PP-OCRv4检测模型在PP-OCRv3检测模型的基础上,在网络结构,训练策略,蒸馏策略三个方面做了优化。首先,PP-OCRv4检测模型使用PP-LCNetV3替换MobileNetv3,并提出并行分支融合的PFhead结构;其次,训练时动态调整shrink ratio的比例;最后,PP-OCRv4对CML的蒸馏loss进行优化,进一步提升文字检测效果。 消融实验如下: 测试环境:...
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/predict_system.py --image_dir="D:\DeepLearn\box\images\1-122720001-OCR-AH-A01.jpg" --det_model_dir="./inference_model/ch_PP-OCRv4_det_infer/" --rec_model_dir="./inference_model/ch_PP-OCRv4_rec_infer/" 测试结果如下: 开始制作自己的数据集: 因为PaddleOCR-Main中没...
总结:微调整体流程,准备图片数据---> PPOCRLabel 标注---> 使用PPOCRLabel 提供的脚本进行数据集制作划分--->预训练模型下载--->模型的配置文件修改---> 执行微调训练命令 数据标注 使用PPOCRLabel pytho ppocrlabel.py --lang zh 启动 官方文档,表格识别任务标注 https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/Padd...
根据PP-OCRv4的介绍文档,PP-OCRv4在训练时以(32,320), (48,320), (64,320)三个不同尺度上进行训练。 实测发现当文字区域小于这个范围时,效果会受到影响,因此,可以引入padding策略,即在文字区域范围周边加一圈白边,使输入模型的图片分辨率提升。
python deploy/slim/quantization/quant.py -c configs/rec/PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec.yml -o Global.pretrained_model='pretrain/ch_PP-OCRv4_rec_train/student.pdparams' Global.save_model_dir=output/rec_ppocr_v4_qat python deploy/slim/quantization/export_model.py -c configs/rec/PP-OCRv4/ch_...
版本说明paddleocr默认使用PP-OCRv4模型(--ocr_version PP-OCRv4),如需使用其他版本可通过设置参数--ocr_version,具体版本说明如下: 如需新增自己训练的模型,可以在paddleocr中增加模型链接和字段,重新编译即可。 更多whl包使用可参考whl包文档 3.2 多语言模型 ...
paddleocr默认使用PP-OCRv4模型,具体版本说明如下: 如需新增自己训练的模型,可以在paddleocr中增加模型链接和字段,重新编译即可。 5.1 检测+方向分类器+识别全流程 from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr # Paddleocr目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语,可以通过修改lang参数进行切换 ...
其次是建模，其采用了预训练的飞桨模型，然后是训练，Adevinta 编写了一个自定义的 Python 代码，用于创建模拟数据生成器，以训练不同情景下的 PP-OCR 模型，从而确保性能和准确性。最后是部署，使用飞桨提供的推理部署代码将 PP-OCR 模型部署到云端，以便该公司应用程序可以访问和使用该模型。这一系列步骤构成了 ...
rec_model_dir='.paddleocr\\whl\\rec\\ch\\ch_PP-OCRv4_rec_infer')# 推理模型路径img = cv2.imread('ch2.jpg')# 打开需要识别的图片result = paddleocr.ocr(img)foriinrange(len(result[0])):print(result[0][i][1][0])# 输出识别结果 ...