CRNN本项目是PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别模型，可支持长短不一的图片输入。CRNN是一种端到端的识别模式，不需要通过分割图片即可完成图片中全部的文字识别。CRNN的结构主要是CNN+RNN+CTC，它们分别的作用是，使用深度CNN，对输入图像提取特征，得到特征图。使用双向RNN（BLSTM）对特征序列进行预测，对序列中的每个特征向量进行学习，并输出预测标签（真实值
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2024-10-25 15:16:39
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paddlenlp训练代码生成模型是一个强大的工具，它为研究人员和开发者提供了一种高效生成代码的方式。本文将指导你解决相关的技术问题，同时涵盖多个维度的信息，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展。
首先，我们看一下不同版本在特性上的对比，便于了解兼容性分析。以下是关于版本特性的对比表：
| 版本 | 主要特性 | 兼容
1. 环境搭建2. 代码import paddlehub as hub
import cv2
# 待预测图片
test_img_path = ["./pic/0-1.jpg"]
def predict():
# 选择chinese_ocr_db_crnn_server模型
ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server")
paddleocr训练包括三个方面的内容：文字检测、方向判断、文字识别。下面逐一说明：在PaddleOCR/doc/doc_ch/detection.md中有说明文字检测：数据准备--启动训练--断点训练--评估指标--测试检测效果将下载到的数据集解压到工作目录下，假设解压在 PaddleOCR/train_data/ 下。另外，PaddleOCR将零散的标注文件整理成单独的标注文件 ，您可以通过
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2023-11-02 07:48:46
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我本人不是计算机专业的，而是学医的，但是一直很关注信息技术，尤其是近年来人工智能不断与各行各业融合，取得了很多瞩目的成绩。一直很感兴趣人工智能在医疗中的应用，不过苦于基础知识有限，很难深入学习。正好百度有一个7日训练营项目，而且是零基础的，正好适合我这种自学成柴的小白，就报名参加了。除去前两天python基础课程，这个训练营最核心的内容围绕《青春有你2》展开，包括计算机视觉领域的对选手照片智能识别
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2024-01-30 07:24:43
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这个主要参考PaddleOCR下的 /doc/doc_ch/inference.md先按照这里的教程学习模型转化：一、训练模型转inference模型检测模型转inference模型下载超轻量级中文检测模型：wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_trai
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2023-12-10 23:18:23
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1.准备数据集 链接放在这里:PaddleOCR/README_ch.md at release/2.1 · PaddlePaddle/PaddleOCR · GitHubdown下来之后准备好自己的数据集 这个crop_img文件夹是通过半自动化处理后把标注的东西截取保存的文件接下来是PPOCRLabel的打标内容：命令行附在下面:cd ./PPOC
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2023-12-18 15:29:03
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利用PaddleNLP训练自己的模型是一个快速发展的技术领域，适用于各种自然语言处理任务，从文本分类到对话系统的构建，甚至更复杂的应用场景。在不断演进的AI领域，充分利用如PaddleNLP这样的工具，对于研究人员与工程师来说至关重要。
### 适用场景分析
在当今的数据驱动世界，自然语言处理的需求愈加迫切。PaddleNLP不仅提供了丰富的预训练模型，还支持自定义模型的训练，适合用于以下场景：
“最近刚好在用ERNIE写毕业论文”“感觉还挺厉害的”“为什么叫ERNIE啊，这名字有什么深意吗？”“我想让艾尼帮我写作业”看了上面火热的讨论，你一定很好奇“艾尼”、“ERNIE”到底是个啥？自然语言处理( Natural Language Processing，简称NLP )被誉为人工智能“皇冠上的明珠”。NLP为各类企业及开发者提供用于文本分析及挖掘的核心工具，已经广泛应用在电商、文化娱乐、金
文章目录前言模型训练套路1.准备数据集2.训练数据集和测试数据集的长度3.搭建网络模型4.创建网络模型、损失函数以及优化器5.添加tensorboard6.设置训练网络的一些参数7.开始训练模型8.查看tensorboard的结果模型验证套路1.输入图片2.加载网络模型3.验证结果总结 前言本周主要学习了Pytorch的使用，用Dataset读取文件中的数据，DataLoader对Dataset
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2023-08-11 20:22:27
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# PaddleNLP 训练与推理代码科普
## 导言
在自然语言处理领域，PaddleNLP 是一个颇具影响力的工具库，它基于飞桨深度学习框架，为研究者和开发者提供了一套完整的解决方案。PaddleNLP 不仅包含了各种常见的自然语言处理模型，还提供了训练与推理的代码示例，方便用户快速上手并进行自定义扩展。
在本文中，我们将介绍 PaddleNLP 的训练与推理代码，通过具体的示例展示如何
原创
2024-05-14 06:26:38
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Deeplabcut新建自己的训练本教程最后使用Autodl云平台跑代码，本地电脑上只是进行数据标注，建议直接新建多动物训练，比单动物的项目能干的事多，也能对单动物进行预测（个人使用感觉还是mmpose预测新视频和图片的正确率更高）整个文件夹不能含有中文！！！！！！！1、安装deeplabcut库先安装Anaconda，然后去deeplabcut官网下载所有安装文件 https://github.
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2024-08-11 14:36:11
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这里写自定义目录标题1.首先拉取paddleocr源代码下载预训练模型2.开始训练更改yml配置文件3.遇到的报错1.ModuleNotFoundError: No module named 'Polygon'2.最难解决的No module named 'lanms'3.ImportError: cannot import name '_print_arguments' from 'paddl
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2023-12-30 21:51:04
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准备数据集 自己新建目录 下载识别预训练模型 下载之后是一个压缩包，解压后（注意：rec是自己新建的目录） 修改配置文件 修改内容： 1.训练后模型存储目录； 2.是否训练可视化； 3.训练数据集图片和标注位置； 4.测试数据集图片和标注位置； 5.其他参数如等可以在训练时在命令行中指定，更多配置文档内容参见官网资料。# 训练后模型存储目录
Global:
debug: false
use
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2024-01-05 20:13:14
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在本篇博文中，我们将一起解决“PaddleNLP 训练好的模型部署”的问题。这个过程会涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南六个部分，让你在部署过程中得心应手。接下来我们开始吧！
## 环境准备
首先，在进行模型部署之前，我们需要确保我们的环境已准备妥当。这包括安装一些必要的依赖库。
### 前置依赖安装
你可以通过以下命令来安装PaddleNLP和其他依赖库：
PaddleOCR
尝试使用PaddleOCR方法，如何使用自定义的模型方法，参数怎么配置，图片识别尝试简单提高识别率方法。目前仅仅只是初步学习下如何使用PaddleOCR的方法。 一，测试识别图片：1.png :正确文本内容为“哲学可以帮助辩别现代科技创新发展的方向” 二，测试代码：paddleocr_test2.py :
结合使用
paddledetection上自带yolox模型文件，修改一些设计即可训练。安装paddledetection 数据集准备训练yolox模型需要的数据集格式为coco的格式。在paddledetection文件夹下的dataset下的coco文件夹中放好自己的数据集。如果你的数据集是其他格式，例如VOC，tools文件夹下也提供了相应的转换代码。python tools/x2coco.
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2024-06-02 22:26:00
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PaddleDetection以模块化的设计实现了多种主流目标检测算法，并且提供了丰富的数据增强、网络组件、损失函数等模块，集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。本文通过增强版yolov3网络架构为例训练自己的数据。一、环境准备：1.python=3.6
2.paddlepaddle=1.8.0
官网安装教程(https://paddlepaddle.org.cn/install/quick
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2024-01-12 02:21:20
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1、环境的安装和开源项目的下载 首先我个人建议，玩深度学习的话，不管是工作还是学习，最起码要配一个有GPU的电脑。我个人有着血淋淋的教训，我本人是电气工程的一名学生，本科期间一点深度学习和机器学习的基础都没有，读研的时候就带着自己大一的时候买的笔记本电脑（没有GPU）去了读研的学校。我的实验室是大家带上自
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2024-01-17 10:17:36
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这一部分主要介绍，如何使用自己的数据库去训练PaddleOCR的文本检测模型。一、准备训练数据首先你需要有自己的数据，如果没有自己的数据，推荐使用ICDAR2015的数据库，上网搜即可找到，内含1000个训练样本和500个测试样本，包括图片与标准数据（txt格式）。不过因为我不是用PPOCRLabel进行的标注，而是采用了另一种更麻烦的方法进行标注，所以这里就不班门弄斧了，如果使用PPOCRLab
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2023-10-16 17:55:51
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