PP-OCRv3将此方法应用到有监督的学习任务中,设计了TextConAug数据增强方法,可以丰富训练数据上下文信息,提升训练数据多样性。使用该策略,识别模型的准确率进一步提升到76.3%(+0.5%)。TextConAug示意图如下所示: TextRotNet:自监督的预训练模型 TextRotNet是使用大量无标注的文本行数据,通过自监督方式训练的预训练...
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 有一点需要说明的是,这里我们下载都...
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...
(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版面区域定位模型微调功能,垂类模型效果大幅提升。 下面将对核心亮点进行展开介绍。 通用模型精度更高 PP-ChatOCRv3 的系统流程如下图所示:首先输入预测图...
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]。
一、 模型介绍: PP-OCR是PaddleOCR团队自研的超轻量OCR系统,面向OCR产业应用,权衡精度与速度。近期,PaddleOCR团队针对PP-OCRv2的检测模块和识别模块,进行共计9个方面的升级,打造出一款全新的、效果更优的超轻量OCR系统:PP-OCRv3。全新升级的PP-OCRv3的整体的框架图检测模块仍基于DB算法优化,而识别模块不再采用CRN...
在多语言场景,基于PP-OCRv3训练的模型,在有评估集的四种语系,相比于PP-OCRv2,识别准确率平均提升5%以上,如下表所示。同时,PaddleOCR团队基于PP-OCRv3更新了已支持的80余种语言识别模型。 大家如果觉得不错,建议访问GitHub点个star关注收藏哈。 https://github.com/PaddlePaddle...
本文开发的模型为基于 PaddlePaddle 的模型库 PaddleOCR 中的ch_PP-OCRv3_det模型, 的整体的框架图检测模块仍基于DB算法优化,而识别模块不再采用CRNN,更新为IJCAI 2022最新收录的文本识别算法SVTR。 3.2、获取源码 在本地终端中通过 git 命令获取源码,参考命令如下: ...
paddleocr whl包会自动下载PP-OCRv2超轻量模型作为默认模型,也支持自定义模型路径、预测配置等参数,参数名称与基于Paddle Inference的python预测中参数相同。 单独执行检测 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ...
UDML(Unified-Deep Mutual Learning)联合互学习是PP-OCRv2中就采用的对于文本识别非常有效的提升模型效果的策略。在PP-OCRv3中,针对两个不同的SVTR_LCNet和Attention结构,对他们之间的PP-LCNet的特征图、SVTR模块的输出和Attention模块的输出同时进行监督训练。使用该策略,识别模型的准确率进一步提升到78.4%(+1.5%)...