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。...
针对以上问题，旻浦科技基于 PaddleX中PP-OCRv4模型的基础能力，将10万份证照类、文本类电子文档材料通过分类、检测、识别、提取，输出结构化信息。飞桨解决基础性、公共性通用能力，旻浦科技专注于业务分析、创新应用能力，双方彼此链接、相互促进，最终赋能政务工作，实现“AI+政务”智能升级。如下所示，PP-OCRv4整体...
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: 测试环境:...
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: 测试环境:...
▎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。
PP-OCRv4效果速览: 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。 效果二:效率提升、上线周期缩短
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。
PP-OCRv4,精准度大增! 在OCR领域,PaddleOCR项目备受关注,尤其是其推荐的PP-OCR算法,被众多企业和开发者广泛采用。短短几年时间,PP-OCR的Star数量已超过32.2k,频频登上GitHub Trending和Paperswithcode的日榜和月榜第一,堪称OCR领域最火的repo之一。 PaddleOCR的主要系列模型PP-OCR在去年五月推出了v3版本。最近,飞...
中文场景,相对于PP-OCRv3中文模型提升超4%。 英文数字场景,相比于PP-OCRv3英文模型提升6%。 多语言场景,优化80个语种识别效果,平均准确率提升超8%。 PP-OCRv4模型目前已随PaddleOCR 2.7版本正式发布,欢迎大家持续关注PaddleOCR~~~ GitHub项目地址 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR ...
在光学字符识别(OCR)领域,PaddleOCR凭借其强大的PP-OCR系列模型,在通用场景中展现出了卓越的性能。然而,面对复杂多变的垂直类场景,如手写文字识别、特定行业票据识别等,如何通过自定义数据微调PP-OCRv4模型,以进一步提升识别精度,成为了众多开发者关注的焦点。本文将从数据准备、标注、模型训练参数配置到推理过程,全面解...