因此,在相同的速度下,PP-OCRv2检测模型比PP-OCR检测模型提高了3.6%,同时模型结构保持不变。推理时间是包括预处理和后处理在内的总时间。 3.3 Text Recognition 表3显示了PP-LCNet、U-DML和增强CTC损失的消融研究。与MV3相比,PP-LCNet的准确率可提高2.6%。尽管PP-LCNet的模型大小要大3M,但由于网络结构的合理设计...
利用CopyPaste,可以合成文本实例来平衡训练图像中的正负样本之间的比例。实验表明,在数据增广上加上CopyPaste,检测效果可以再提升0.6%。 (3)识别模型优化1:PP-LCNet 轻量级骨干网络。PP-LCNet是基于MobileNetV1改进的新的骨干网络,精心设计激活函数、SE模块位置、大的卷积核位置和输出特征优化。对比mobilenetv3,识别准确...
表3展示了PP-LCNet与最先进模型的比较。与其他轻量级模型相比,PP-LCNet展现了强大的竞争力。 4.3 Object Detection|目标检测 对象检测任务中,在COCO-2017[30]数据集上训练了所有模型,该数据集包含80个类别和118,000张图像。这些模型在COCO-2017[30]的验证集上进行了评估,该验证集包含5000张图像。我们使用了由Paddl...
表3展示了PP-LCNet与最先进模型的比较。与其他轻量级模型相比,PP-LCNet展现了强大的竞争力。 4.3 Object Detection|目标检测 对象检测任务中,在COCO-2017[30]数据集上训练了所有模型,该数据集包含80个类别和118,000张图像。这些模型在COCO-2017[30]的验证集上进行了评估,该验证集包含5000张图像。我们使用了由Paddl...
FGD:兼顾全局与局部特征的模型蒸馏算法▎模块2:表格识别 PP-LCNet:CPU 友好型轻量级骨干网络 CSP-PAN:轻量级高低层特征融合模块 SLAHead:结构与位置信息对齐的特征解码模块▎模块3:关键信息抽取 VI-LayoutXLM:视觉特征无关的多模态预训练模型结构 TB-YX:考虑阅读顺序的文本行排序逻辑 UDML:联合互学习知识蒸馏策略最终...
PP-Structurev2中,我们采用PP-LCNet作为骨干网络,表格识别模型精度从71.73%提升至72.98%;同时加载通过SSLD知识蒸馏方案训练得到的图像分类模型权重作为表格识别的预训练模型,最终精度进一步提升2.95%至74.71%。 CSP-PAN:轻量级高低层特征融合模块 对骨干网络...
轻量骨干网络 PP-LCNet v2，配合 SSLD 蒸馏算法，模型精度大幅提升。超轻量主体检测算法 PP-PicoDet，快速检测出图像中的目标物体。基于 ReID Strong Baseline 等方法，对特征提取模块进一步优化，精度提升8个点。表1 PP-ShiTu v2 性能对比 ⭐ 更多详细文档，请参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas...
1.2.2 模型细节PP-LCNetV2 模型的网络整体结构如上图所示。PP-LCNetV2 模型是在 PP-LCNetV1 的基础上优化而来, 主要使用重参数化策略组合了不同大小卷积核的深度卷积, 并优化了点卷积、Shortcut等。1)Rep 策略卷积核的大小决定了卷积层感受野的大小, 通过组合使用不同大小的卷积核, 能够获取不同尺度的特征, ...
表格识别任务中提出了 SLANet (Structure Location Alignment Network)网络结构,其中包含CPU友好型轻量级骨干网络PP-LCNet,实现更优的“精度-速度”均衡;轻量级高低层特征融合模块CSP-PAN,有效解决尺度变化较大等复杂场景中的模型预测问题结构, 表格识别模型精度从0.97%提升至75.68%,预测速度提升10%;结构与位置信息对齐的...
使用该策略，千万级别训练数据被精简至百万级，显著提升模型训练效率，模型训练时间从2周减少到5天，同时精度提升至72.7%(+1.2%)。■ PP-LCNetV3：精度更优的骨干网络 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，...