PP-OCRv4检测模型在 PP-OCRv3检测模型的基础上，在网络结构，训练策略，蒸馏策略三个方面做了优化。首先，PP-OCRv4检测模型使用 PP-LCNetV3替换 MobileNetv3，并提出并行分支融合的 PFhead 结构；其次，训练时动态调整 shrink ratio 的比例；最后，PP-OCRv4对 CML 的蒸馏 loss 进行优化，进一步提升文字检测效果。...
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/docs/ppocr/blog/PP-OCRv4_introduction.md PP-OCRv4模型的卓越性能使其在多个领域具有广泛的应用前景,如文档扫描、文字提取、智能表单填写、物流信息追踪、文档自动化处理、智能服务窗口、文献资料整理等等。本文将介绍使用OpenVINO™工具套件在英特尔®CPU、独立...
PP-OCRv4是一个两阶段的OCR系统，包含检测模型、方向分类模型和识别模型。在检测和识别之间添加方向分类模型，将不同角度的文本检测框修正为水平检测框，方便识别模型完成行文本识别。编辑 为了适应服务器和边缘端不同场景的部署需求，PP-OCRv4提供两种推理模型权重版本：边缘端：中英文超轻量PP-OCRv4模型(16.1M) =...
PP-OCRv4检测模型在PP-OCRv3检测模型的基础上，在网络结构，训练策略，蒸馏策略三个方面做了优化。首先，PP-OCRv4检测模型使用PP-LCNetV3替换MobileNetv3，并提出并行分支融合的PFhead结构；其次，训练时动态调整shrink ratio的比例；最后，PP-OCRv4对CML的蒸馏loss进行优化，进一步提升文字检测效果。消融实验如下：测试...
使用OpenVINO C# API可以直接读入PP-OCRv4模型(无需转换),并能方便快捷的将PP-OCRv4模型用C#代码部署在英特尔® CPU、独立显卡、集成显卡、NPU等硬件上。 如果你有更好的文章,欢迎投稿! 稿件接收邮箱:nami.liu@pasuntech.com 更多精彩内容请关注“算力魔方®”!
在智能预审和智能帮办的常规项目及30个高频服务事项中，应用 PP-OCRv4后，开发到上线的时间成本缩短1.5个月左右。▎效果三：成本降低、综合效益提升 效率提高、人力成本降低，研发团队从原来10人左右算法工程师缩减至4人。04 精彩直播预告 为了让广大开发者和企业更详细了解到 PP-OCRv4在政务领域的具体应用以及如何...
PP-OCRv4效果速览 英文场景 多语言场景 下面上定量评测结果! PP-OCRv4在速度可比情况下,中文场景端到端Hmean指标相比于PP-OCRv3提升4.25%,效果大幅提升。具体指标如下表所示: 测试环境:CPU型号为Intel Gold 6148,CPU预测时使用OpenVINO。 除了更新中文模型,本次升级也优化了英文数字模型,在自有评估集上文本识别准确...
PaddleOCR主打的PP-OCR系列模型,在去年五月份推出了v3。最近,飞桨AI套件团队针对PP-OCRv3进行了全方位的改进,重磅推出了PP-OCRv4!👏👏👏 从效果上看,速度可比情况下,v4相比v3在多种场景下的精度均有大幅提升: 中文场景,相对于PP-OCRv3中文模型提升超4%。
PP-OCRv4是一个两阶段的OCR系统,包含检测模型、方向分类模型和识别模型。在检测和识别之间添加方向分类模型,将不同角度的文本检测框修正为水平检测框,方便识别模型完成行文本识别。 一条命令即可完成PaddleOCR Python库安装。三行代码即可快速体验PP-OCRv4的模型能力 pip install paddleocr 三行代码即可快速体验PP-OCR...
关于PP-OCRv4详情特性解析,可访问链接:再升级!PP-OCRv4多场景平均精度提升5%! 应用效果 效果一:精度提高、应用效果显著 电子文档材料识别:精度从92%左右提高到98%以上。 智能政务应用效果:申请表数据自动填充率从50%左右提高到70%以上;智能预审通过率从90%左右提高到98%以上。