# Python PaddleOCR 训练入门
在现实世界中，光学字符识别（OCR）技术正日益成为数据提取的一种主要手段。随着深度学习的发展，OCR技术的可靠性和准确性得到了显著提升。PaddleOCR是一个基于百度PaddlePaddle深度学习框架的开源OCR工具，支持多种语言和场景。本文将带你了解如何使用Python和PaddleOCR进行模型训练。
## 1. PaddleOCR 简介
代码可读性是评判代码质量的标准之一，有一个衡量代码质量的标准是 Martin 提出的 “WFT” 定律，即每分钟爆出 “WTF” 的次数。你在读别人代码或者做 Code Review 的时候有没有 “WTF” 冲动呢？为了帮助开发者统一代码风格，Python 社区提出了 PEP8 代码编码风格，它并没有强制要求大家必须遵循，Python 官方同时推出了一个检查代码风格是否符合 PEP8 的工具，名
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2023-09-25 17:29:00
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# 使用PaddleOCR训练自定义OCR模型
## 引言
随着人工智能技术的快速发展，光学字符识别（OCR）技术在各个行业中得到了广泛的应用。PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的强大OCR套件，它提供了多个预训练模型以及简便的训练过程，能够帮助用户快速实施定制化的OCR解决方案。本文将介绍如何使用PaddleOCR对自定义数据集进行训练。
## 环境准备
首
1、实验简介 在本次实验中我们将使用 PaddlePaddle 来搭建一个简单的线性回归模型，并利用这一模型预测你的储蓄（在某地区）可以购买多大面积的房子。并且在学习模型搭建的过程中，了解到机器学习的若干重要概念，掌握一个机器学习预测的基本流程。 2、实验目的： 掌握机器学习基本概念：假设函数、损失函数、优化算法 掌握数据归一化处理技巧 掌握如何搭建全连接神经网络，实现线性回归 3、实
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2024-10-29 11:26:29
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模型训练一、预训练模型下载二、训练模型2.1 使用 CPU 进行模型训练2.1.1 不使用预训练模型2.1.2 使用预训练模型2.2 使用 GPU 进行模型训练2.2.1 不使用预训练模型2.2.2 使用预训练模型进行训练2.3 模型恢复训练2.3.4 模型评估2.4 基于Linux + GPU的模型训练与评估2.4.1 模型训练2.4.2 模型微调2.4.3 模型恢复训练2.4.4 模型评估三
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2023-11-27 20:27:31
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# 使用Python3和PaddleOCR进行自定义训练
在当今的深度学习时代，光学字符识别（OCR）技术正在逐渐获得广泛的应用。PaddleOCR是一个快速、准确的OCR工具，其基于PaddlePaddle深度学习框架，可以轻松开展模型训练、预测及部署。在本文中，我们将探索如何使用Python3及PaddleOCR进行自定义模型训练，并提供一些具体的代码示例。
## 1. 环境准备
首先，
# 使用Python3和PaddleOCR训练自己的OCR模型
近年来，光学字符识别（OCR）技术取得了显著进展，尤其在深度学习的推动下。PaddleOCR是一个开源OCR工具包，基于PaddlePaddle深度学习框架，支持多种语言的字符识别。本文将介绍如何使用PaddleOCR进行模型训练，包含必要的代码示例。
## 1. PaddleOCR简介
PaddleOCR是百度推出的OCR工具
官网参考文档安装python环境使用paddlepaddle需要先安装python环境，可以通过anaconda一键安装python环境 anaconda下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=DQ: 为啥用anaconda?用 anaconda 新建一个虚拟环境（paddlepaddle 和 pa
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2024-08-08 09:11:33
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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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模型neck部分：错误：修改Eval 配置 DetResizeForTest:image_shape: [1000, 1000]报错原因：图片resize后，in4 = self.in4_conv(c4)卷积后，[1, 256, 63, 63] 3,4维不一定是64，out4 = in4 + F.upsample(in5, scale_factor=2, mode="nearest", align
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2023-12-12 16:42:22
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第一次写文章，主要是遇见的坑太多，怕以后记不住 配置：ubuntu18.0 cuda11.2 cudnn8.1 paddle2.2-gpu 然后下载OCR：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 数据集制作参考：【1】这里遇到了第一个bug，是读不出来汉字，原因是编码解码的问题 加一个编码格式就好了with open("F:/10w/special.tx
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2024-08-24 11:08:19
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训练集txt文件中默认请将图片路径和图片标签用 \t 分割，如用其他方式分割将造成训练报错。" 图像文件名 图像标注
本节以icdar2015数据集为例，介绍PaddleOCR中检测模型训练、评估、测试的使用方式。
参考博主的：官网源码的：2、创建一个conda虚拟环境打开Anaconda Prompt终端：左下角Windows Start Menu -> Anaconda3 -> Anaconda Prompt启动控制台创建新的conda环境# 在命令行输入以下命令，创建名为ocr的环境
# 此处为加速下载，使用清华源
conda create --name ocr python=3.8 --c
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2024-10-17 17:56:54
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PaddleOCR:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCRPaddleOCR是一个非常好用的OCR工具，它有如下特性：PP-OCR系列高质量预训练模型，准确的识别效果
超轻量PP-OCRv2系列：检测（3.1M）+ 方向分类器（1.4M）+ 识别（8.5M）= 13.0M超轻量PP-OCR mobile移动端系列：检测（3.0M）+方向分类器（1.
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2023-11-24 13:20:08
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一、探讨识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域……简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲
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2024-09-23 21:14:16
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paddleOCR踩坑记训练莫名终止或者评估莫名终止训练和评估的效果都特别好，预测的效果却特别差使用gen_label.py报错将paddleOCR转成pytorch框架 训练莫名终止或者评估莫名终止这是因为在tools/program.py文件里有一句逻辑关系语言出错了，需要进行如下修改。if idx >= len(train_dataloader):
break
#把上面这句话修改成
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2024-01-21 08:34:22
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GitHub - PaddlePaddle/PaddleOCR at release/2.1一.环境准备pip3 install --upgrade pip
如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.
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2024-04-27 15:57:37
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多线程和并行的理解及区别1、什么是多线程2、什么是并行 由于需要，最近要用到dppo(Distributed Proximal Policy Optimization)算法。 Google deepmind论文中多个机器人传递给中央大脑的是在不同环境收集数据的梯度gradient，然后中央大脑利用得到的梯度进行更新； 而openai的文论用的是单线程，莫烦将这两个结合，写出了多线程的DPP
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2024-07-13 04:49:29
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文章目录一、配置环境二、下载预训练模型三、简单代码入门3.1 代码：3.2 识别结果3.3 关于识别结果的说明 PaddleOCR开源地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR一、配置环境安装依赖库：CPU版本的paddlepaddlepip install paddlepaddle安装PaddleOCRpip install “paddleocr&
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2024-01-18 14:37:15
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