在这个过程中,可以灵活运用PaddleOCR内置的各种文本检测与识别算法,如DBNet++用于文本区域定位,CRNN则擅长于提取特征并完成最终的文字识别任务。对于希望进一步提升识别准确率的用户而言,还可以尝试结合自定义的数据集对模型进行微调训练。通过这种方式,即使面对特定领域内的专业术语或罕见字体样式,也能获得令人满意的识别结果...
我们将使用 MNIST 数据集,它是机器学习领域的一个经典数据集,其历史几乎和这 个领域一样长,而且已被人们深入研究。这个数据集包含 60 000 张训练图像和 10 000 张测试图 像,由美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,即 MNIST 中的 NIST)在 20 世纪 80 年代收集得到。你可以...
半自动数据标注工具PPOCRLabel:支持快速高效的数据标注 数据合成工具Style-Text:批量合成大量与目标场景类似的图像支持用户自定义训练,提供丰富的预测推理部署方案支持PIP快速安装使用可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统 二、DBNet DBNet使用语义分割的方法检测文本区域,它预测概率图的同时预测阈值图,从而得到自适应地...
SRN Resnet50_vd_fpn 88.52% rec_r50fpn_vd_none_srn 预训练模型 NRTR NRTR_MTB 84.3% rec_mtb_nrtr 预训练模型 考虑车牌识别中字符数量较少,而且长度也固定,且为标准的印刷字体,所以无需使用过于复杂的模型。我们选择DBNet检测算法和CRNN识别模型作,PaddleOCR的检测模型目前支持两种backbone,分别是MobileNetV3、...
paddleocr训练包括三个方面的内容:文字检测、方向判断、文字识别。下面逐一说明:在PaddleOCR/doc/doc_ch/detection.md中有说明文字检测:数据准备--启动训练--断点训练--评估指标--测试检测效果将下载到的数据集解压到工作目录下,假设解压在 PaddleOCR/train_data/ 下。另外,PaddleOCR将零散的标注文件整理成单独的标注文...
问题描述 Please describe your issue 环境: kunpeng920 昇腾910训练八卡 操作系统:open Eular, 镜像:基于飞桨提供的ubuntu镜像 执行代码: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 训练模型:paddleOCR DBnet 训练命令:python3 -m paddle.distributed.launch --gp
本教程基于PaddleOCR进行集装箱箱号检测识别任务,使用少量数据分别训练检测、识别模型,最后将他们串联在一起实现集装箱箱号检测识别的任务 效果展示: 二、环境准备 首先点击左侧套件选择PaddleOCR 进行下载。 三、数据集介绍 本教程所使用的集装箱箱号数据集,该数据包含3003张分辨率为1920×1080的集装箱图像 1、Paddle...
A: (1)检测的话,LSVT街景数据集共3W张图像,超轻量模型,150epoch左右,2卡V100 跑了不到2天;通用模型:2卡V100 150epoch 不到4天。 (2) 识别的话,520W左右的数据集(真实数据26W+合成数据500W)训练,超轻量模型:4卡V100,总共训练了5天左右。通用模型:4卡V100,共训练6天。
Q2.2.6: 当训练数据量少时,如何获取更多的数据? Q2.2.7: 论文《Editing Text in the Wild》中文本合成方法SRNet有什么特点? Q2.2.8: DBNet如果想使用多边形作为输入,数据标签格式应该如何设定? Q2.2.9: 端到端算法PGNet使用的是什么类型的数据集呢? 模型训练调优 Q2.3.1:如何更换文本检测/识别的backbone?
在PaddleOCR工程中提供了各种预训练模型,根据里面的使用方法很容易搭建一个文字识别系统。每个人使用的场景可能不太一样,所以针对个人场景最好使用预训练模型在自己的数据集上进行微调。在这里检测我使用的是backbone为resnet18的DBNet,识别采用的是backbone为mobilenet的CRNN。对于检测和识别模型,我针对自己的使用场景进行...