PaddleOCR 是目前最好的开源OCR框架, 但paddle框架的兼容性实在不怎么好, 部署的时候容易出现各种各样的问题. 如果能把PaddleOCR转成ONNX, 就可以跳过paddle框架坑的同时, 又可以白嫖PaddleOCR的强大检测性能. 本文会介绍一下, 如何把最新的PP_OCRv4
ort_sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_file) ort_inputs = {ort_sess.get_inputs()[0].name: x} ort_outs = ort_sess.run(None, ort_inputs) print("Exported model has been predicted by ONNXRuntime!") # predict by Paddle layer.eval() paddle_outs = layer(x) # compare ONNX ...
# 把两个网络的参数分别过滤出来 policy_vars = list(filter(lambda x: 'GRAD' not in x.name and 'policy' in x.name, vars)) target_vars = list(filter(lambda x: 'GRAD' not in x.name and 'target' in x.name, vars)) policy_vars.sort(key=lambda x: x.name) target_vars.sort(key=la...
步骤1: PaddleOCR模型转ONNX 原始网络权重下载 在PaddleOCR的项目主页https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR下载最新的v4版检测与识别模型. 模型权重转ONNX 用pip安装PaddlePaddle到ONNX的模型转换工具:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX. 参照如下命令转换paddle格式模型到ONNX格式. paddle2onnx--model_...
onnx.save(new_onnx_model, 'paddleocr_v4_fixed.onnx') 五、使用rknn-toolkit将ONNX模型转换为RKNN模型 安装rknn-toolkit 首先,你需要安装rknn-toolkit库。你可以使用pip命令进行安装: pip install rknn-toolkit 转换模型 接下来,使用rknn-toolkit提供的转换工具,将固定尺寸后的ONNX模型转换为RKNN模型。你可以使用...
在使用PaddleOCR进行模型推理时,可以自定义修改参数,来修改模型、数据、预处理、后处理等内容,详细的参数解释如下所示。 全局信息 预测引擎相关 文本检测模型相关 其中,DB算法相关参数如下 EAST算法相关参数如下 SAST算法相关参数如下 PSE算法相关参数如下 文本识别模型相关 ...
paddleocronnx调用GPU 基于PaddleX的树叶数据集的分类训练与安卓部署 本次的任务是针对树叶的图片数据集进行分类。约24694个图片。185个类别。本次是用的是PaddleX的AI快速开发套件和安卓demo部署。 1. 数据预处理 1.1. 导入Paddle AI检测代码解析 # 导入paddle...
利用OpenVINOTM模型优化器,可以实现将ONNX模型转为IR格式。 在OpenVINOTM环境下,切换到模型优化器文件夹,直接使用下面指令便可以进行转换。mo –input_model det_onnx/model.onnx 经过上述指令模型转换后,可以在当前文件夹下找到转换后的三个文件。
2.3 paddle2onnx把模型转onnx格式 3. openVINO转换ONNX模型为IR模型 4. openVINO + openCV部署 4.1 vs的配置 4.2 部署 5. 完整源码 paddleOCRv3 openVINO部署 1. 简介 PaddleOCRv3识别部分(rec)用C++在openVINO上的部署,关注阶段从训练结束开始到用openVINO部署。中间使用的软件版本如下 ...
error log | 日志或报错信息 | ログ 路径1: 使用paddleocr转化onnx再转ncnn 模型 original model paddleocr v4: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/doc/doc_ch/models_list.md#2-%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B 链接中的ch_PP