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...
en_PP-OCRv3_det_ais_infer.py:推理脚本 en_PP-OCRv3_det_postprocess.py:数据后处理脚本 en_PP-OCRv3_det_preprocess.py:数据前处理脚本 requirements.txt:依赖文件 4.2、添加模型代码 在本地终端窗口中可以通过git命令添加模型代码,相关命令为: git clone -b release/2.6https://github.com/PaddlePaddle/Pad...
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-...
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,这里我们下载都是推理模型,因为我们主要是用于推理预测的。 在Linux 系...
我们这次使用的模块为PP-OCRv3,在PP-OCRv2的基础上,针对检测模型和识别模型,进行了共计9个方面的升级,进一步提升了模型效果。 一、PaddleOCR介绍 1.1 简介 PaddleOCR是一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,旨在助力开发者训练出更好的模型,并应用落地。 部分应用场景如下:\ 1.2 特性 PaddleOCR支持多种OCR相关前沿...
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]。
(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...
模型识别Avg Accuracy(%)GPU推理耗时(ms)CPU推理耗时 (ms)模型存储大小(M)介绍 PP-OCRv4_mobile_rec 78.20 7.95018 46.7868 10.6 M PP-OCRv4是百度飞桨视觉团队自研的文本识别模型PP-OCRv3的下一个版本,通过引入数据增强方案、GTC-NRTR指导分支等策略,在模型推理速度不变的情况下,进一步提升了文本识别精度。该模...
本章主要介绍基于Paddle Inference的PP-OCRv3预测推理过程,更多关于Paddle Inference的介绍可以参考:Paddle Inference 介绍。在基于Paddle Inference进行模型推理时,一般有以下几个步骤。Paddle Inference 模型推理流程 分别介绍文字检测、方向分类器和文字识别3个模型,基于Paddle Inference的推理过程。