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_s...
你需要下载检测模型、方向分类器模型和识别模型三个部分的ONNX文件或其他支持的格式。 下载完成后,将模型文件放置在指定的目录中,以便后续加载。 3. 配置部署 根据部署场景(如服务器、本地机器等),你需要配置相应的参数和设置。这包括指定模型文件的路径、设置输入图像的尺寸、配置推理引擎等。 例如,如果你打算在...
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ocr = PaddleOCR(lang='ch', use_onnx=True) result = ocr.ocr(“your_ocr_pic.jpg”) In [ ] # 安装paddleocr !pip install paddleocr In [4] # 导入PaddleOCR库 from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr # 初始化PaddleOCR,并加载预训练模型进行预测 ocr ...
atc --model=ch_PP-OCRv4_det.onnx --framework=5 --output=ch_PP-OCRv4_det_310 --soc_version=Ascend310B1 --input_shape="x:-1,3,-1,-1" --input_format=NCHW 复制 报错 ATC run failed, Please check the detail log, Try 'atc --help' for more information EZ3002: 2024-08-19-18:...
基于PaddleOCR重构,并且脱离PaddlePaddle深度学习训练框架的轻量级OCR,推理速度超快 - 更新至ppocrv4 · PW-Studio/OnnxOCR@806d345
数据参数的调整,对于不同的模型,最优的参数不应该设置为相同。 后续计划 使用ICDAR2015进行对比,其包括1000张训练数据和500张测试数据 模型ONNX及Inference推理的速度对比 模型量化以提高部署的速度 PaddleOCR框架的讲解和复现 如果您对后续计划中某些内容感兴趣,欢迎留言催更 关于...
('C:/Users/18102/.conda/envs/x-anylabeling-gpu/Lib/site-packages/onnxruntime/capi/onnxruntime_providers_cuda.dll', 'onnxruntime/capi'), ('C:/Users/18102/.conda/envs/x-anylabeling-gpu/Lib/site-packages/onnxruntime/capi/onnxruntime_providers_shared.dll', 'onnxruntime/capi') ],...
fix: rapidocr-onnx-windows-x86 的版本号或许应该用 1.3.0 #15 1年前 rapidocr-ncnn-macosx-arm64 fix: rapidocr-onnx-windows-x86 的版本号或许应该用 1.3.0 #15 1年前 rapidocr-ncnn-macosx-x86_64 fix: rapidocr-onnx-windows-x86 的版本号或许应该用 1.3.0 #15 ...
开启Onnx,V3 开启Onnx,V4 项目 VS2022+.net 4.8+OpenCvSharp4 Sdcb.PaddleInference/2.5.0-preview.1 Sdcb.PaddleOCR/2.6.0.6-preview.1 代码 using OpenCvSharp; using Sdcb.PaddleInference; using Sdcb.PaddleOCR; using Sdcb.PaddleOCR.Models; using Sdcb.PaddleOCR.Models.Online; using System; using System....
1. 环境准备 # 拉取镜像 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...