文本检测模型:文本检测训练教程 方向分类器: 方向分类器训练教程 文本识别模型:文本识别训练教程 模型训练完成后,可以通过指定模型路径的方式串联使用命令参考如下: paddleocr --image_dir 11.jpg --use_angle_cls true --det_model_dir=/path/to/det_inference_model --cls_model_dir=/path/to/cls_inference_...
为了更加方便快速体验OCR文本检测与识别模型,PaddleOCR提供了基于Paddle Inference预测引擎的whl包,方便您一键安装,体验PaddleOCR。安装whl包pip install paddleocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --verbose 使用whl包预测推理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...
DML(Collaborative Mutual Learning) (Zhang 等人 2018) 可以通过两个结构相同的模型相互学习来有效提高文本检测模型的准确率。教师模型训练采用DML策略,hmean从85%提高到86%。通过将 PP-OCRv2 中 CML 的教师模型更新为上述更高精度的模型,学生模型的 hmean 可以从 83.2% 进一步提高到 84.3%。 PP-OCRv3 ...
为了更加方便快速体验OCR文本检测与识别模型,PaddleOCR提供了基于Paddle Inference预测引擎的whl包,方便您一键安装,体验PaddleOCR。 安装whl包 pip install paddleocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --verbose 使用whl包预测推理 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...
2. 下载中英文超轻量文本识别模型 ch_PP-OCRv3_xx ch_PP-OCRv3_xx 下载地址如下: 检测模型:https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar 识别模型:https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar ...
简介:百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inference 模型推理(离线部署) 在项目中,模型的推理性能直接影响项目成本,因此我们期望一个训练好的模型的模型可以拥有更快的推理速度。直接基于训练引擎进行预测,模型中包含与训练相关的算子,因此效率一般较低;而且需要定义模型,难以与训练代码解耦。Pad...
根据PP-OCRv3: More Attempts for the Improvement of Ultra Lightweight OCR System论文描述,主要是开源数据集+百度自有数据集+互联网爬取+虚拟生成的数据集,以下为原文针对文本检测与文本识别数据集的介绍,由于方向分类在v3中未推出新的模型,没有描述。
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]。
PaddleOCR是百度开源的超轻量级OCR模型库,提供了数十种文本检测、识别模型,旨在打造一套丰富、领先、实用的文字检测、识别模型/工具库,助力使用者训练出更好的模型,并应用落地。同时PaddleOCR也几经更新, 在2022.5.9 发布最新版本PaddleOCR release/2.5: 发布PP-OCRv3,速度可比情况下,中文场景效果相比于PP-OCRv2再提升...
PP-OCRv3通过轻量级文本识别网络SVTR_LCNet、Attention损失指导CTC损失训练策略、挖掘文字上下文信息的数据增广策略TextConAug、TextRotNet自监督预训练模型、UDML联合互学习策略、UIM无标注数据挖掘方案,6个方面进行模型加速和效果提升。 更多细节请参考PP-OCRv3技术报告。 我们使用 3种方案 进行检测模型的训练、评估: ...