rec_model_dir: 指定轻量识别模型的inference model In [ ] %cd /home/aistudio/PaddleOCR-2.6.0/ In [ ] # 快速运行 # 注意 PP-OCRv3的识别模型使用的输入shape为3,48,320, 如果使用其他识别模型,则需根据模型设置参数--rec_image_shape。此外,PP-OCRv3的识别模型默认使用的rec_algorithm为SVTR_LCNet,...
.rec_algorithm使用的识别算法类型CRNNrec_model_dir识别模型所在文件夹。可以通过两种方式指定，一是自动下载内置模型到~/.paddleocr/rec，二是提供自己转换好的inference模型路径，但需确保模型路径下包含model和params文件。此处选择None，即采用第一种方式。rec_image_shape识别算法的输入图片尺寸，设置为"3,32,320"。
rec_algorithm支持的识别算法: 训练中文数据,推荐使用 ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml。如果想在中文数据集上尝试其他算法的结果,请参考以下说明修改配置文件: 举ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml个例子: Global: ... # Add a custom dictionary, such as modify the dictionary, please point the path to...
预训练的英语模型可在“CRNN”和“SVTR_LCNet”架构中使用。但是，要查找信息，用户需要查看预训练的模型配置。如果用户未指定“rec_algorithm”，则将使用默认值“SVTR_LCNet”，即使它不正确。这实际上对推理代码没有任何影响，因为“if”都不适用于“CRNN”或“SVTR_LCNet”。为了测试不同的架构，我们需要自己...
./output/rec/predicts_ppocrv3_en.txt Optimizer: name: Adam beta1: 0.9 beta2: 0.999 lr: name: Cosine learning_rate: 0.001 warmup_epoch: 5 regularizer: name: L2 factor: 3.0e-05 Architecture: model_type: rec algorithm: SVTR Transform: Backbone: name: MobileNetV1Enhance scale: 0.5 last_...
) return if config['Eval']: valid_dataloader = build_dataloader(config, 'Eval', device, logger) else: valid_dataloader = None # build post process post_process_class = build_post_process(config['PostProcess'], global_config) # build model # for rec algorithm if hasattr(post_process_...
2、安装 paddlepaddle pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 1. 3、安装layoutparser pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl 1. 4、安装Shapely 下载地址 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely...
./output/rec/predicts_chinese_lite_v2.0.txt Optimizer: name: Adam beta1: 0.9 beta2: 0.999 lr: name: Cosine learning_rate: 0.001 warmup_epoch: 5 regularizer: name: 'L2' factor: 0.00001 Architecture: model_type: rec algorithm: CRNN Transform: Backbone: name: MobileNetV3 scale: 0.5 model...
./output/rec/predicts_ppocrv3_en.txt #推理保存结果 Optimizer: name: Adam beta1: 0.9 beta2: 0.999 lr: name: Cosine learning_rate: 0.001 warmup_epoch: 5 regularizer: name: L2 factor: 3.0e-05 Architecture: model_type: rec algorithm: SVTR Transform: Backbone: name: MobileNetV1Enhance scal...
self.ocr_infer_model = PaddleOCR(rec_algorithm='SVTR_LCNet', det_algorithm='DB', ocr_version='PP-OCRv4', det_db_thresh=0.1, det_db_box_thresh=0.5, use_angle_cls=True, show_log=False, lang=self.ocr_lang, use_gpu=self.use_gpu, use_dilation=True, det_db_score_mode="slow", det...