PP-OCRv4的部署涉及多个步骤,包括准备环境、下载模型、配置部署、运行部署以及测试验证。以下是一个详细的部署指南: 1. 准备环境 在部署PP-OCRv4之前,需要确保系统已经安装了必要的依赖库和软件环境。这通常包括Python、PaddlePaddle深度学习框架、PaddleOCR库以及其他可能的依赖项。 你可以通过以下命令来安装PaddleOCR及其...
hub serving start -c deploy/hubserving/ocr_system/config.json 下面进行部署效果展示。 再打开一个控制台并进入ppocr环境,切换到PaddleOCR-release-2.6目录,运行推理命令: python tools/test_hubserving.py --server_url=http://127.0.0.1:8868/predict/ocr_system --image_dir=./doc/imgs/ 若出现IndexError...
onnxsim ch_PP-OCRv4_rec_infer_op11.onnx ch_PP-OCRv4_rec_infer_op11_sim.onnx --overwrite-input-shape 1,3,48,320 将优化后的onnx模型用onnx2ncnn转换到ncnn ./onnx2ncnn ch_PP-OCRv4_rec_infer_op11_sim.onnx ch_PP-OCRv4_rec_infer_op11_sim.param ch_PP-OCRv4_rec_infer_op11_...
PP-OCRv4检测模型在 PP-OCRv3检测模型的基础上，在网络结构，训练策略，蒸馏策略三个方面做了优化。首先，PP-OCRv4检测模型使用 PP-LCNetV3替换 MobileNetv3，并提出并行分支融合的 PFhead 结构；其次，训练时动态调整 shrink ratio 的比例；最后，PP-OCRv4对 CML 的蒸馏 loss 进行优化，进一步提升文字检测效果。...
linux下CPU版本PPOCRv3、PPOCRv3v4 使用fastdeploy部署服务和调用 前两个部分都是参照官方文档写了一遍,但是官方部署文档坑太多,如果已经按照官方文档部署,却跑不起来,可以直接看后续部分 1. 服务环境准备 因为服务是在docker 容器中部署的,需要下载官方的docker 镜像,本文部署的CPU版本: ...
为了方便大家在线体验效果,并且快速上手 PP-OCRv4模型的训练调优和部署,PP-OCRv4目前已上线飞桨 AI 套件 PaddleX! ▎在线体验推理效果 https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6611435 ▎创建自己的 PP-OCRv4 https://aistudio.baidu.com/modelsdetail?modelId=286 ...
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深入探讨在Linux环境下，如何利用fastdeploy部署服务并调用CPU版本的PPOCRv3与PPOCRv3v4。官方文档虽详尽，却隐藏诸多陷阱，本篇将为您梳理关键步骤，助您快速部署。服务环境准备：部署服务首先需要一个Docker容器环境，选择官方提供的Docker镜像作为基础。此篇以CPU版本为例，确保资源优化与性能平衡。服务端...
在Linux环境下，部署和调用CPU版本的PPOCRv3和PPOCRv3v4服务需要通过fastdeploy工具，但官方文档的步骤可能存在不少坑。以下是针对遇到问题后的部署和调用指南：首先，确保服务在Docker容器中运行。从官方镜像开始，针对CPU版本进行下载和安装。然后，启动服务，具体步骤如下：1. **服务环境准备 - 下载相应...
在飞桨AI套件中使用PP-OCRv4 为了方便大家在线体验效果,并且快速上手PP-OCRv4模型的训练调优和部署,PP-OCRv4目前已上线飞桨AI套件PaddleX! 在线体验推理效果 https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6611435 创建自己的PP-OCRv4 https://aistudio.baidu.com/modelsdetail?modelId=286 ...