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。...
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...
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...
短短几年时间,PP-OCR的Star数量已超过32.2k,频频登上GitHub Trending和Paperswithcode的日榜和月榜第一,堪称OCR领域最火的repo之一。 PaddleOCR的主要系列模型PP-OCR在去年五月推出了v3版本。最近,飞桨AI套件团队对PP-OCRv3进行了全面改进,推出了全新的PP-OCRv4!🎉 从效果上看,在速度可比的情况下,v4相比v3在多...
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` ...
本项目基于数据集ICDAR2013对PPOCRV3和PPOCRV4的文字检测模块进行测试并进行对比,并讲解如何基于PPOCR训练自己的文字检测模型。 二:数据集介绍 ICDAR 2013 数据包括 229 张训练数据集和 233 张测试数据集, 标注为单词级别的标注. 它是用于评估近水平文本检测的标准基准数据集。 其中IMG图像img_1.jpg的标注为其同...
即可成功运行paddlehub,接着开始部署ppocr。 下载ppocr项目并解压到自己的文件夹(两个链接都可以): https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub 下载并解压 进入文件夹,并创建inference文件夹。 创建inference文件夹 ...
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ppocrv4模型推理 · PW-Studio/OnnxOCR@a3037a0
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_...