1. 高精度模型：PP-DocLayout-L，基于飞桨自研高精度检测模型 RT-DETR-L 训练得到，其在精度上达到了90.4 mAP@0.5，相对上一版本精度提升15%以上，尤其适合需要高精度的任务场景；在效率上也有所保障，基于 PaddleX 的高性能推理，高精度 PP-DocLayout-L 模型在 T4 GPU 上每个页面端到端推理耗时13.4ms。
pp飞桨是一款功能强大、易于使用的深度学习平台,其特点包括: 1. 动态图与静态图结合:pp飞桨同时支持动态图和静态图两种编程范式,使得模型开发和训练更加灵活高效。 2. 大规模分布式训练:pp飞桨提供了大规模的分布式训练能力,支持多卡、多机训练,加速模型训练过程。 3. 产业级模型库:p...
PP-OCRv4模型的卓越性能使其在多个领域具有广泛的应用前景，如文档扫描、文字提取、智能表单填写、物流信息追踪、文档自动化处理、智能服务窗口、文献资料整理等等。本文将介绍使用OpenVINO™工具套件在英特尔® CPU、独立显卡、集成显卡和NPU上优化并部署飞桨PP-OCRv4模型。PP-OCRv4模型在飞桨AIStudio星河社区范例项目...
PP飞桨的“借壳部署”技能 首先有请飞桨的部署利器PaddleHub登场! PaddleHub是飞桨生态的预训练模型应用工具,开发者可以便捷地使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成模型迁移到部署的全流程工作。PaddleHub提供的预训练模型涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割...
百度推出的一款开源深度学习平台。PP飞桨（PaddlePaddle）是百度推出的一款开源深度学习平台，提供了全面高效的深度学习开发框架，并致力于解决人工智能技术在实际应用中的难题。PP飞桨以技术创新为核心驱动力，通过提供丰富易用的API、友好的开发环境以及强大的工具套件，帮助开发者快速高效地开发、部署和运行深度...
由于能力直接基于飞桨的训练算子,因此Paddle Inference 可以通用支持飞桨训练出的所有模型。考虑到大家的使用场景差异很大,Paddle Inference针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化,做到高吞吐、低时延,保证了飞桨模型在服务器端即训即用,快速部署。本章主要介绍基于Paddle Inference的PP-OCRv3预测推理过程,更多...
pp飞桨能跑tensorflow 百度飞桨和tensorflow AIStudio介绍 目前各大公司为了发展自己的人工智能业务,同时也是为了推广自己的解决方案,都推出了免费GPU计算资源。比如说谷歌的Kanggle Kernel和Google Colaboratory。与谷歌相比,百度的AIStudio和飞桨(PaddlePaddle)算是后起之秀。
百度飞桨PaddleOCR的安装与使用 工作环境:win10 PaddlePaddle 2.0.0 Anaconda下python3.7 CUDA-10.2 cudnn-10.2-v7.6.5 参考: 安装具体细节 1、安装CUDA-10.2和cudnn-10.2-v7.6.5 默认C盘安装可以避免莫名问题,安装cuda时候推荐不选NVIDA GeForce Experience,因为比较大且暂时用不到,节约内存资源 ...
PP-YOLO模型由飞桨官方出品,是PaddleDetection优化和改进的YOLOv3的模型。更多关于PaddleDetection可以点击https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 进行了解。 2. 模型效果及应用场景 2.1 目标检测任务: 2.1.1 数据集: 数据集以COCO格式为主,分为训练集和测试集。 2.1.2 模型效果速览: PP-YOLOv2在图片上的...
飞桨PP-PicoDet 配置与训练 1. 安装 1.1 conda 安装 paddlepaddle conda create -n paddle python=3.7 # 创建python环境 conda activate paddle # 进入环境 python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())" # 输出x86_64。确认Python和pip是64bit,并且处理器架构是...