(5)识别模型优化3:Enhanced CTC loss 改进。考虑到中文OCR任务经常遇到的识别难点是相似字符数太多,容易误识,借鉴Metric Learning的想法,引入Center Loss,进一步增大类间距离。实验表明,使用Enhanced CTC loss 改进,识别准确率可以进一步提升0.9%。 以下三行命令可以在Linux的CPU上快速体验PP-OCRv2: # 安装Paddle和Padd...
ch_PP-OCRv2_det是基于PP-OCRv2的中文文本检测模型,PP-OCRv2在PP-OCR的基础上,进一步在5个方面重点优化,检测模型采用CML协同互学习知识蒸馏策略和CopyPaste数据增广策略;识别模型采用LCNet轻量级骨干网络、UDML 改进知识蒸馏策略和Enhanced CTC loss损失函数改进,进一步在推理速度和预测效果上取得明显提升。 1.2 MindSt...
PP-ChatOCRv2是一个融合了LLM大模型和OCR技术的通用文本图像智能分析系统，覆盖20+高频应用场景，支持5种文本图像智能分析能力和部署，包括通用场景关键信息抽取（快递单、营业执照和机动车行驶证等）、复杂文档场景关键信息抽取（解决生僻字、特殊标点、多页PDF、表格等难点问题）、通用OCR、文档场景专用OCR、通用表格识...
考虑到中文OCR任务经常遇到的识别难点是相似字符数太多,容易误识,借鉴Metric Learning的想法,引入Center Loss,进一步增大类间距离,核心思路如上图公式所示。 经过以上三个识别方向的优化策略,PP-OCRv2识别部分的实验效果如下: 经过以上五个方向的优化,最终PP-OCRv2仅以少量模型大小增加的代价,全面超越PP-OCR,取得了良...
基线模型为PP-OCR轻量级检测模型。在测试过程中,输入图像的长边调整为960。数据显示,DML可以将Hmean度量提高近2%,而CML可以提高3%。最后,通过数据增强方法CopyPaste,最终的Hmean可以进一步提高0.6%。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...
最近,由PaddleOCR原创团队,针对PP-OCR进行了一些经验性改进,构建了一种新的OCR系统,称为PP-OCRv2。 从算法改进思路上看,主要有五个方面的改进: 检测模型优化:采用CML协同互学习知识蒸馏策略; 检测模型优化:CopyPaste数据增广策略; 识别模型优化:LCNet轻量级骨干网络; ...
直接将 PP-OCRv2的识别模型，替换成 SVTR_Tiny，识别准确率从74.8%提升到80.1%（+5.3%），但是预测速度慢了将近11倍，CPU 上预测一条文本行，将近100ms。因此，如下图所示，PP-OCRv3采用如下6个优化策略进行识别模型加速。基于上述策略，PP-OCRv4识别模型相比 PP-OCRv3，在速度可比的情况下，精度进一步提升...
PP-OCR从骨干网络、学习率策略、数据增广、模型裁剪量化等方面,共使用了19个策略,对模型进行优化瘦身,最终打造了面向服务器端的PP-OCR server系统以及面向移动端的PP-OCR mobile系统。 1.2 PP-OCRv2系统与优化策略简介 相比于PP-OCR, PP-OCRv2 在骨干网络、数据增广、损失函数这三个方面进行进一步优化,解决端侧预...
总体而言,采用PP-ChatOCRv2_doc模型产线作为金融报告文档信息提取的解决方案,将极大地提高信息提取的准确性和效率,为金融行业的报告分析提供有力支持。 零代码开发 版面分析 数据校验 本次的训练数据来自金融报告数据,通过数据标注工具获得几千张高...
精准度高:「PP-OCR」与「文心一言」强强结合,支持 1.5万+大字库,专项优化生僻字、多页PDF、 表格等难题。无需训练即可在20+场景关键息抽取平均准确率达80%以上。 一键部署:一键获取PP-ChatOCRv2离线部署SDK,助力企业快速实现工程落地。 便捷开发:针对垂类业务场景,可灵活替换微调后的OCR模型,支持自定义Prompt优化...