为了缓解这一矛盾,我们提出了一个新颖的单阶段架构名叫金字塔嫁接网络(PGNet),使用transformer和CNN骨干网络从不同分辨率图像中独立地提取特征,然后将特征信息从transformer分支嫁接到CNN分支。 同时我们提供了一个新的超高分辨率显著目标检测数据集(UHRSD),包含了5,920张4K-8K分辨率的图片及其像素级标注。这是我们所知...
Point Gathering(PG)操作在PGNet的训练和推理过程中起着重要作用,用于消除字符级注释、NMS和 RoI 操作。PGNet 的 TCC 特征图是对 37个字符的映射,包括26个字母、10个阿拉伯数字和一个背景类别。根据每个文本区域的中心点集合 以及相应 TCC map,Point Gathering 操作可以聚集字符类别概率序列,其公式如下: P_{\pi}...
# 如果想使用CPU进行预测,需设置use_gpu参数为Falsepython3 tools/infer/predict_e2e.py --e2e_algorithm="PGNet"--image_dir="./doc/imgs_en/img623.jpg"--e2e_model_dir="./inference/e2e_server_pgnetA_infer/"--e2e_pgnet_valid_...
在推理阶段,PGNet从 TCL 中提取每个文本实例的中心点序列,并用 TDO 信息对其进行排序以恢复正确的阅读顺序,使PGNet正确识别非传统阅读方向的文本。借助来自 TBO 的相应边界偏移信息,可以通过多边形恢复实现对每个文本实例的检测。同时,PG-CTC解码器可以将高级二维TCC映射序列化为字符分类概率序列,并将其解码为最终的...
端对端OCR算法-PGNet 一、简介 PGNet算法介绍 性能指标 二、环境配置 三、快速使用 inference模型下载 单张图像或者图像集合预测 可视化结果 四、模型训练、评估、推理 准备数据 启动训练 断点训练 模型预测 预测推理 (1). 四边形文本检测模型(ICDAR2015) (2).
PGNet是一种端到端的OCR算法,其核心思想是利用神经网络对图像进行特征提取,并通过预测文本行内的阅读顺序模块和基于图的修正模块(GRM)进一步提高模型识别性能。相较于传统的OCR方法,PGNet算法具有精度高、预测速度快等优势。 PGNet算法的工作流程大致如下: 特征提取:利用卷积神经网络(CNN)对输入图像进行逐层处理,提取出...
随着深度学习的发展,OCR技术取得了显著进步,其中PGNet算法是其中的佼佼者。本文将通过实战案例,详细介绍基于PGNet的端到端识别。一、PGNet算法介绍PGNet算法是一种端对端的OCR算法,其核心思想是利用神经网络对图像进行特征提取,并利用预测文本行内的阅读顺序模块和基于图的修正模块(GRM)进一步提高模型识别性能。相较于...
PGNetHun merged 3 commits into lvgl:feat/multi-instance from PGNetHun:update/lvgl-20240118 Jan 18, 2024 +10 −13 Conversation 0 Commits 3 Checks 1 Files changed 4 Conversation Collaborator PGNetHun commented Jan 18, 2024 • edited Update LVGL to commit lvgl/lvgl@3a8c6ce Align exam...
3. PGNet转Trt的过程 PGNet可以使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架进行训练和推理,然后使用TensorRT将其转换为高效的推理模型。下面是一个示例代码,演示了如何将PGNet模型转换为Trt模型。 importtorchimporttorch.onnxasonnximporttensorrtastrt# 加载PGNet模型pgnet=torch.load('pgnet.pth')# 导出PGNet模型为ONNX格式...
1.3 准备PGNet的OpenVINO推理程序开发环境 要完成PGNet的OpenVINO推理程序开发,需要安装: · PaddleOCR运行环境,参考: 1. 安装PaddleOCR运行环境 2. 克隆PaddleOCR到本地,并安装第三方库 · OpenVINOTM开发工具 pip install openvino-dev[onnx] 1.4 下载PGNet预训练模型 PaddleOCR已提供PGNet预训练模型,请自行下载并解压...