一 ocr简介1 获取和运行代码本课程依托PaddleOCR的代码库形成，首先，克隆PaddleOCR的完整项目：#【推荐】
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
# 如果因为网络问题无法pull成功，也可选择使用码云上的托管：
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR然
前言：paddleocr可以说是最近ocr的主⼒军，⼤家对于paddleocr的认可度是相当的⾼，特别是最近推出的轻量级模型，可以识别近80种语⾔，并且效率是这三种ocr工具种最⾼的，相同的图⽚，paddleocr只需要2秒左右。对于多场景的⼩语种需求，需要再多多训练模型。paddleocr最⼤的好处是⽂档健全，⽀持自己训练模型，所以对于⽹上⼤多数的⽂章来说有很多使⽤者已经基于这个平台开始训练自己
一、前言前段时间，接了一个OCR在线识别的外包程序，在实现过程中遇到了很多麻烦，也走过很多弯路。在网络查阅了许多相关资料后，发现关于这一块知识详细而完整的文章不多，故写下此文，既是对前段时间的总结，也为今后有同样困扰的朋友提供一些帮助。几经比较，本文最终决定使用百度的开源OCR框架作为基础，实现服务器部署以及端口调用。PaddleOCR是百度开源的OCR识别框架，采用Paddlehub可快速一键部
百度paddlepaddle paddleocr下pp-structure包含了版面分析及表格解析两项工作，本文是对表格解析的技术详述。代码：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCRRARE 百度paddlepaddle包含表格解析功能，
文章目录一. 静态图基础概念二. 静态图基本概念详解1. Variable变量2. Tensor 和 LodTensor3. Program4. Executor运行器1. 初始化2. 方法 一. 静态图基础概念Paddle静态图中有以下几个基本的概念，包括：Variable变量：包括网络中可学习参数、占位符和常量Variable等。Variable的值可以是int32、float64等多种任何
一、【Paddle打比赛】AIWIN 手写体OCR识别竞赛1.赛题背景http://ailab.aiwin.org.cn/competitions/65#learn_the_details银行日常业务中涉及到各类凭证的识别录入，例如身份证录入、支票录入、对账单录入等。以往的录入方式主要是以人工录入为主，效率较低，人力成本较高。近几年来，OCR相关技术以其自动执行、人为干预较少等特点正逐步替代传统的
2021SC@SDUSC目录一、Paddle OCR的介绍1.1 OCR的发展与面临的困难 1.2 PaddleOCR的推出 二、PP-OCR的框架2.1 文字检测器2.2 方向分类器2.3 文字识别器三、PP-OCR各模型的策略具体实现3.1 文本检测器模型3.2 方向分类器模型3.3 文字识别器模型 （主要介绍本人负责部分）一、Paddle OCR的介绍1.1 O
0 背景：PaddleOCR的电表识别任务（主线之六）我国电力行业发展迅速，电表作为测电设备经历了普通电表、预付费电表和智能电表三个阶段的发展，虽然智能电表具有通信功能，但一方面环境和设备使得智能电表具有不稳定性，另一方面非智能电表仍然无法实现自动采集，人工抄表有时往往不可取代。采集到的大量电表图片如果能够借助人工智能技术批量检测和识别，将会大幅提升效率和精度。在本系列项目中，我们使用Paddle
文章目录PaddleOCR简介环境配置PaddleOCR2.0的配置环境Docker数据集文本检测使用自己的数据集文本识别使用自己的数据集字典自定义字典添加空格类别文本角度分类文本检测训练模型准备启动训练断点训练指标评估测试检测效果文本识别启动训练评估预测文本角度分类训练启动训练数据增强训练评估预测配置文件说明GlobalOptimizer ([ppocr/optimizer](https://
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2023-08-24 21:14:11
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2021SC@SDUSC 在深度学习中，损失函数是用来衡量一组参数好坏的函数，其衡量方式是比较网络输出和真实输出的差异。损失函数并不使用测试数据来衡量网络的性能，损失函数用来指导训练过程，使得网络的参数向损失降低的方向改变。损失函数特性1. 当网络的输出值和真实值一致时，损失为0，真实输出和网络输出越不一致时值越大；2. 损失函数要求是凸函数，容易可导。需要根据输出的变化而平滑的变化，如果不容
文章目录目标检测算法综述PaddleDetection 介绍作业上手 PaddleDetection数据集训练评估预测 最近参加了百度的 目标检测7日打卡营，地址为 https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1617。 嗯，单纯只是想学点知识，绝对不是为了白嫖V100之类的。目标检测算法综述先回顾了一下目标检测的发展历史，2012年
简介要学习框架，必须先去了解文档（血一般的教训）,在此做下记录，方便后人。飞桨文档开始Tensor概念介绍飞桨（PaddlePaddle，以下简称Paddle）和其他深度学习框架一样，使用Tensor来表示数据，在神经网络中传递的数据均为Tensor。Tensor可以将其理解为多维数组，其可以具有任意多的维度，不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape)。同一Ten
1）人工智能＼机器学习和深度学习的概念及关系人工智能、机器学习和深度学习的概念在近些年十分火热，但很多从业者也难以说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。学习深度学习，需要先从三个概念的正本清源开始。三者覆盖的技术范畴是逐层递减的，人工智能是最宽泛的概念，机器学习则是实现人工智能的一种方式，也是目前较有效的方式。深度学习是机器学习算法中最热的一个分支，在近些年取得了显著的进展，并代替了多数传统机器
飞桨PaddlePaddle-百度架构师手把手21天带你零基础实践深度学习接触深度学习已经有一段时间了，一次偶然的机会，因为在应用YOLOv3做行人检测的时候，注意到了一种新的目标检测方法PP-YOLO：paper：https://arxiv.org/abs/2007.12099 Code: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection通过阅读论文
0 背景介绍现下，随着各种流行APP的出现，“听书”已经成为一种新的读书方式。不过，相比起电子书软件，要从实体书本中“听书”，就存在不少困难。比如，电子书软件天然就有准确的文本输入，只需要解决语音合成问题——当然，这看似简单的一步，其实一点也不简单，比如要做好分词、断句，语音合成模型需要在海量数据集上训练等等。相比之下，从实体书里“听书”，难度则又加了几层——如何做精准的OCR识别？如何把断行的合
导读：拍下快递单就能自动填充单号，拍下名片信息就能自动归类，拍下题目就能自动搜索到答案，你可知道，这些神奇的功能是如何实现的？今天，小编就带领大家一起探秘OCR，并带来一份使用飞桨（PaddlePaddle）快速实现OCR功能的详细教程。1.OCR技术概述 OCR（Optical Character Recognition），译为光学字符识别，是指通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、
近几年关于OAR分割的方法主要分两类：深度学习、其他方法。其中深度学习的方法使用最多，占比约60%，并且有越来越高的趋势。多图谱相关论文也比较多，占剩余的一半，其他各种机器学习以及传统算法数量较少。深度学习：基于2D、2.5D、3D卷积核的各种CNN。出名的有U-Net、3D U-Net、V-Net等。2D 卷积通常使用的是slice by slice的方式训练，忽略了每层之间的空间联系，特别对于
编译静态库gcc -c a.c b.c那么就会生成 a.o b.oar r libac.a a.o b.o 注意生成的库前面要加入 li
原创
2022-07-26 14:51:57
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App启动时间优化一、首先我们需要清楚App的主题加载你的App的主题位于res/values/styles<style name = "AppTheme" parent = "Theme.AppCompat.Light">我们点击Light主题进去，会发现此主题位于app/build/intermediates/exploded-oar/com.android.support/app
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2023-07-05 13:29:05
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