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。为了适应服务器和边缘端不同场景的部署需求，PP-OCRv4提供两种推理模型权重版本：边缘端：中英文超轻量PP-OCRv4模型(16.1M) = 检测模型(4.7M
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-ChatOCR由传统的OCR模型和文心大模型两部分组成,所以优化大致可以分为两个方面:一是训练微调OCR模型,使之在垂类场景中的精度进一步提高;二是“调教”文心大模型,通过Prompt工程和适当的后处理工作使大模型能够输出我们想要的结果,甚至...
使用python tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec_svtr_large.yml也是正常的, 用python tools/export_model.py -c configs/rec/PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec_svtr_large.yml 也是能成功导出模型的 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...
norm_edit_dis: 0.9605701758477495,说明模型输出结果与label很接近,但是存在细微差别,导致acc降低,因此可以查看模型推理结果,找到hard cases通过增加这类场景的数据进一步提高模型性能。 nissansz commented May 6, 2024 norm_edit_dis: 0.9605701758477495,说明模型输出结果与label很接近,但是存在细微差别,导致acc降低,因此...
paddleocr-onnx python实现 onnx版本加速,使用onnxruntime进行推理 ppocrV4,经过微调后的模型,效果优于官方模型ironman深度学习 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 411 0 01:43 App paddleOCR v5 onnx版本 效果比v4好不少 ppOCRv5 文字识别 1.2万 0 00:52 App 百度ocr 识别效果还是很棒的...
在大模型时代,LLM会带来怎样的帮助呢? 近期,我们发布了一个融合了文心一言和PP-OCRv4的文档图像信息抽取神器——PP-ChatOCRv2。一个SDK,覆盖20+高频应用场景,支持5种文本图像智能分析能力和部署,包括通用场景关键信息抽取(快递单、营业执照和机动车行驶证等)、复杂文档场景关键信息抽取(解决生僻字、特殊标点、多页...
pp-ocrv4中文本识别原理 pp-ocrv4中文本识别原理 PP-OCRv4的文本识别模块采用端到端训练框架，核心由特征提取、序列建模和解码器三部分构成。特征提取阶段使用轻量级骨干网络PP-LCNet，通过调整网络深度和宽度平衡计算量与特征表达能力，卷积层加入可学习参数的自适应激活函数，使模型对不同文本特征具备动态响应能力。序...
模型识别Avg Accuracy(%)GPU推理耗时(ms)CPU推理耗时 (ms)模型存储大小(M)介绍 PP-OCRv4_mobile_rec 78.20 7.95018 46.7868 10.6 M PP-OCRv4是百度飞桨视觉团队自研的文本识别模型PP-OCRv3的下一个版本,通过引入数据增强方案、GTC-NRTR指导分支等策略,在模型推理速度不变的情况下,进一步提升了文本识别精度。该模...