PP-OCRv3将此方法应用到有监督的学习任务中,设计了TextConAug数据增强方法,可以丰富训练数据上下文信息,提升训练数据多样性。使用该策略,识别模型的准确率进一步提升到76.3%(+0.5%)。TextConAug示意图如下所示: TextRotNet:自监督的预训练模型 TextRotNet是使用大量无标注的文本行数据,通过自监督方式训练的预训练...
【小陈的学习笔记】使用PaddleDetection训练自己的数据集 1026 2 12:24 App 如何构建云边端一体化管理的设备网络拓扑?如何实现数智转型中海量设备多层级接入?研华WISE-IoTSuite/IoT Hub让您稳操胜券! 201 -- 36:03 App 录制-21689802-20210413-192353-AI快车道-PaddleOCR最新进展 2万 8 5:44 App 使用Python调用...
在PP-OCRv3中,针对两个不同的SVTR_LCNet和Attention结构,对他们之间的PP-LCNet的特征图、SVTR模块的输出和Attention模块的输出同时进行监督训练。使用该策略,识别模型的准确率进一步提升到78.4%(+1.5%)。 6.无标注数据挖掘方案 UIM(Unlabeled Images Mining)是一种非常简单的无标注数据挖掘方案。核心思想是利用高精...
图3 PP-OCRv3检测模型CML框架和训练过程。 大核PAN (LK-PAN)。 LK-PAN (Large Kernel PAN) 是一种轻量级的 PAN (Liu 等人 2018) 结构,具有更大的感受野。主要思想是将 PAN 结构的路径增强中的卷积核大小从 3×3 更改为 9×9。通过增加卷积核大小,提高了特征图每个位置的感受野,从而更容易检测大字体的文...
发布OCR产业落地工具集:打通22种训练部署软硬件环境与方式,覆盖企业90%的训练部署环境需求。 发布业界首个交互式OCR开源电子书《动手学OCR》:覆盖OCR全栈技术的前沿理论与代码实践,并配套教学视频。 // PaddleOCR最新发版传送门 // 点击文末阅读原文一键GET!
由于能力直接基于飞桨的训练算子,因此Paddle Inference 可以通用支持飞桨训练出的所有模型。考虑到大家的使用场景差异很大,Paddle Inference针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化,做到高吞吐、低时延,保证了飞桨模型在服务器端即训即用,快速部署。本章主要介绍基于Paddle Inference的PP-OCRv3预测推理过程,更多...
根据文本检测模型训练,我想尝试使用 ch_PP-OCRv3_det_dml.yml 进行教师检测模型的训练。我首先想用 ICIDAR2015 的数据做训练测试,看看教师模型效果咋样;我测试了三种不同的YML配置文件: 第一种:将 "Global” 中的pretrained_model: ./pretrained_models/db/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained 屏蔽了,因为可以避...
在英文数字场景,基于PP-OCRv3单独训练的英文数字模型,相比于PP-OCRv2的英文数字模型提升11%,如下表所示。 在多语言场景,基于PP-OCRv3训练的模型,在有评估集的四种语系,相比于PP-OCRv2,识别准确率平均提升5%以上,如下表所示。同时,PaddleOCR团队基于PP-OCRv3更新了已支持的80余种语言识别模型。
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]。
加载训练模型4. 执行预测 1. 准备输入数据2. 加载模型结构和模型参数3.执行预测 在实际离线预测部署中,更推荐基于预测引擎进行推理。 从应用场景来看,飞桨针对不同应用场景,提供了下面一些推理部署方案。 飞桨的不同部署方案 具体地,PaddleOCR 针对不同应用场景,提供了三种预测部署方案。 Inference的离线预测,这种方式...