TextRotNet训练流程如下图所示: UDML:联合互学习策略 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。
经过上述文本检测和文本识别9个方面的优化,最终PP-OCRv3在速度可比情况下,在中文场景端到端Hmean指标相比于PP-OCRv2提升5%,效果大幅提升。具体指标如下表所示: 在英文数字场景,基于PP-OCRv3单独训练的英文数字模型,相比于PP-OCRv2的英文数字模型提升11%,如下表所示。 在多语言场景,基于PP-OCRv3训练的模型,在有评...
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。 从效果上看,速度可比情况下,多种场景精度均有大幅提升: 中文场景,相比PP-OCRv2,中文模型提升超5%...
PaddleOCR更换模型部署-Server 1136 -- 7:38 App c#使用paddleocr的极简方法——一款DIY的免费OCR小程序 6498 2 22:13 App 【小陈的学习笔记】使用PaddleDetection训练自己的数据集 1026 2 12:24 App 如何构建云边端一体化管理的设备网络拓扑?如何实现数智转型中海量设备多层级接入?研华WISE-IoTSuite/IoT Hub...
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 ...
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...
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...
英文数字场景,相比PP-OCRv2,英文数字模型提升11%; 多语言场景,优化80+语种识别效果,平均准确率提升超5%。 全新升级的PP-OCRv3的整体框架图(粉色框中为PP-OCRv3新增策略)如下图。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 (论文名称:SVTR: Scene Text Recog...
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...
1.分布式训练:飞桨分布式训练架构具备4D混合并行、端到端自适应分布式训练等多项特色技术。在PP-OCRv3识别模型训练中,4机加速比达到3.52倍,精度几乎无损。 2.模型压缩:飞桨模型压缩工具PaddleSlim功能完备,覆盖模型裁剪、量化、蒸馏和NAS。PP-OCR模型经过裁剪量化后,模型大小从8.1M压缩至3.5M,移动端平均预测耗时减少36...