边缘端：中英文超轻量PP-OCRv4模型(16.1M) = 检测模型(4.7M) + 识别模型(10.0M) + 方向分类模型(1.4M)。Hmean：62.24%；ACC：70.1%。服务器端：中英文高精度PP-OCRv4 server模型(199.4M) = 检测模型(110M) + 识别模型(88M) + 方向分类模型(1.4M)。Hmean：82.69%；ACC：84.04%。PP-OCRv4...
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。...
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。 消融实验如下: 测试环境:...
服务器端:中英文高精度PP-OCRv4 server模型(199.4M) = 检测模型(110M) + 识别模型(88M) + 方向分类模型(1.4M)。Hmean:82.69%;ACC:84.04%。 PP-OCRv4模型详述链接: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/docs/ppocr/blog/PP-OCRv4_introduction.md PP-OCRv4模型的卓越性能使其在多个领域具...
PP-ChatOCR要点解读 PP-ChatOCR整体的技术框架如下图所示。 整体来说,PP-ChatOCR的技术流程还是比较简单的,一共分为以下若干步骤: OCR推理。使用OCR模型对输入图像进行文字检测识别处理,这里PP-ChatOCR默认使用了PP-OCR系列的最高精度模...
在智能预审和智能帮办的常规项目及30个高频服务事项中，应用 PP-OCRv4后，开发到上线的时间成本缩短1.5个月左右。▎效果三：成本降低、综合效益提升 效率提高、人力成本降低，研发团队从原来10人左右算法工程师缩减至4人。04 精彩直播预告 为了让广大开发者和企业更详细了解到 PP-OCRv4在政务领域的具体应用以及如何...
在光学字符识别(OCR)领域,PaddleOCR凭借其强大的PP-OCR系列模型,在通用场景中展现出了卓越的性能。然而,面对复杂多变的垂直类场景,如手写文字识别、特定行业票据识别等,如何通过自定义数据微调PP-OCRv4模型,以进一步提升识别精度,成为了众多开发者关注的焦点。本文将从数据准备、标注、模型训练参数配置到推理过程,全面解...
OCR推理。使用OCR模型对输入图像进行文字检测识别处理,这里PP-ChatOCR默认使用了PP-OCR系列的最高精度模型--PP-OCRv4_server,保证在速度不敏感的服务器端提供最准确的OCR识别结果。 场景判别。直接将OCR识别的结果送入LLM,并询问LLM“根据当前的OCR识别结果,当前图像的场景属于以下场景列表的哪一种:【火车票】、【...
OCR推理。使用OCR模型对输入图像进行文字检测识别处理,这里PP-ChatOCR默认使用了PP-OCR系列的最高精度模型--PP-OCRv4_server,保证在速度不敏感的服务器端提供最准确的OCR识别结果。 场景判别。直接将OCR识别的结果送入LLM,并询问LLM“根据当前的OCR识别结果,当前图像的场景属于以下场景列表的哪一种:【火车票】、【...
关于PP-OCRv4详情特性解析,可访问链接:再升级!PP-OCRv4多场景平均精度提升5%! 应用效果 效果一:精度提高、应用效果显著 电子文档材料识别:精度从92%左右提高到98%以上。 智能政务应用效果:申请表数据自动填充率从50%左右提高到70%以上;智能预审通过率从90%左右提高到98%以上。