通用场景OCR文本识别任务-baseline学习（PaddleOCR）一、安装环境和下载数据集二、训练模型三、预测结果四、其他链接： baseline地址“英特尔创新大师杯”深度学习挑战赛 赛道1：通用场景OCR文本识别任务 比赛地址一、安装环境和下载数据集1.首先要安装相应的cuda和cudnn这就不多说了,比如我的是cuda10.2和它对应的cudnn 2.从官网安装paddlepaddle
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2024-05-25 13:10:23
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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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人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别能力，在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。业内也不乏顶尖公司提供的可直接调用的API、SDK，但这些往往面临着定制化场景泛化效果不好、价格昂贵、黑盒可控性低、技术壁垒难以形成多诸多痛点。而今天小编要给大家推荐的是一个完全开源免费的、覆盖人、车、OCR等9大经典识别场景、在CPU上可3毫秒实现急速识别、一行代码就可实现迭代训练的项目Pa
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2024-08-10 11:03:17
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PaddleOCR 图片文字提取需求一.裁剪车牌号码区域二.对车牌小图进行处理三.填充边界四.识别步骤 需求 工作上的一个需求，需要把图片中的车牌号码提取出来。如图，车牌在图片固定位置。开始使用pytesseract，对中文识别特别不友好，毕竟是外国人的东西。同事推荐使用PaddleOCR，国人开发的东西就是不一样，识别正确率居然可以达到90%以上。不过两者都存在共性问题，黑底白字无法识别/
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2024-02-09 18:26:33
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2021SC@SDUSC1.PaddleOCR论文分析 PP-OCR是一种实用的超轻型OCR系统。整个PaddleOCR模型仅用3.5M识别6622个汉字;2.8M识别63个字母数字符号。PP-OCR引入了一系列策略来增强模型的能力、减小模型的规模。并给出了相应的烧蚀实验和实际数据。同时，发布了几个预先训练的中英文识别模型，包括文本检测器(使用97K图像)、方向分类器(使用600K图像)和文本识
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2023-12-18 13:26:50
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# Python PaddleOCR GPU 增加识别速度的方法
在使用 Python PaddleOCR 进行文字识别时，如果你的电脑支持并且安装了合适的 GPU，那么可以通过启用 GPU 加速来大大提高识别速度。本文将介绍如何利用 GPU 加速来增加 Python PaddleOCR 的识别速度，并提供相应的代码示例。
## 什么是 GPU 加速
GPU（图形处理器）是一种高性能的并行处
原创
2023-07-23 10:59:24
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随着人工智能和机器学习的发展，OCR（光学字符识别）技术得到了广泛的应用，其中PaddleOCR作为一个优秀的开源工具，受到了越来越多开发者的关注。尽管PaddleOCR强大的识别能力使其在各种应用场景中表现出色，但部分用户反馈在实际项目中，它的识别速度可能较慢，这显然影响了用户体验。因此，如何提高“PaddleOCR Python识别速度”便成为了关注的焦点。
## 背景描述
PaddleO
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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背景1：在这篇文章编写之前使用到的工具并不是opencv，而是java原有的工具BufferedImage。但因为在使用过程中会频繁切图，放大，模糊，所以导致的jvm内存使用量巨大，分秒中都在以百兆的速度累加内存空间。这种情况会让程序卡顿，频繁的发生full gc。增加了jvm宕机的不确定性，也给自己埋下了定时炸弹。在不断摸索后一直不能解决这个高内存使用率的问题。而这又关乎到程序的稳定，于是在近日
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2024-06-07 13:49:10
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图形处理单元（或简称GPU）会负责处理从PC内部传送到所连接显示器的所有内容，无论你在玩游戏、编辑视频或只是盯着桌面的壁纸，所有显示器中显示的图像都是由GPU进行渲染的。 对普通用户来说，实际上不需要独立显卡就可以向显示器「提供」内容。像笔记本电脑或平板用户，通常CPU芯片都会集成GPU内核，也就是大家熟称的「核显」，这样就可以为对显示要求不高的低功耗设备提供更好的性价比。 正因如此，部分
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2024-05-27 12:40:26
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Nvidia释放的一组cuDNN的库，有效的实现了其与多种深度学习框架的整合。基于cuDNN，加速了代码的运行，同时让研究员避免去关心底层硬件性能。关键字: 编程语言语音识别Nvidia 近日，通过释放一组名为cuDNN的库，Nvidia将GPU与机器学习联系的
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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PaddlePaddle会和Python一样流行吗? 深度学习引擎最近经历了开源热。2013年Caffe开源，很快成为了深度学习在图像处理中的主要框架，但那时候的开源框架还不多。随着越来越多的开发者开始关注人工智能，AI 巨头们纷纷选择了开源的道路：2015年9月Facebook开源了用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块，11月Google开源 TensorFlow，2016年1月微软开
目录注意 ! ! 文中的新版指的是PaddleDetection2.4及以后的环境,2.2 2.3 均为老版! ! !一. 安装依赖环境1.1 Paddle安装1.2 PaddleDetection安装1.3 修改配置文件二. 导出预测模型2.1 JDE YOLOv3+PCB Pyramid ReID2.2 PPyolov2+PPLCNet ReID2.3 车辆MOT任务 注意 ! ! 文中的新
1、安装过程：pip install paddlepaddle如果是安装gpu版本，对应的版本选择参考：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台pip install paddleocr2、应用：import time
import gradio as gr
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
import io
import n
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2024-03-04 13:01:30
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关于提高PaddleOCR识别准确率的一些优化（二）前言一、为什么要判断方向？二、paddleocr方向分类器1.方法介绍2、实际效果测试3、文本框检测实际效果4、结果分析5、解决办法6、方向检测测试结果三、paddlex图像分类1.训练2.测试结果分析四、后续优化方向总结 前言本文基于关于提高OCR识别准确率的一些优化做出了一些改进和尝试，主要分为以下两点： 1、使用paddleocr方向分类
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2024-01-22 20:09:49
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探梦方寸间——移动终端；ARM是谁？；CPU、GPU浅析；我们对传统PC市场的CPU如数家珍，英特尔、AM；指令是CPU能听懂的语言，正如人类的语言一样，词；CISC强大高效，RISC简洁容易，这本是两个不；英特尔成功的要素之一是向前兼容性——至少到目前为；长指令（最长指令可达128位）相比，处理也更加容；ARM与x86处理器的差异；指令集是ARM与x86
# 使用 PaddleOCR 提高文本识别速度
## 引言
在这个信息化飞速发展的时代，文本识别（OCR）技术得到广泛应用。从文档处理到车牌识别，OCR都发挥着重要作用。PaddleOCR 是一个开源的 OCR 工具包，由百度开发，具有高准确性和多语言支持。然而，一些用户在使用 PaddleOCR 进行文本识别时，可能会感到速度较慢。本文将深入探讨 PaddleOCR 的工作原理，识别速度的影
各位关注PaddlePaddle的深度学习开发者， Fluid v1.2 版本近日正式发布啦~在基础框架、预测引擎、模型建设、分布式训练各个方向上完成多项更新。基础框架支持Python3.5及以上全版本。预测引擎优化，预测性能大幅提升。增强了对RL相关的支持能力。模型库新增图像分类任 务的预训练模型、语言模型任务新增基于cuDNN的LSTM实现、分布式word2vec模型。CPU多机异步
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2023-11-11 16:57:15
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