmake-3.19.8-Linux-x86_64.tar.gz 2)安装...
如果使用CPU:pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 再pip install "paddleocr>=2.0.1" 遇到的问题 我目前使用的版本:paddleocr=2.7.0.3, paddlepaddle-gpu=2.6.0。貌似这俩对CUDA的版本要求是<=11,而我在上面体验easyocr到时候已经安装了最新版的12.2,真是造化弄人啊。我不想卸载CU...
步骤一:下载需要使用的PaddleOCR预训练模型,并完成模型的读取与加载 接下来,完成文本检测模型的下载, 以及推理引擎的初始化、文本检测模型的读取以及在 CPU上面的加载。 为文本检测模型定义必要的前处理函数,如下图所示 步骤三:利用OpenVINO ™ 工具套件推理引擎(Runtime)针对摄像头采集视频进行实时推理 ...
其中【3】介绍了PaddleOCR C++ CPU版本的使用,这里接着来介绍PaddleOCR C++ GPU版本的使用。 C++ GPU版使用步骤 【1】安装英伟达CUDA驱动(以10.0为例),官网下载对应的驱动程序,选择精简版安装即可。 然后下载对应版本的CUDNN,解压后将cuda文件夹下的文件复制到CUDA ToolKit目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing...