参数含义 in_channels 输入特征图的通道数 hidden_size Attention里RNN模块的隐藏层单元 max_elem_length 最大预测字符的数量 in_max_len 输入图像的尺寸 loc_type 输出单元格坐标分支的输入1:仅使用Attention后的隐藏层 2:融合CNN部分+Attention部分 其代码如下 In [ ] # https://github.com/PaddlePaddle/PaddleO...
3.4 参数说明 字段说明默认值 output excel和识别结果保存的地址 ./output/table table_max_len 表格结构模型预测时,图像的长边resize尺度 488 table_model_dir 表格结构模型 inference 模型地址 None table_char_type 表格结构模型所用字典地址 ../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.tx 大部分参数和paddleocr...
structure_version模型版本,可选 PP-structure和PP-structurev2PP-structure 大部分参数和PaddleOCR whl包保持一致,见whl包文档 通过本节内容,相信您已经熟练掌握通过PaddleOCR whl包调用PP-Structure相关功能的使用方法,您可以参考文档教程,获取包括模型训练、推理部署等更详细的使用教程。
inference 模型(paddle.jit.save保存的模型) 一般是模型训练,把模型结构和模型参数保存在文件中的固化模型,多用于预测部署场景。 训练过程中保存的模型是checkpoints模型,保存的只有模型的参数,多用于恢复训练等。 与checkpoints模型相比,inference 模型会额外保存模型的结构信息,在预测部署、加速推理上性能优越,灵活方便,...
麻烦paddleOcr工程师关注下，非常感谢@an1018@littletomatodonkey @
3.2 Python脚本使用(自定义参数,灵活) importosimportcv2frompaddleocrimportPPStructure,draw_structure_result,save_structure_res table_engine = PPStructure(show_log=True) save_folder ='./output/table'img_path ='../doc/table/1.png'img = cv2.imread(img_path) result = table_engine(img) save_stru...
3.2 Python脚本使用(自定义参数,灵活) importosimportcv2frompaddleocrimportPPStructure,draw_structure_result,save_structure_res table_engine = PPStructure(show_log=True) save_folder ='./output/table'img_path ='../doc/table/1.png'img = cv2.imread(img_path) result = table_engine(img) save_stru...
structure_version 模型版本,可选 PP-structure和PP-structurev2 PP-structure大部分参数和PaddleOCR whl包保持一致,见 whl包文档3. 小结通过本节内容,相信您已经熟练掌握通过PaddleOCR whl包调用PP-Structure相关功能的使用方法,您可以参考文档教程,获取包括模型训练、推理部署等更详细的使用教程。
2.4 参数说明字段说明默认值 output 结果保存地址 ./output/table table_max_len 表格结构模型预测时,图像的长边resize尺度 488 table_model_dir 表格结构模型 inference 模型地址 None table_char_dict_path 表格结构模型所用字典地址 ../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt merge_no_span_structure 表格...