PP-OCRv4_mobile_rec 78.20 7.95018 46.7868 10.6 M PP-OCRv4是百度飞桨视觉团队自研的文本识别模型PP-OCRv3的下一个版本,通过引入数据增强方案、GTC-NRTR指导分支等策略,在模型推理速度不变的情况下,进一步提升了文本识别精度。该模型提供了服务端(server)和移动端(mobile)两个不同版本,来满足不同场景下的工业需...
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/ ...
(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md)的中文识别模型,PP-OCRv3 的识别模块是基于文本识别算法 SVTR 优化。SVTR 不再采用 RNN 结构,通过引入 Transformers 结构更加有效地挖掘文本行图像的上下文信息,从而提升文本识别能力。 获取源码 在本地终端中通过...
首先,下载PP-OCR的inference模型 cd deploy/pdserving/ # 下载并解压 OCR 文本检测模型 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar -O ch_PP-OCRv3_det_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar # 下载并解压 OCR 文本识别模型 wget https://paddle...
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 基于 Paddle Serving快速使用(服务化部署 - Docker)推荐 Paddle Serving 是飞桨服务化部署框架,能够帮助开发者轻松实现从移动端、服务器端调用深度学习模型的远程预测服务。 Paddle Serving围绕常见的工业级深度学习模型部署场景进行设计,具备完整的在线服务能力,支持的...
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar -O ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar # # 转换检测模型 # !python3 -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv3_det_infer/ \ # --model_filename ...
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...
实际调用时，请注意数据格式与服务端URL的正确性，避免因配置错误导致的调用失败。升级PPOCRv4：升级至PPOCRv4后，需调整服务配置以适应新模型。在遇到启动错误时，修改相关配置文件，尤其是涉及模型与推理引擎的部分。通过一系列细致的调整与测试，最终实现服务的成功部署与调用。
最近在考虑把 ppocr 中的模型ONNX化后嵌入 cnocr 使用,结果发现 ppocr 的识别效果没期望的好(见此3张图)。图中第一个还是用的专门的英文识别模型才能不错,默认中英文很惨,有一行没检测出来;第二张图有一行识别不完整;第三张图有一个短横识别成了 `二` 。检测和识别用的都是ppocr最新的 `PP-OCRv3` ...
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...