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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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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谈谈自己的一些初感受。
第一感受是
太重，(Wifi版680g，对比Kindle2 289g, Kindle DX 535g)，尤其是看书的时候，一只手持2分钟就感觉手腕开始发酸，必须要2只手同时端着，更多的时候是搁在膝盖上或者放平在书桌上。放平在书桌上问题还不大，和在图书馆看书的姿势差不多。但是放在膝盖上问题很大，由于膝盖位置低，就不得不低头看书，时间稍长，脖子就吃不消了。
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2024-07-22 17:07:40
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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
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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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
# 使用CPU加速Python PaddleOCR
## 引言
在本文中，我将教会你如何使用CPU加速Python PaddleOCR。PaddleOCR是一个基于飞桨PaddlePaddle深度学习框架的OCR工具库，用于文字识别任务。通常情况下，PaddleOCR默认使用GPU来进行加速，但是对于一些没有GPU的设备，我们可以通过使用CPU来实现加速。
## 流程图
```mermaid
原创
2023-12-03 10:13:16
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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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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 \
前几天线上一个项目监控信息突然报告异常，上到机器上后查看相关资源的使用情况，发现 CPU 利用率将近 100%。通过 Java 自带的线程 Dump 工具，我们导出了出问题的堆栈信息。我们可以看到所有的堆栈都指向了一个名为 validateUrl 的方法，这样的报错信息在堆栈中一共超过 100 处。通过排查代码，我们知道这个方法的主要功能是校验 URL 是否合法。很奇怪，一个正则表达式怎么会导致
感谢Intel提供这一次机会，我能够很幸运的参与进来，并且提高自己的编程技术。
下面我介绍一下我的工作内容。
一.模型介绍
PaddleOCR是一个基于飞桨深度学习框架的OCR（Optical Character Recognition）工具包，可用于文本检测、文本识别、关键字识别等场景。它支持多种语言文字识别，包括中文、英文、日文、韩文等，并且具有较高的识别准确率和较快的识别速度。PaddleO
原创
2023-11-13 19:30:31
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怎么将PDF转成Word？哪种工具最好用？在日常需要用到的文档转换类型中PDF转Word恐怕是使用最多的，转换的方法五花八门，而转换效果也是参差不齐。分享几个PDF转换Word的方法，囊括日常文档转换的几种类型，一起来看看具体操作过程吧。首先最简单但是也很少有人知晓的一种方法，不需要下载转换工具就能用。在需要转换的PDF文档处单击鼠标右键，然后在打开方式中选择其中的“Word（桌面）”。文档以Wo
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2024-06-24 18:37:16
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paddle OCR 文本识别总结1、OCR学习汇总1、文本检测1、DB（Differentiable Binarization）2、EAST（Efficient and Accuracy Scene Text）3、CTPN4、CRAFT（Character Region Awareness for Text）5、SegLink2、文本识别1、水平文本识别，CRNN（CNM+RNN+CTC）2、
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2023-09-06 11:02:00
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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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如果您使用OpenCV已有一段时间，那么您应该已经注意到，在大多数情况下，OpenCV都使用CPU，这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题，OpenCV在2010年增加了一个新模块，该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试：简单列举下本文要交代的几个事情：概述已经支持CUDA的OpenCV模块。看一下cv :: gpu :: GpuMat（cv2.c
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2024-02-21 10:52:39
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【新智元导读】机器学习模型训练成本往往令普通人倍感头疼，动辄几十上百块泰坦，别说买，就是租都肉疼。近日，BigGAN作者之一在Github上放出了只需4-8块GPU就能训练的“改进版”BigGAN模型代码，可以说是穷人的福音。新模型使用PyTorch实现。机器学习模型训练是一个耗时费力的过程，而且随着人们对模型性能要求的提升，训练模型需要的计算力正以惊人的速度增长，堆叠高性能GPU进行数据训练几乎
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2024-05-09 11:10:11
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