本文涉及的Padavan源码如下：https://github.com/hanwckf/rt-n56uhttps://github.com/chongshengB/rt-n56uhttps://github.com/padavanonly/rt-n56uhttps://github.com/immortalwrt/padavan其中hanwckf的源码最先支持了7915无线芯片，也就是支持了wif
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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绪论查看《为什么FPGA/ADC通信在工业领域下更喜欢用GPMC接口？》了解TinyML~今天介绍几个与TinyML相关的开源项目。TinyML Cookbookhttps://github.com/PacktPublishing/TinyML-Cookbook 介绍这本书是关于 TinyML 的，TinyML 是一个快速发展的领域，位于机器学习和嵌入式系统的独特交叉点，可以使 AI 在微控制器
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
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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@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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# 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
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
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.
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
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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介绍光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本材料的图像文件进行分析识别处理，以获取文字和版本信息的过程。也就是说将图象中的文字进行识别，并返回文本形式的内容。例如（该预测效果基于PaddleHub一键OCR中文识别效果展示）：(6)PaddleHub现已开源OCR文字识别的预训练模型（超轻量ppocrmobile系列和通用ppocrserver
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2024-03-15 15:45:59
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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
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2024-08-10 11:05:49
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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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导读时隔数月之后PaddleOCR发版v2.2，又带着新功能和大家见面了。本次更新，为大家带来最新的版面分析与表格识别技术：PP-Structure。核心功能点如下：支持对图片形式的文档进行版面分析，可以划分文字、标题、表格、图片以及列表5类区域（与Layout-Parser联合使用）支持文字、标题、图片以及列表区域提取为文字字段（与PP-OCR联合使用）支持表格区域进行结构化分析，最终结果输出E
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2024-05-13 12:20:29
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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
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2024-04-25 12:36:23
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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
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2024-07-11 17:29:11
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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
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2024-05-25 08:07:17
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