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-...
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...
对于文本识别器,将基础模型从 CRNN 替换为 SVTR,我们引入了轻量级文本识别网络 SVTR_LCNet,通过注意力引导训练 CTC,数据增强策略 TextConAug,通过自监督 TextRotNet 进行更好的预训练模型,UDML 和 UIM 来加速模型和提高效果。真实数据实验表明,在相当的推理速度下,PP-OCRv3 的 hmean 比 PP-OCRv2 高 ...
根据文本检测模型训练,我想尝试使用 ch_PP-OCRv3_det_dml.yml 进行教师检测模型的训练。我首先想用 ICIDAR2015 的数据做训练测试,看看教师模型效果咋样;我测试了三种不同的YML配置文件: 第一种:将 "Global” 中的pretrained_model: ./pretrained_models/db/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained 屏蔽了,因为可以避...
finetune训练的操作: 基于CML蒸馏方法的finetune训练,直接加载预训练模型; 基于DML蒸馏方法的finetune训练,需要提取Teacher结构的参数; 基于PP-OCRv3轻量检测模型的finetune训练,需要提取Student结构的参数; In [ ] # 下载PP-OCRv3的文本检测的训练模型: !wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese...
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...
PaddleOCR 是百度飞桨(PaddlePaddle)框架下的一个文本识别模块,旨在打造一套丰富、领先、且实用的 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)工具库,助力开发者训练出更好的模型,并应用落地。PaddleOCR 于2022年5月初发布 PP-OCRv3,与上一个版本 PP-OCRv2 相比,中文场景效果再提升5%,英文场景提升11%,80语种...
4.1 方案1:预训练模型 1)下载预训练模型 PaddleOCR已经提供了PP-OCR系列模型,部分模型展示如下表所示: 更多模型下载(包括多语言),可以参考PP-OCR系列模型下载 这里我们使用PP-OCRv3英文超轻量检测模型,下载并解压预训练模型: In [ ] # 如果更换其他模型,更新下载链接和解压指令就可以%cd /home/aistudio/PaddleOCR...
根据PP-OCRv3: More Attempts for the Improvement of Ultra Lightweight OCR System论文描述,主要是开源数据集+百度自有数据集+互联网爬取+虚拟生成的数据集,以下为原文针对文本检测与文本识别数据集的介绍,由于方向分类在v3中未推出新的模型,没有描述。
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]。