PP-OCRv3采用文本识别网络SVTR_LCNet，并通过注意力、数据增强策略、TextConAug、统一深度互学习和无标签图像挖掘（第一个）使用连接主义时间分类（CTC ，Zhiping等人，2020）的引导训练在 PaddleOCRv2 中引入，Yanjun 等人，2021）。文本分类器是一个简单的二元分类器，具有 0 和 180° 类。PaddleOCR 推理实践 在我...
SVTR_LCNetV3:精度更高的骨干网络 PP-LCNetV3系列模型是PP-LCNet系列模型的延续,覆盖了更大的精度范围,能够适应不同下游任务的需要。PP-LCNetV3系列模型从多个方面进行了优化,提出了可学习仿射变换模块,对重参数化策略、激活函数进行了改进,同时调整了网络深度与宽度。最终,PP-LCNetV3系列模型能够在性能与效率之间达...
此外,PP-OCRv3的识别模型默认使用的rec_algorithm为SVTR_LCNet,注意和原始SVTR的区别。 # 以超轻量中文OCR模型推理为例,在执行预测时,需要通过参数image_dir指定单张图像或者图像集合的路径、参数det_model_dir,cls_model_dir和rec_model_dir分别指定检测,方向分类和识别的inference模型路径。参数use_angle_cls用于...
(1)SVTR_LCNet:轻量级文本识别网络 SVTR_LCNet 是针对文本识别任务,将 Transformer 网络和轻量级 CNN 网络 PP-LCNet 融合的一种轻量级文本识别网络。使用该网络,并且将输入图片规范化高度从 32 提升到 48,预测速度可比情况下,识别准确率达到 73.98%,接近 PP-OCRv2 采用蒸馏策略的识别模型效果。 (2)GTC:Attention...
PP-OCRv3 识别器基于文本识别算法SVTR进行了优化。SVTR通过引入transformers结构不再采用RNN,可以更有效地挖掘文本行图像的上下文信息,从而提高文本识别能力。PP-OCRv3采用轻量级文本识别网络SVTR_LCNet,通过attention引导训练CTC,数据增强策略TextConAug,通过自监督TextRotNet、UDML(Unified Deep Mutual Learning)和UIM(...
SVTR不再采用RNN结构,通过引入Transformers结构更加有效地挖掘文本行图像的上下文信息,从而提升文本识别能力。PP-OCRv3通过轻量级文本识别网络SVTR_LCNet、Attention损失指导CTC损失训练策略、挖掘文字上下文信息的数据增广策略TextConAug、TextRotNet自监督预训练模型、UDML联合互学习策略、UIM无标注数据挖掘方案,6个方面进行...
SVTR不再采用RNN结构,通过引入Transformers结构更加有效地挖掘文本行图像的上下文信息,从而提升文本识别能力。PP-OCRv3通过轻量级文本识别网络SVTR_LCNet、Attention损失指导CTC损失训练策略、挖掘文字上下文信息的数据增广策略TextConAug、TextRotNet自监督预训练模型、UDML联合互学习策略、UIM无标注数据挖掘方案,6个方面进行...
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 ...
rec_algorithm='SVTR_LCNet', rec_batch_num=6, rec_char_dict_path='C:\\Users\\86159\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python37\\lib\\site-packages\\paddleocr\\ppocr\\utils\\ppocr_keys_v1.txt', rec_image_inverse=True, rec_image_shape='3, 48, 320', rec_model_dir='./inference...
SVTR_LCNetV3:精度更高的骨干网络 Lite-Neck:精简的Neck结构 GTC-NRTR:稳定的Attention指导分支 Multi-Scale:多尺度训练策略 DF: 数据挖掘方案 DKD :DKD蒸馏策略 敲黑板了,下面让我们对这10个技术点进行一一解读。 检测优化 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...