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。...
docker pull registry.baidubce.com/device/paddle-npu:cann80RC1-ubuntu20-aarch64-gcc84-py39 # 考如下命令启动容器,ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES 可指定可见的 NPU 卡号 docker run -itd --name paddle_ocr_test -v /data/docker_files/paddle_ocr_test:/data/docker_files/paddle_ocr_test \ --privileged...
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:Intel Gold 6148 CPU,预测引擎使用OpenVINO。 PFhead:多分支融合Head结构 PFhead结构如下图所示,P...
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:Intel Gold 6148 CPU,预测引擎使用OpenVINO。 PFhead:多分支融合Head结构 PFhead结构如下图所示,P...
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。
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。
本项目基于数据集ICDAR2013对PPOCRV3和PPOCRV4的文字检测模块进行测试并进行对比,并讲解如何基于PPOCR训练自己的文字检测模型。 二:数据集介绍 ICDAR 2013 数据包括 229 张训练数据集和 233 张测试数据集, 标注为单词级别的标注. 它是用于评估近水平文本检测的标准基准数据集。 其中IMG图像img_1.jpg的标注为其同...
总之,Paddle-OCR在垂直类场景中的模型微调是一个复杂而精细的过程。通过合理的数据准备与标注、科学的训练参数配置、充分的模型训练与评估以及高效的推理与优化策略,可以显著提升模型在特定场景中的识别精度与稳定性。而选用千帆大模型开发与服务平台,则能够进一步加速模型开发与部署过程,助力开发者快速实现业务价值。最...
用export_model.py导出的模型,使用python tools/infer/predict_rec.py预测宽度不太长的单行图片也是能正常预测的, 但是predict_rec.py预测宽度比较大的图片时出现:(InvalidArgument) Broadcast dimension mismatch错误 即使是训练、验证用的宽度比较大的图片也是出现这个错误,这个怎么解决?
ch_PP-OCRv4_rec量化训练报错 环境: Ubuntu 22.04.2, python3.8 paddlepaddle-gpu 2.5.2 paddleslim 从release/2.5安装的 PaddleOCR git checkout release/2.7 git checkout5219872 修改的代码: 因为报错, 所以修改了export_model.py和quant.py, 不确定修改的对不对...