请参考《C# 中使用OpenVINO™：轻松集成AI模型！》完成OpenVINO C# API开发环境搭建。然后，启动“命令提示符”，用命令创建“ppocrv4_csharp”推理项目：dotnet new console -o ppocrv4_csharp -f net8.0 编辑 然后，进入“ppocrv4_csharp”目录，使用NuGet安装OpenVINO™ C# API，命令如下：dotnet add pa...
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。消融实验如下：测试...
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:...
在智能预审和智能帮办的常规项目及30个高频服务事项中，应用 PP-OCRv4后，开发到上线的时间成本缩短1.5个月左右。▎效果三：成本降低、综合效益提升 效率提高、人力成本降低，研发团队从原来10人左右算法工程师缩减至4人。04 精彩直播预告 为了让广大开发者和企业更详细了解到 PP-OCRv4在政务领域的具体应用以及如何...
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...
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...
num_workers: 4 4.5 训练拉起及日志 权重加载存在问题,此处需找到对应文件 4.5.1 命令 python tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec.yml -o Global.checkpoints="./pretrained_models/ch_PP-OCRv4_rec_train/student" 4.5.2 日志...
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: ...