直接将 PP-OCRv2的识别模型，替换成 SVTR_Tiny，识别准确率从74.8%提升到80.1%（+5.3%），但是预测速度慢了将近11倍，CPU 上预测一条文本行，将近100ms。因此，如下图所示，PP-OCRv3采用如下6个优化策略进行识别模型加速。基于上述策略，PP-OCRv4识别模型相比 PP-OCRv3，在速度可比的情况下，精度进一步提升...
从效果上看,在速度可比的情况下,v4相比v3在多种场景下的精度均有大幅提升: 中文场景:相比PP-OCRv3的中文模型,v4提升了超过4%的准确率。 英文数字场景:相比PP-OCRv3的英文模型,v4提升了6%的准确率。 多语言场景:针对80个语种的识别效果进行了优化,平均准确率提升了超过8%。 PP-OCRv4模型目前已随PaddleOCR 2.7...
直接将PP-OCRv2的识别模型,替换成SVTR_Tiny,识别准确率从74.8%提升到80.1%(+5.3%),但是预测速度慢了将近11倍,CPU上预测一条文本行,将近100ms。因此,如下图所示,PP-OCRv3采用如下6个优化策略进行识别模型加速,消融实验如下表所示。 注:测试速度时,实验01-03输入图片尺寸均为(3,32,320),04-08输入图片尺寸均...
精准度高 PP-ChatOCRv2通用文本图像智能分析系统由OCR系统和文心大模型串联完成,OCR系统中集成了文本检测、文本识别、版面分析、表格识别等多个功能,可实现CPU/GPU上的实时预测,在通用场景上达到80%+的平均准确率。文心大语言模型可以将海量数据和知识融合,准确率高且应用广泛。 PP-ChatOCRv2的技术流程如下图所示:...
PP-OCR中,我们合成了千万级别的数据,对模型进行训练,之后再基于该模型,在真实数据上微调,最终识别准确率从从65.81%提升到69%。 2.3.7 文本识别配置说明 下面给出CRNN的训练配置简要说明,完整的配置文件可以参考:rec_chinese_lite_train_v2.0.yml。 Optimizer: name: Adam beta1: 0.9 beta2: 0.999 lr: name:...
确实。数据加到50张。准确率高了不少。来到0.8+了 on Feb 15, 2023 rexzhengzhihong python3 tools/export_model.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_dml_zzszyfp.yml -o Global.pretrained_model="/home/DiskA/zncsPython/picture_ocr/zzszyfp_v1/model/det/inference/det_db_inference_...
高精度信息抽取:PP-ChatOCRv2支持1.5万+大字库,专项优化生僻字、多页PDF、表格等难题,无需训练即可在20+场景关键信息抽取平均准确率达80%以上。这一性能的提升,得益于PP-OCR与文心一言的深度融合,使得模型能够更准确地理解图像中的文本内容,并抽取出有价值的信息。 丰富应用场景:PP-ChatOCRv2覆盖20+高频应用场景...
与MV3相比,PP-LCNet的准确率可提高2.6%。尽管PP-LCNet的模型大小要大3M,但由于网络结构的合理设计,推理时间从7.7ms减少到了6.2ms。U-DML方法可以将准确度再提高4.6%,这是一个显著的改进。此外,在使用CTC损失的情况下,准确度可提高0.9%。因此,使用所有这些策略,准确率提高了8.1%,模型大小增大了3M,但平均推理...
PaddleOCR 于2022年5月初发布 PP-OCRv3,与上一个版本 PP-OCRv2 相比,中文场景效果再提升5%,英文场景提升11%,80语种多语言模型平均识别准确率提升5%以上。 PaddleOCR Github 地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR。 2. 下载中英文超轻量文本识别模型 ch_PP-OCRv3_xx...