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率提升6%，如下表所示：同时，也对已支持的80余种语言识别...
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...
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...
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...
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/ppocr_img.zip unzip ppocr_img.zip 3.2 测试脚本 新建vi test.py from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr # Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换 # 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan` ...
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...
cfg.det_model_dir = "./inference/ch_PP-OCRv4_det_infer/" 控制台cd回PaddleOCR-release-2.6文件夹启动服务: hub serving start -m ocr_system 即可启动成功(此方式只支持cpu)。 启动服务 windows若想使用gpu进行推理,则先要设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES=0(设置后建议重启),再使用以下命令: ...