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...
# 获取程序git clone https://gitee.com/LubanCat/lubancat_ai_manual_code.gitcdlubancat_ai_manual_code/example/ppocrv4# 在toolkit2环境下,转换文字识别模型(toolkit2_1.6)llh@YH-LONG:xxx/pp-ocrv4$ python convert_rec.py W __init__: rknn-toolkit2 version:1.6.0+81f21f4d --> Config modeldo...
mv 1 models/rec_runtime/ && rm -rf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar mkdir models/pp_ocr/1 && mkdir models/rec_pp/1 && mkdir models/cls_pp/1 wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/raw/release/2.6/ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt mv ppocr_keys_v1.txt models/rec_postprocess/1/ ...
分别打开 PaddleOCR-release-2.6\deploy\hubserving\ocr_system的 params.py并将模型路径参数改成刚刚下载的三个模型路径: cfg.cls_model_dir = "./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" cfg.rec_model_dir = "./inference/ch_PP-OCRv4_rec_infer/" cfg.det_model_dir = "./inference/ch_PP-OC...
Connecting to https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0b2/PP-OCRv4_server_rec_infer.tar ... Downloading PP-OCRv4_server_rec_infer.tar ... [===] 100.00% Extracting PP-OCRv4_server_rec_infer.tar [===] 100.00% Using official model (SLANet_plus...
Global.save_inference_dir=output/rec_ppocr_v4_qat_infer export_model.py报错, 完整信息如下: [2023/12/22 06:56:25] ppocr INFO: Architecture : [2023/12/22 06:56:25] ppocr INFO: Backbone : [2023/12/22 06:56:25] ppocr INFO: name : PPLCNetV3 ...
基于PaddleOCR重构,并且脱离PaddlePaddle深度学习训练框架的轻量级OCR,推理速度超快 - 更新ppocrv4模型推理 · PW-Studio/OnnxOCR@a3037a0
rec_model_dir='./model' ) def get_result(image:str)->str: """获取预测结果""" result = ocr.ocr(image) text = "" for i in result[0]: text += i[1][0]+'\n' return text #设置预测图片路径,这里建议使用绝对路径 img="/home/nano/code/ocr/test/1.jpg" ...
PP-OCRv4_server_rec 79.20 7.19439 140.179 71.2 M 注:以上精度指标的评估集是 PaddleOCR 自建的中文数据集,覆盖街景、网图、文档、手写多个场景,其中文本识别包含 1.1w 张图片。所有模型 GPU 推理耗时基于 NVIDIA Tesla T4 机器,精度类型为 FP32, CPU 推理速度基于 Intel(R) Xeon(R) Gold 5117 CPU @ 2.00...
hub serving start --modules ocr_system ocr_cls ocr_det ocr_rec -p 9000 识别地址就是http://127.0.0.1:9000/predict/ocr_system 测试没问题,到这里运行镜像就构建好了 最后将容器内无用文件删除,减小容器的体积 rm -rf /root/.cache/* \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \ && rm -rf /app/...