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 \
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.
引言：显存不足是训练语义分割网络常常遇见的问题，而显存是GPU计算中的稀缺资源。百度深度学习框架PaddlePaddle中的显存优化，不仅可以让研究人员在相同成本的计算设备上训练更大的模型，还可以在消费级别显卡上完成训练。在本篇文章中，我们将会带你使用PaddlePaddle中的显存优化，使用单张1080ti训练语义分割网络DeepLab v3+。同时作者还将训练结果与其他框架做了对比，Paddl
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
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2024-08-20 17:51:53
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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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2021SC@SDUSCEAST解决问题：传统Anchor-based算法检测小框再合并，流程复杂，损失进度，增加耗时EAST特色简洁的pipeline：FCN+Locality-Aware NMS，端到端训练基于FCN像素级预测，直接得到文本行检测结果EAST算法框架解读左边是一个backbone，从这个backbone的四个stage会抽取出四个不同尺度的特征，在分支会对这些特征进行融合，得到
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2024-10-08 19:42:11
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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
PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统，可以实现端到端的图像文本检测。为了在C#平台实现使用OpenVINO™部署PP-OCR模型实现文本识别，让更多开发者快速上手PP-OCR项目，基于此，封装了OpenVINO.CSharp.API.Extensions.PaddleOCR NuGet Package，方便开发者快速安装使用。在本文中，我们将结合OpenVINO.CSh
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_
原创
2024-06-03 14:32:06
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在这篇文章中，我们将介绍如何在Ubuntu系统下搭建PaddleOCR图片文字识别WebAPI。PaddleOCR是一个开源的深度学习模型，可以用于图像中的文本检测和识别。通过使用PaddleOCR，我们可以快速地将图像中的文本提取出来，从而实现自动化的文档处理和信息提取。步骤1：安装PaddlePaddle首先，我们需要安装PaddlePaddle。PaddlePaddle是一个开源的深度学习平
Python 之所以如此受欢迎，能够在众多高级语言中，脱颖而出，除了语法简单，上手容易之外，更多还要归功于 Python 完备的生态环境，有数以万计的 Python 爱好者愿意以 Python 为基础封装出各种有利于开发的第三方工具包。 Python 从1991年诞生到现在，已经过去28个年头了，这其间编写了数以万计的第三方
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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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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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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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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9 月 26 日，NVIDIA英伟达在北京举行GTC大会，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在演讲中展示了能够加快人工智能大规模采用速度的全新技术，并介绍了为云服务商、电商和智慧城市提供的各项计算平台服务。 发布AI 推理软件TensorRT 3：可每秒识别 5,200 张图片为满足市场需求，NVIDIA发布了 TensorRT 3 AI 推理软件，该软件能够在生
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2024-06-16 09:30:45
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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
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2024-03-19 10:38:30
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ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU，GPU，TensorRT，DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。虽然大家用ONNX时更多的是作为一个中间表示，从pytorch转到onnx后直接喂到TensorRT或MNN等各种后端框架，但这并不能否认ONNXRuntime是一
前言上一篇《PaddleOCR C++动态库编译及调用识别（一）》中把PaddleOCR的动态库编译完也调用成功，也考虑了几个可以优化的方法，本来也是想按自己的想法做的优化，过程中也踩到了不少的坑，慢慢填吧。这篇文章算是做了一个踩坑的记录。上篇提的优化方向上图中可以看到，上一篇说过的两个优化方向：替换通用的OCR识别模型分割华容道图片，单张识别替换通用的OCR模型01下载通用OCR模型这个比较简单
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2024-08-12 10:23:54
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