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。...
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...
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 ...
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 ...
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...
因此，选择一种既能大规模支持各种文档识别、识别精度高，又能方便管理、降本增效的识别应用，显得尤为重要。针对以上的行业需求，飞桨联合旻浦科技提供了一套基于 PaddleX（飞桨 AI 套件）的完整的政务文档处理方案，可利用模型库中 PP-OCRv4的高精度识别能力，准确提取各种电子文档材料的核心信息，形成标准化的产品...
近期,我们发布了一个融合了文心一言和PP-OCRv4的文档图像信息抽取神器——PP-ChatOCRv2。一个SDK,覆盖20+高频应用场景,支持5种文本图像智能分析能力和部署,包括通用场景关键信息抽取(快递单、营业执照和机动车行驶证等)、复杂文档场景关键信息抽取(解决生僻字、特殊标点、多页PDF、表格等难点问题)、通用OCR、文档场景...