大规模PP-OCR系统使用ResNet18_vd作为文本检测器backbone,ResNet34_vd作为文本识别器backbone,与超轻量级版本相比,可以实现更高的Hmean,但推理速度较慢。可以发现,在相同的推理成本下,PP-OCRv2的Hmean比PP-OCR mobile模型高7.3%,与PP-OCR server模型相当。图9显示了提出的PP-OCRv2系统和之前的超轻量级和大规模PP-...
ch_PP-OCRv2_rec是基于PP-OCRv2的中文文本识别模型,PP-OCRv2在PP-OCR的基础上,进一步在5个方面重点优化,检测模型采用CML协同互学习知识蒸馏策略和CopyPaste数据增广策略;识别模型采用LCNet轻量级骨干网络、UDML 改进知识蒸馏策略和Enhanced CTC loss损失函数改进,进一步在推理速度和预测效果上取得明显提升。PP-OCRv2论...
基于上述问题难点，本场景依赖高精度的版面分析、表格识别、OCR 和信息整合抽取能力，因此非常适合选用飞桨低代码开发工具中的文档场景信息抽取（PP-ChatOCRv2_doc）模型产线作为解决方案。该产线融合了文本图像版面分析技术、表格识别技术和 OCR 技术，使得其能深入解析文档的版面结构并识别表格信息，也能够准确识别文档...
(5)识别模型优化3:Enhanced CTC loss 改进。考虑到中文OCR任务经常遇到的识别难点是相似字符数太多,容易误识,借鉴Metric Learning的想法,引入Center Loss,进一步增大类间距离。实验表明,使用Enhanced CTC loss 改进,识别准确率可以进一步提升0.9%。 以下三行命令可以在Linux的CPU上快速体验PP-OCRv2: # 安装Paddle和Padd...
PP-ChatOCRv2是一个融合了LLM大模型和OCR技术的通用文本图像智能分析系统，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、文档场景专用OCR、通用表格...
2021年8月,开源版面分析与表格识别算法PP-Structure,Star突破15k。 2021年9月,发布PP-OCRv2算法,效果和速度再升级。 PaddleOCR开源能力速览 (1)通用文本检测识别效果:支持通用场景下的OCR文本快速检测识别 (2)文本合成工具Style-Text效果:相比于传统的数据合成算法,Style-Text可以实现特殊背景下的图片风格迁移,只需要...
2021年8月,开源版面分析与表格识别算法PP-Structure,Star突破15k。 2021年9月,发布PP-OCRv2算法,效果和速度再升级。 PaddleOCR 开源能力速览 (1)通用文本检测识别效果:支持通用场景下的OCR文本快速检测识别 (2)文本合成工具Style-Text效果:相比于传统的数据合成算法,Style-Text可以实现特殊背景下的图片风格迁移,只需要...
ppocr_v2/ch_PP-OCRv2_det_infer/inference.pdiparams 2296317 2022-10-08 17:39:10 ppocr_v2/ch_PP-OCRv2_det_infer/inference.pdiparams.info 23588 2022-10-08 17:39:10 ppocr_v2/ch_PP-OCRv2_det_infer/inference.pdmodel 1127086 2022-10-08 17:39:10 ppocr_v2/ch_PP-OCRv2_rec_infer/infere...
PP-OCR从骨干网络、学习率策略、数据增广、模型裁剪量化等方面,共使用了19个策略,对模型进行优化瘦身,最终打造了面向服务器端的PP-OCR server系统以及面向移动端的PP-OCR mobile系统。 1.2 PP-OCRv2系统与优化策略简介 相比于PP-OCR, PP-OCRv2 在骨干网络、数据增广、损失函数这三个方面进行进一步优化,解决端侧预...
最近,由PaddleOCR原创团队,针对PP-OCR进行了一些经验性改进,构建了一种新的OCR系统,称为PP-OCRv2。 从算法改进思路上看,主要有五个方面的改进: 检测模型优化:采用CML协同互学习知识蒸馏策略; 检测模型优化:CopyPaste数据增广策略; 识别模型优化:LCNet轻量级骨干网络; ...