PP-OCRv4的部署涉及多个步骤,包括准备环境、下载模型、配置部署、运行部署以及测试验证。以下是一个详细的部署指南: 1. 准备环境 在部署PP-OCRv4之前,需要确保系统已经安装了必要的依赖库和软件环境。这通常包括Python、PaddlePaddle深度学习框架、PaddleOCR库以及其他可能的依赖项。 你可以通过以下命令来安装PaddleOCR及其...
hub serving start -c deploy/hubserving/ocr_system/config.json 下面进行部署效果展示。 再打开一个控制台并进入ppocr环境,切换到PaddleOCR-release-2.6目录,运行推理命令: python tools/test_hubserving.py --server_url=http://127.0.0.1:8868/predict/ocr_system --image_dir=./doc/imgs/ 若出现IndexError...
onnxsim ch_PP-OCRv4_rec_infer_op11.onnx ch_PP-OCRv4_rec_infer_op11_sim.onnx --overwrite-input-shape 1,3,48,320 将优化后的onnx模型用onnx2ncnn转换到ncnn ./onnx2ncnn ch_PP-OCRv4_rec_infer_op11_sim.onnx ch_PP-OCRv4_rec_infer_op11_sim.param ch_PP-OCRv4_rec_infer_op11_...
linux下CPU版本PPOCRv3、PPOCRv3v4 使用fastdeploy部署服务和调用 前两个部分都是参照官方文档写了一遍,但是官方部署文档坑太多,如果已经按照官方文档部署,却跑不起来,可以直接看后续部分 1. 服务环境准备 因为服务是在docker 容器中部署的,需要下载官方的docker 镜像,本文部署的CPU版本: CPU版本: docker pull regist...
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...
在Linux环境下，部署和调用CPU版本的PPOCRv3和PPOCRv3v4服务需要通过fastdeploy工具，但官方文档的步骤可能存在不少坑。以下是针对遇到问题后的部署和调用指南：首先，确保服务在Docker容器中运行。从官方镜像开始，针对CPU版本进行下载和安装。然后，启动服务，具体步骤如下：1. **服务环境准备 - 下载相应...
部署服务首先需要一个Docker容器环境，选择官方提供的Docker镜像作为基础。此篇以CPU版本为例，确保资源优化与性能平衡。服务端使用：从模型下载开始，将其服务化以Docker容器形式部署。此阶段涉及安装与初始化，确保Docker内部环境兼容。启动服务端：在Docker容器内启动服务端，确保服务正常运行。这一过程需细致...
1.脱离深度学习训练框架,可直接用于部署的通用OCR。 2.在算力有限,精度不变的情况下使用paddleOCR转成ONNX模型,进行重新构建的一款可部署在arm架构和x86架构计算机上的OCR模型。 3.在同样性能的计算机上推理速度加速了4-5倍。 English |[简体中文](./Readme_cn.md)| ...
5. Java绑定的第三方库,如ncnn、onnx和依赖项。 6. 示例代码,展示了如何在Java项目中实际使用这个库进行文字识别操作。 这个项目简化了在Java项目中集成OCR功能的跨平台开发过程,特别适合那些需要在不同操作系统中部署OCR应用的开发者使用。 点赞(0)踩踩(0)反馈 所需:1积分电信网络下载...