PP-OCRv3在PP-OCRv2的基础上进一步升级。整体的框架图保持了与PP-OCRv2相同的pipeline,针对检测模型和识别模型进行了优化。其中,检测模块仍基于DB算法优化,而识别模块不再采用CRNN,换成了IJCAI 2022最新收录的文本识别算法SVTR,并对其进行产业适配。PP-OCRv3系统框图如下所示(粉色框中为PP-OCRv3新增策略): 从算法...
近期,PaddleOCR团队针对PP-OCRv2的检测模块和识别模块,进行共计9个方面的升级,打造出一款全新的、效果更优的超轻量OCR系统:PP-OCRv3。 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.mdgithub.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_ch/PP-OCR...
图 12 显示了 PP-OCRv3 和 PP-OCRv2 识别器测试的一些示例。 表4 PP-OCR v3识别的消融研究。 3.4 系统性能 在表5 中,我们比较了提出的 PP-OCRv3 与之前的超轻量级 PP-OCR 系统之间的性能。正如我们所见,在 CPU 上的推理成本相同的情况下,PP-OCRv3 的 hmean 比 PP-OCRv2 高 5.3%...
PP-OCRv3是在PP-OCRv2基础上的进一步升级和优化,在识别的速度和精度上均有大幅提升。如何使用安装PaddlePaddle如果您没有基础的Python运行环境,请参考运行环境准备。 您的机器安装的是CUDA9或CUDA10,请运行以下命令安装:python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple...
本项目主要基于PaddleOCR套件中的PP-OCR进行车牌的检测与识别,PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统,本次使用的模块为PP-OCRv3。 心无旁骛~ 8枚 BML Codelab 2.4.0 Python3 初级计算机视觉深度学习分类 2023-05-09 19:22:23 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 Version_last 2023-05-10 ...
PP-ChatOCRv3 核心亮点 (1)通用模型精度更高:大幅提升了文本图像版面解析能力,充分发挥文心一言语言理解优势,信息抽取整体效果相比于上一个版本提升6%; (2)垂类模型微调能力更强:提供基于大规模数据融合的文本识别模型微调功能和高精度...
为了解决这一问题,Star超轻量OCR系统PP-OCRv3应运而生。一、技术特点: 深度学习算法:基于深度学习技术,Star超轻量OCR系统PP-OCRv3能够自动学习和提取图像中的文字特征,有效应对各种复杂场景下的文字识别任务。 模型优化:通过对模型结构的优化和参数调整,Star超轻量OCR系统PP-OCRv3在保证识别精度的同时,大幅降低了...
paddleocr whl包会自动下载PP-OCRv2超轻量模型作为默认模型,也支持自定义模型路径、预测配置等参数,参数名称与基于Paddle Inference的python预测中参数相同。单独执行检测import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ocr = PaddleOCR(use_gpu=...
PP-OCR是PaddleOCR团队自研的超轻量OCR系统,面向OCR产业应用,权衡精度与速度。近期,PaddleOCR团队针对PP-OCRv2的检测模块和识别模块,进行共计9个方面的升级,打造出一款全新的、效果更优的超轻量OCR系统:PP-OCRv3。 从效果上看,速度可比情况下,多种场景精度均有大幅提升: ...
1.2 PP-OCRv3 如下图所示,PP-OCRv3 的整体框架示意图与 PP-OCRv2 类似,但较 PP-OCRv2 而言,针对检测模型和识别模型进行了进一步地优化。例如:文本识别模型在 PP-OCRv2 的基础上引入 SVTR,并使用 GTC 指导训练和模型蒸馏。 更多关于 PP-OCRv3 的特征及优化策略,可查看 PP-OCRv3 arXiv 技术报告[5]。