1. PP-OCRv3模型简介 PP-OCRv3在PP-OCRv2的基础上进一步升级。整体的框架图保持了与PP-OCRv2相同的pipeline,针对检测模型和识别模型进行了优化。其中,检测模块仍基于DB算法优化,而识别模块不再采用CRNN,换成了IJCAI 2022最新收录的文本识别算法SVTR,并对其进行产业适配。PP-OCRv3系统框图如下所示(粉色框中为PP-...
本文主要介绍使用MindStudio开发工具进行英语检测模型en_PP-OCRv3_det离线推理的开发过程,主要内容包括环境安装配置、模型获取转换以及离线推理三个总分。 en_PP-OCRv3_det是基于PP-OCRv3的英文文本检测模型,PP-OCRv3检测模型对PP-OCRv2中的CML协同互学习文本检测蒸馏策略进行了升级,分别针对教师模型和学生模型进行进一...
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...
本地打开图片,可以看出en_PP-OCRv3_det通过离线推理,基本上可以检测出文本单据或者自然场景中的文本位置。检测效果如下: 七、总结 本文通过使用MindStudio工具,完成了en_PP-OCRv3_det模型离线推理以及英文文本检测,最后给大家推荐一些比较有用的资料,大家可以先通过官网了解MindStudio的一些功能,然后按照用户手册进行安装...
PP-OCRv3 在 PP-OCRv2 的基础上对文本检测模型和文本识别模型进行了 9 个方面的升级。对于文本检测器,我们引入了一个名为 LK-PAN 的具有大感受野的 PAN 模块,一个名为 RSE-FPN 的具有残差注意力机制的 FPN 模块,以及 DML 蒸馏策略。对于文本识别器,将基础模型从 CRNN 替换为 SVTR,我们引入了...
2. 下载中英文超轻量文本识别模型 ch_PP-OCRv3_xx ch_PP-OCRv3_xx 下载地址如下: 检测模型:https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar 识别模型:https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar ...
PP-ChatOCRv3 核心亮点 (1)通用模型精度更高:大幅提升了文本图像版面解析能力,充分发挥文心一言语言理解优势,信息抽取整体效果相比于上一个版本提升6%; (2)垂类模型微调能力更强:提供基于大规模数据融合的文本识别模型微调功能和高精度...
1.2 PP-OCRv3 如下图所示,PP-OCRv3 的整体框架示意图与 PP-OCRv2 类似,但较 PP-OCRv2 而言,针对检测模型和识别模型进行了进一步地优化。例如:文本识别模型在 PP-OCRv2 的基础上引入 SVTR,并使用 GTC 指导训练和模型蒸馏。 更多关于 PP-OCRv3 的特征及优化策略,可查看 PP-OCRv3 arXiv 技术报告[5]。
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 基于 Paddle Serving快速使用(服务化部署 - Docker)推荐 查看版本 没找到本文安装的版本,可以跳过此步骤 https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/?page=1&name=cpu 安装 虚机配置:CentOS 7 、 内存:12G、CPU:4核 ...
简介:百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inference 模型推理(离线部署) 在项目中,模型的推理性能直接影响项目成本,因此我们期望一个训练好的模型的模型可以拥有更快的推理速度。直接基于训练引擎进行预测,模型中包含与训练相关的算子,因此效率一般较低;而且需要定义模型,难以与训练代码解耦。Pad...