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...
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...
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...
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...
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]。
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。
为了解决这一问题,Star超轻量OCR系统PP-OCRv3应运而生。一、技术特点: 深度学习算法:基于深度学习技术,Star超轻量OCR系统PP-OCRv3能够自动学习和提取图像中的文字特征,有效应对各种复杂场景下的文字识别任务。 模型优化:通过对模型结构的优化和参数调整,Star超轻量OCR系统PP-OCRv3在保证识别精度的同时,大幅降低了...
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...