Win10 环境下安装 paddlepaddle 基本环境 CUDA10 + cuDNN 教程俗话说要 工欲善其事，必先利其器 安装环境总是第一步最关键也是初学者最耗时间的步骤之一，所以制作这个教程帮助我们更快入门人工智能官方推荐的环境，我们按照这个教程来就可以了环境本次使用WIN10 64 进行安装CUDA安装这里我们需要自己的驱动版本是否匹配对应到官方的版本，因为我们的版本是满足官方的条件的所
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2024-07-04 05:27:29
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如果打不开，也可以复制链接到https://nbviewer.jupyter.org中打开。 正则化 Regularization1.非正则化模型2.L2正则化L2正则化到底做了什么？3.Dropout3.1Dropout的前向传播3.2Dropout的反向传播4.结论5.全代码 欢迎来到本周的第二个作业。DL模型具有很大的灵活性和容量，如果训练集不够大，那么过拟合可能是一个严重的问题。此时，模型
三、c++版本部署，编写dockfile1、部署服务端1.1、目录1.2、dockerfileFROM registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.9.0-cuda10.1-cudnn7-devel
COPY . /deploy
WORKDIR /deploy
# Install requirements
RUN pip config set g
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2024-10-25 22:35:17
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代码链接：码云：https://gitee.com/dingding962285595/parl_work ；github：https://github.com/PaddlePaddle/PARL1. 连续动作空间离散动作&连续动作2.DDPG讲解Deep Deterministic Policy Gradientdeep-神经网络--DNQ扩展 
PP-OCRv1PP-OCR中，对于一张图像，需要完成以下3个步骤提取其中的文字信息： 使用文本检测方法，获取文本区域多边形信息（PP-OCR中文本检测使用的是DBNet，因此获取的是四点信息）。对上述文本多边形区域进行裁剪与透视变换校正，将文本区域转化成矩形框，再使用方向分类器对方 向进行校正。基于包含文字区域的矩形框进行文本识别，得到最终识别结果。经过以上3个步骤便完成了对于一张图像
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 \
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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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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# 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+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
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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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|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
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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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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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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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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