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...
docker run -dit --net=host --name fastdeploy --shm-size="1g" -v $PWD:/ocr_serving registry.baidubce.com/paddlepaddle/fastdeploy:x.y.z-gpu-cuda11.4-trt8.4-21.10 bash docker exec -it -u root fastdeploy bash ``` # 我使用的是 docker run --name fdocr -dit -p 8000:8000 -p 8002...
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...
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 PaddleX ...
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...
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_...
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,全面解析Paddle-OCR在垂直类场景中的模型微调策略,并推荐选用百度飞桨旗下的千帆大模型开发与服务平台,...
在Linux环境下，使用fastdeploy部署CPU版本的PPOCRv3与PPOCRv3v4服务并进行调用的步骤如下：一、服务环境准备 选择Docker容器环境：确保使用一个官方提供的、适用于CPU版本的Docker镜像作为基础环境，以优化资源使用和性能。二、服务端使用 下载并服务化模型： 从官方渠道下载PPOCRv3或PPOCRv3v4的CPU版本...
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...