win10 PaddleOCR c++ cpu部署一、下载PaddleOCR源代码二、安装opencv三、安装paddle预测库四、cmake编译五、生成六、推理七、附件： `dirent.h`八、参考链接 一些坑：2.4版本的paddleocr存在一些问题，于是选择老的版本2.2（没有影响）存在一些缺失文件和错误的代码一、下载PaddleOCR源代码首先下载 PaddleOCR2.2版本二、安
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2023-09-08 17:43:09
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HMMHMM的表示隐马模型的概率图如下（出自PRML图13.5）。
代表的是满足马尔科夫链的隐变量序列，也就是每个时刻的状态只跟前一个时刻有关，而
代表的是观测变量序列，受到隐状态的影响。
因此，由上述的概率图，可以写出对应的联合概率分布。假设状态序列有N个观测值（当然，因为是序列数据，以T为变量的写法会更常见，不过为了统一，HMM这块都参考P
现象在使用过程中我经常会发现一个现象就是，我的程序会卡住，如果观察显卡的显存，你会发现显存占用了，但是功耗下去了，程序是没有在运行的入下图所示nvidia-smi指令显示的如下然后发现程序一直卡在这里，一点反应都没有，我是比较懵逼的之前在PaddleOCR GitHub给的例程中，我尝试跑ICDAR2015，一开始出现过这个现象，我就尝试将batch_size调小了，你会发现确实有效果的，我的12
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2024-04-15 11:12:32
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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
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2024-02-21 19:28:11
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飞桨|PaddlePaddle第一周学习笔记——数据处理 上图为深度学习任务的总体建模流程，从纵向来看分为数据处理、模型设计、训练配置、训练过程和模型保存部分。下面以MNIST数据集识别为例，介绍各部分的实现。数据处理数据处理程序，一般涉及如下五个环节：读入数据 划分数据集 生成批次数据 训练样本集乱序 校验数据有效性1、读入数据并划分数据集在实际应用中，保存到本地的数据存储格式多种多样，如MNI
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2024-10-10 07:05:58
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如何对训练中的模型进行优化（来自百度培训资料）
在模型训练部分，为了保证模型的真实效果，我们需要对模型进行一些调试和优化，主要分为以下五个环节：计算分类准确率，观测模型训练效果。交叉熵损失函数只能作为优化目标，无法直接准确衡量模型的训练效果。准确率可以直接衡量训练效果，但由于其离散性质，不适合做为损失函数优化神经网络。检查模型训练过程，识别潜在问题。如果
选择在实际操作前先看一遍这个，是因为之前实验的时候有很多坑，提前看一遍预防一下，以便出了问题更好定位问题，不至于一模黑乱找。建议还是去github-Document-FAQ上看，gitee上更新确实会慢一些，2021.4.8截的图，差了两次更新。（这个FAQ每周一更新一次，建议持续关注，?我就是用一次关注一次，更新一次，哈哈哈）因人而异，因项目而异。大家都在了解的基础上寻找对自己有用的即可。整体看
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2024-05-27 18:33:16
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前言：
现在网络上有很多百度PaddleOCR的安装教程，但普遍的问题是缺少对整个安装流程框架的讲解，而遇到的问题又五花八门，导致小白安装时容易被绕晕。 本文将以Anaconda--jupyter n
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2023-11-21 13:34:28
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目录前言一、ai studio平台训练1.1、clone paddocr1.2、安装各种包1.3、准备好数据集1.3.1、导入数据集1.3.2、数据集解压1.3.3、划分训练集和验证集1.4、下载预训练权重并解压1.5、配置文件1.6、train1.7、验证(可省略)1.8、保存测试结果1.9、上传结果，拿到名次Reference 前言这章主要教你从0开始一步步在链接: AIStudio平台上进
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2024-01-08 13:30:29
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PaddleLite部署PaddleOCR流程1.准备交叉编译的opencv4.22.准备PaddleLite编译环境（可以选择交叉编译或者本地编译）3.PaddleLite源码编译获得预测库由于PaddleLite的版本更替频繁，我这里用的是 git checkout release/v2.7注意：2.6及以下版本与2.7的 MobileConfig 对应的模型格式有变化不同，需采用对应的opt
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2023-08-28 22:33:30
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简介记录下本地安装PaddleOCR的过程，repo地址：PaddleOCR的github地址。开源的文字识别库还是很香的，star起来。 参考地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/quickstart.md第一步：关注Repo，更新了不迷路点上star和fork，感觉代码全是我写的哈哈哈哈第二步：
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2023-12-11 22:58:51
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之前的模型因为是使用rec_r34_vd_none_bilstm_ctc这个预训练模型，resnet34层，所以比较重，跑起来比较慢，导致识别+检测在部署到现场机器上时差不多要一秒一张。为了加速，考虑以下几种措施：换轻量级的backbone用paddleslim剪枝（参数精度降低）是否可以尝试使用c++部署是否可以转换成其他框架的模型，使用mlkdnn来进行加速。1. 换轻量级backbone1.
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2023-10-09 00:30:04
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1. 数据（待识别内容）要识别的内容是这样的，大致模式是：机器拍摄，然后识别屏幕上的表格文字。2. 字体确定字体的网站：中文：识字体
英文：WhatTheFont
英文：FONT IDENTIFIER
不过以上字体基本都需要自己在网站做一些操作，框字体区域，然后会填写当前框对应的正确字符，再去进行识别。（但是对英文来说，往往在切分字符的时候就错了，所以这里就不再去寻找字体了） 这里选择了几种和上述
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2024-04-30 22:31:42
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上一篇讲了PaddleOCR的简单使用，但是最终的目的肯定是要将它进行服务部署方便我们调用的，这里介绍一下他的服务部署方式选择部署方式官方推荐有以下几种： Python 推理 C++ 推理 Serving 服务化部署（Python/C++） Paddle-Lite 端侧部署（ARM CPU/OpenCL ARM GPU） Paddle.js 部署各个方式优缺点如下由于我本身是做Java开发，不会P
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2023-06-09 21:56:27
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PaddlePaddle简介PaddlePaddle是非常好用的深度学习库，尤其是2.0版本发布以来，高低层API可以自由结合使用，优点如下：可以像tensorflow里面的keras一样非常方便的用几行代码完成模型构建和训练可以像pytorch一样使用通过继承layer层方便结合各种高级神经网络模型PaddleClas为了保持PaddlePaddle主库的核心功能性（主要实现基本算子的优化加速代
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2024-04-04 09:37:10
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# 如何实现Android Paddle OCR
## 操作流程
```mermaid
journey
title 实现Android Paddle OCR操作流程
section 准备工作
开发者->安装PaddleOCR SDK: 开发者通过SDK Manager安装PaddleOCR SDK
开发者->导入PaddleOCR库: 在项目的b
原创
2024-05-12 06:28:48
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# Paddle OCR Python实现教程
## 1. 引言
本教程将指导你如何使用PaddlePaddle框架实现OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）功能。我们将通过Python编程语言来完成任务。
## 2. 整体流程
下表展示了实现"paddle ocr python"的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-10-01 08:00:36
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# PaddleOCR Java: 一站式OCR解决方案
## 引言
光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在将印刷或手写的文本转换为可编辑的数字或字符形式。OCR技术在各种应用场景中发挥着重要作用，例如文档扫描、自动化数据录入、车牌识别等。
PaddleOCR是一个基于深度学习的OCR开源项目，由百度公司研发
原创
2023-08-21 11:24:44
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# 如何实现Python Paddle OCR
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们常常需要帮助新手入门，特别是在一些比较复杂的技术领域。在本文中，我将教会你如何实现"Python Paddle OCR"这一功能。
## 流程概述
首先，让我们看一下实现"Python Paddle OCR"的整个流程。下面是一个简单的表格展示了步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|-----
原创
2024-05-29 05:30:26
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文章目录1 安装PaddleOCR1.1 安装docker1.2 安装PaddleOCR1.2.1 准备docker环境1.2.2 安装PaddlePaddle Fluid v2.01.2.3 克隆PaddleOCR repo代码1.2.4 安装第三方库1.2.5 安装位置2 启动训练2.1 X 下载预训练模型2.2 开始训练2.2.1 下载和配置文件匹配的预训练模型2.2.2 本地上传数据集2
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2024-08-10 10:55:08
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