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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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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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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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 \
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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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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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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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
第三章 基础交互
类似于Hello world的一个程序
1. 意识到了Action中sender这个变量的作用，之前从来没用过这个变量的。。。
lblShow.text= [NSStringstringWithFormat:@"%@ button pressed.", [sendertitleForState:UIControlStateNormal]];
这
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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# 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
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
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，
