在下载源码的文件夹中存在configs子文件夹,里面存放着各个模型配置文件,以检测文本模型配置为例,选择configs/det/ch_PP_OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_cml.yml(当然可以选择其他的,仅仅以该为例),配置文件的详细内容解析链接:配置参数详解的链接。手动修改的地方如下所示。 修改参数 Step9:训练模型。选择下载文件夹中的...
configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec_distill.yml 这份配置文件,我修改了数据集的路径,指向我本地电脑上的路据集。 Contributor jiqirenfeile commented Aug 19, 2024 It appears that the following issue is related to the one I'm currently facing, so I will continue troubleshooting from this...
比如:python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_cml.yml 指定模型: python tools/train.py -c configs/det/“yml文件名” -o Global.pretrained_model=./“预训练模型地址” 比如:python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4_det_cml.yml -o Global.pretrained_mode...
python tools/infer_det.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_cml.yml -o Global.pretrained_model=output/ch_PP-OCRv4/latest.pdparams Global.infer_img="D:/DeepLearn/box/train_data/det/test/1-122749001-OCR-LB-C02.jpg" python tools/infer_rec.py -c configs/rec/PP-OCRv4/ch_P...
请检查你的配置文件(如PaddleOCR/configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_cml.yml),确保所有参数都正确无误,并且模型类型被支持。 调整backbone参数: 如果错误信息中提到不支持的模型类型(如PPLCNetNew),请尝试将其更改为支持的模型类型,如PPLCNetV3。 修改配置文件中的backbone参数,例如: yaml Backbone: ...
使用python tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec_svtr_large.yml也是正常的, 用python tools/export_model.py -c configs/rec/PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec_svtr_large.yml 也是能成功导出模型的 用export_model.py导出的模型,使用python tools/infer/predict_rec.py预测宽度不太长的...
ch_PP-OCRv4_det 【最新】原始超轻量模型,支持中英文、多语种文本检测 ch_PP-OCRv4_det_cml.yml 4.70M 推理模型 / 训练模型 ch_PP-OCRv4_server_det 【最新】原始高精度模型,支持中英文、多语种文本检测 ch_PP-OCRv4_det_teacher.yml 110M 推理模型 / 训练模型 ch_PP-OCRv3_det_slim slim量化+蒸馏...
ch_PP-OCRv4_det【最新】原始超轻量模型,支持中英文、多语种文本检测ch_PP-OCRv4_det_cml.yml4.70M推理模型/训练模型 ch_PP-OCRv4_server_det【最新】原始高精度模型,支持中英文、多语种文本检测ch_PP-OCRv4_det_teacher.yml110M推理模型/训练模型 ...
- PP-OCRv4-mobile:速度可比情况下,中文场景效果相比于PP-OCRv3再提升4.5%,英文场景提升10%,80语种多语言模型平均识别准确率提升8%以上。 - PP-OCRv4-server:发布了目前精度最高的OCR模型,中英文场景上检测模型精度提升4.9%, 识别模型精度提升2%。 可参考[快速开始](./doc/doc_ch/quickstart.md) 一行命令快...
Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools, support training and deployment among server, mobile, embedded and IoT device