1、如果安装paddlepaddle-gpu==2.0.0，然后启动，可能会出现如下问题python3.6 tools/infer/predict_system.py --image_
百度 paddle OCR百度 paddle OCR 简单使用1、代码下载2、简单测试3、更换模型测试 百度 paddle OCR 简单使用1、代码下载可以直接去paddle OCR的github或者gitee去寻找源码 链接: github链接 链接: gitee链接 下载完成之后，解压压缩包，用pycharm将文件夹作为工程打开 打开后，需要安装各种依赖包，这里提供一种思路 1、创建虚拟环境
移动GPU渲染原理的流派——IMR、TBR及TBDR
移动GPU相对桌面级的GPU仅仅能算是未长大的小孩子，尽管小孩子在某些场合也能比成人更有优势（比方杂技、柔术之类的表演）。但在力量上还是有先天的区别，主要表如今理论性能和带宽上。
与桌面GPU动辄256bit甚至384bit的位宽、1.2-1.5GHz的高频显存相比。移动GPU不仅要和CPU共享内存带宽，并且普遍
推荐开源项目：PaddleOCR2Pytorch —— OCR模型迁移工具项目地址:https://gitcode.com/frotms/PaddleOCR2Pytorch项目简介PaddleOCR2Pytorch 是一个将阿里云开发的PADELE OCR模型转换为PyTorch实现的开源项目。它使得在PyTorch环境中使用和进一步优化PaddleOCR模型变得简单易行，对于熟悉PyTorch但
1. PaddleOCR简介PaddleOCR支持多种OCR相关前沿算法，在此基础上打造产业级特色模型PP-OCR、PP-Structure和PP-ChatOCR，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程。 图1 - PaddleOCR特性
PaddleOCR产品体系1. PP-OCR（文字识别）2. PP-Structure（面板分析，表格提取，关键信
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
最近在两篇博文的帮助下，成功配置了Cuda以及Cudnn，实现了深度学习GPU加速。由于这两篇博文没有将Cuda和Cudnn的安装有效的整合在一起，所以这篇博客的目的就是结合两篇博文以及自身安装过程中所遇到的困难和积累的经验，为实现深度学习下GPU加速扫清障碍。1.实验环境 我的操作系统是wi
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
PaddleOCR使用笔记Linux环境下基于Python预测引擎推理训练模型转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_train.tar && tar xf
GPU版本比CPU版本复杂太多了 安装要耐得住性子啊 1 先安装个显卡驱动 打开看看 显卡驱动支持的cuda版本是多少 2 如果是10.1 那就去下个10.1 https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os ...
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2021-09-29 09:06:00
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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
第1步，安装环境安装paddlepaddle-gpu
安装CUDA 10.0对应的飞桨2.0.0，GPU版本：# 创建虚拟环境
conda create -n paddle_env python=3.7
# 进入虚拟环境
activate paddle_env
# 安装paddlepaddle-gpu
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0r
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2023-10-23 10:25:43
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@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
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
目录前言一、PaddleOCR环境搭建二、银行卡检测模型实现1、导入数据集2、创建配置文件3、执行命令进行GPU训练4、显示运行图5、验证模型6、导出模型解决训练模型与导出模型结果不一致问题 小结前言 最近在做关于字符识别的项目，发现好多人在问关于银行卡识别方案，了解现在最火的文字识别PaddleOCR，发现只使用PaddleOCR就可以达到很好的效果，而且从头到尾不需要动PaddOCR
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.
从效果上看，PP-OCRv2 主要有三个方面提升：在模型效果上，相对于 PP-OCR mobile 版本提升超 7%；在速度上，相对于 PP-OCR server 版本提升超过 220%；在模型大小上，11.6M 的总大小，服务器端和移动端都可以轻松部署。为了让读者了解更多技术细节，飞桨 PaddleOCR 原创团队针对 PP-OCRv2 进行了更加深度的独家解读，希望可以对大家的工作学习有所帮助
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
十分钟完成 PP-OCRv3 识别全流程实战项目地址：PaddleOCR github 地址： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCRPaddleOCR是百度开源的超轻量级OCR模型库，提供了数十种文本检测、识别模型，旨在打造一套丰富、领先、实用的文字检测、识别模型/工具库，助力使用者训练出更好的模型，并应用落地。同时PaddleOCR也几经更
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
