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...
好久没有更新知乎文章了,这次和大家分享下PaddleOCR中效果更优的开源超轻量中英文OCR模型,PP-OCRv2。 如下图所示,与上一个版本PP-OCR相比,在模型效果上,相对于PP-OCR mobile版本提升超7%;在速度上,相对于PP-OCR server版本提升超过220%。也就是开源的超轻量中英文OCR模型效果在预测速度基本不变的条件下,模型...
ch_PP-OCRv2_rec是基于PP-OCRv2的中文文本识别模型,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。PP-OCRv2论...
全新升级的PP-OCRv2版本,整体的框架图保持了与PP-OCR相同的Pipeline,如下图所示。 在优化策略方面,主要从五个角度进行了深入优化(如上图红框所示),主要包括: 检测模型优化: 采用CML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 识别模型优化: UDML 知识蒸馏策略 识别模型优...
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...
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、通用表格识别。
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...
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。03 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质量标准数据，包含"标题、作者、表格、声明、图表"等18...
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; ...
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; ...