前言因项目需要，调研了一下目前市面上一些开源的OCR工具，支持本地部署，非调用API，主要有PaddleOCR/CnOCR/chinese_lite OCR/EasyOCR/Tesseract/chineseocr/mmocr这几款产品。 本文主要尝试了EasyOCR/CnOCR/Tesseract/PaddleOCR这四款产品。EasyOCREasyOCR官方仓库：https://github.
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2024-10-30 11:54:43
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使用的环境：Python 3.8Pycharm(IDE)Paddle和PaddleOcr(实现图像识别)CV2实现摄像头抓取与分割成帧，以及最后的显示效果PIL实现TEXT提示的覆盖显示Process与pickle实现数据的序列化与进程间数据传输使用IP摄像头通过RTSP协议调用手机摄像头思路 利用cv2实现摄像头抓取并分割成帧&n
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2024-05-08 09:25:14
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文字检测关键要点: 配置文件、预训练模型、数据加载实际使用过程中，建议加载官方提供的预训练模型，在自己的数据集中进行微调，关于检测模型的微调方法也可以选择加载backbone预训练模型再训练，不过收敛速度会很慢 微调指令(推荐):python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml \
引言：显存不足是训练语义分割网络常常遇见的问题，而显存是GPU计算中的稀缺资源。百度深度学习框架PaddlePaddle中的显存优化，不仅可以让研究人员在相同成本的计算设备上训练更大的模型，还可以在消费级别显卡上完成训练。在本篇文章中，我们将会带你使用PaddlePaddle中的显存优化，使用单张1080ti训练语义分割网络DeepLab v3+。同时作者还将训练结果与其他框架做了对比，Paddl
2021SC@SDUSCEAST解决问题：传统Anchor-based算法检测小框再合并，流程复杂，损失进度，增加耗时EAST特色简洁的pipeline：FCN+Locality-Aware NMS，端到端训练基于FCN像素级预测，直接得到文本行检测结果EAST算法框架解读左边是一个backbone，从这个backbone的四个stage会抽取出四个不同尺度的特征，在分支会对这些特征进行融合，得到
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2024-10-08 19:42:11
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负荷下午，我用 Python 深度学习框架 Keras 训练了一个包含3层神经网络的回归模型，预测波士顿地区房价。运行的时候，代码有两个大循环。第一个把数据跑100遍(epochs)，第二个把数据跑500遍。我的笔记本电脑算起来很吃力，风扇一直在响。大热天的，看着好可怜。用笔记本电脑进行机器学习，还是不大合适的。我要是有一块 GPU 就好了……此时，突发奇想。我虽然没有带 nVidia GPU 的
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2024-08-20 17:51:53
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文章目录1. 简介：速度测试2. paddle 模型转onnx3. onnx转为tensorRT的engine模型4. tensorRT在vs2017中的配置5. 源码 1. 简介：tensorRT是nvdia GPU模型部署的一个框架，似乎只是部分开源，github地址.大多数时候用这个框架去部署模型效果提升还是比较好的。 整个项目依赖项版本如下cuda10.2cudnn 8.4.1tensor
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2024-04-28 09:25:38
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PaddleOCR Linux-centos安装与部署1. **运行环境准备**1.1 **参考资料****1.2 PaddleOCR的环境**2. **centos下准备好docker工具****2.1** **备份之前的yum源文件****2.2** **更换yum源为阿里云****2.3** **清除缓存并生成新的缓存****2.4测试发现还是报错****2.5** **添加仓库****2
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2024-03-07 17:18:58
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在使用jieba分词时发现分词速度比较慢，由于一直默认使用的paddle模式，好奇是不是该模式拖慢了运行速度，因此想着对比一下paddle模式相比默认模式的分词和运行速度上的差异。# 准备了100条语料
len(corpus)
Out[112]: 100
corpus[0]
Out[113]: '勒布朗承受压力远超乔丹 公牛王朝首冠曾充满争议新浪体育讯北京时间3月18日 迈克尔-乔丹是公认的篮球史
@M1pro 安装 paddleOCR首先安装anaconda通过连接安装https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-MacOSX-arm64.pkg 通过连接下载一直下一步开始新建环境2、安装 PaddlePaddle升级pip
pip3 install --upgrade pip
PaddleOCR 需在 PaddlePaddl
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2024-04-28 10:09:12
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paddle环境安装由于c盘爆满我将conda整个移到了d盘在cmd中的代码conda create --prefix==D:\... python使用–prefix==指定了位置 相应的激活也要使用特定路径activate D:\conda\envs\paddle_env然后老老实实按照官网进行下载有多个python.exe文件 这里最好指定python进行，有时候不指定也可以，偶尔会报错的
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2024-04-26 08:30:05
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项目简介Forward 是一款腾讯平台和内容事业群（PCG）研发的 GPU 高性能推理加速框架。它直接加载主流框架模型（Tensorflow / PyTorch / Keras）转换成 TensorRT 推理加速引擎，帮助用户节省中间繁杂的模型转换或网络构建步骤。相对于直接使用 TensorRT，Forward 更易用以及更容易扩展支持更多模型和算子。目前，Forward 除了覆盖支持主流的 CV
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2024-03-08 09:33:50
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目录1、常用设定2、模型训练2.1、单GPU训练2.2、使用多个GPU进行训练3、模型推理1、常用设定1）默认使用4个GPU的分布式训练。2）ImageNet上所有pytorch样式的预训练主干都是由open-lab团队自己训练的，参考文章https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf。其中ResNet样式主干基于ResNetV1c变体，其中输入主干中的7x7转换被三个3
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2024-08-23 07:56:00
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再看看纯集成显卡GPU的mobilenet-ssd 的推理性能, 测试平台是i5 7440HQ, 4核4线程, GPU是Gen9 的GT2, 24EU, 属于纯大白菜集成显卡 首先是FP32模型当Batch size =1时inference request(nireq) = 1时，即同时只有一个推理请求Latency = 13.6ms, Throughtput = 73FP
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2024-03-17 14:51:24
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PaddlePaddle|CV疫情特辑（三）：车牌识别 本次方法和PaddlePaddle|CV疫情特辑（二）：手势识别 基本一致,所以只说改动和差异。1.数据集通道改变首先数据集一个有65类数据集的大小（shape）为，即每张图片只有的大小，且为单通道。 所以需要对resnet-18进行修改：通道改变：# ResNet的第一个模块，包含1个7x7卷积，后面跟着1个最大池化层
RUN hub install deploy/hubserving/structure_table/EXPOSE 8866 CMD [“/bin/bash”,“-c”,“hub serving start -m ocr_system structure_table”]创建好Dockerfile文件后，执行如下命令即可自动构建镜像，要预留足够的存储空间，构建完成后大概6G多，整个构建过程根据网速定，
PaddlePaddle+openvino】PP-OCRv2部署OpenVINO™ 工具套件是用于快速开发应用程序和解决方案，以解决各种任务（包括人类视觉模拟、自动语音识别、自然语言处理和推荐系统等）的综合工具套件。该工具套件基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络 (CNN)、递归网络和基于注意力的网络，可扩展跨英特尔® 硬件的计算机视觉和非视觉工作负载，从而最大限度地提高性能。它通过从边缘
# 使用 PaddleOCR 实现基于 Python 的 GPU 文字识别
在当今信息化的社会中，光学字符识别（OCR）技术在各个领域得到越来越广泛的应用。PaddleOCR 是由百度开发的一款优秀的 OCR 开源工具，支持多种语言的文本检测、识别和翻译，非常适合开发者用来构建 OCR 应用。在本文中，我们将探讨如何在 Python 环境中使用 PaddleOCR，并利用 GPU 加速，从而提高
拍照翻译0 项目描述1 将拍照的图片提取我们关注的主要部分（下图提取前-提取后） 2 OCR获取图片中的文本信息3 调用翻译api将英文-》中文4 考虑到图片太大导致拍摄不全，添加图片拼接 1 opencv 对照片预处理，提识别主图片# 导入所需环境
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import operat
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2024-05-07 20:35:40
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包含关系 开发平台（框架）深度学习的框架，相当于建筑中搭建起了各种钢筋混泥土结构，有了基本的受力和承重结构，用户根据需要按照各自喜好和需求形成房间，改变户型，满足具体的需求。目前，人工智能的开发平台有很多。国外有Facebook的Pytorch、Google的tensorflow（2.0版本已收纳keras）、Caffe、Microsoft的ML.NET等，国内有百度的paddle
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2024-08-21 10:54:03
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