PaddleOCR学习笔记 01-PaddleOCR简介

简介: 《PaddleOCR学习笔记 01-PaddleOCR简介》涵盖了PaddleOCR的基础介绍、OCR技术概览、PaddleOCR的开源状态及主要算法,包括文字检测与识别算法、百度自研的SAST、SRN和End2End-PSL等,以及9m超轻量模型的介绍。适合初学者入门学习。

PaddleOCR学习笔记 01-PaddleOCR简介

视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1nf4y1U7RX?p=4

官网地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

入门教程:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/467229

OCR简介

image-20210319084824874

image-20210319084920478

image-20210319085015245

image-20210319085141214

image-20210319085309535

PaddleOCR开源情况

image-20210319085537431

image-20210319085604546

PaddleOCR文字检测算法

image-20210319085811326

17年cvpr,基于回归

弃用了anchor,多通道的FCN接一个NMS,对feature map的每个像素点都有一个检测结果

image-20210319090018061

image-20210319090217415

image-20210319090600079

image-20210319090825390

image-20210319090953127

基于分割的方法可以检测不规则的文本,更加准确。

image-20210319091228823

总的来说,在本地的话使用模型resnet50_vd比较好一些,在端侧使用mobilenetv3比较好些。

PaddleOCR文字识别算法

image-20210319091615079

image-20210319091916464

image-20210319092226967

image-20210319092246663

PaddleOCR总结

image-20210319092416895

image-20210319092450764

百度自研文本检测算法-SAST

image-20210319092558983

image-20210319093201559

百度自研文字识别算法-SRN

image-20210319093144856

image-20210319093624447

百度自研端到端算法-End2End-PSL*

image-20210319093803760

image-20210319094115799

image-20210319094201440

PaddleOCR 9m超轻量模型

image-20210319094237193

image-20210319094250137

image-20210319094323856

image-20210319094426465

image-20210319094457240

结束

image-20210319094822801

image-20210319094944208

image-20210319095010063

image-20210319095127265

image-20210319095228216

image-20210319095337424

image-20210319095419033

image-20210319095812466

image-20210319100522602

image-20210319100702474

目录
相关文章
|
并行计算 Linux C语言
PaddleOCR
PaddleOCR
2666 0
|
网络协议 Python
python中socket客户端发送和接收数据
【4月更文挑战第7天】本教程聚焦TCP客户端数据发送与接收。使用Python的`socket`模块,通过`send()`发送字节串至服务器,如`client_socket.send(message_bytes)`;用`recv()`接收数据,如`received_data = client_socket.recv(buffer_size)`。异常处理确保网络错误时程序健壮性,例如`try-except`捕获`socket.error`。理解和掌握这些基础操作对于构建稳定的TCP客户端至关重要。
3215 1
|
11月前
|
负载均衡 Docker Python
vLLM-Ascend 安装部署与环境配置指南
vLLM-Ascend 是 vLLM 项目专为华为昇腾 NPU 设计的硬件插件,支持主流大模型与多模态架构,提供高性能推理能力。项目结构清晰,涵盖核心算子、工具脚本与容器化部署方案,兼容单/多节点环境,助力高效构建昇腾上的 AI 推理服务。
5052 1
|
数据采集 机器学习/深度学习 运维
量化合约系统开发架构入门
量化合约系统核心在于数据、策略、风控与执行四大模块的协同,构建从数据到决策再到执行的闭环工作流。强调可追溯、可复现与可观测性,避免常见误区如重回测轻验证、忽视数据质量或滞后风控。初学者应以MVP为起点,结合回测框架与实时风控实践,逐步迭代。详见相关入门与实战资料。
|
机器学习/深度学习 文字识别 自然语言处理
OCR技术:解锁文字识别的无限可能
OCR(光学字符识别)技术是数字化浪潮中的关键工具,可将纸质文档、手写笔记或复杂背景下的文字图像转化为可编辑文本。本文从图像采集、预处理、字符识别到文本校正,全面解析OCR技术的原理,并探讨其在智能办公、智慧交通、便捷生活等领域的广泛应用。未来,OCR将与自然语言处理、计算机视觉等技术深度融合,推动智能化和综合化发展。通过开放生态系统和政策支持,开发者可探索更多创新场景,如古籍数字化、盲人阅读等,为社会带来更多价值。
2521 57
|
机器学习/深度学习 文字识别 自然语言处理
分析对比大模型OCR、传统OCR和深度学习OCR
OCR技术近年来迅速普及,广泛应用于文件扫描、快递单号识别、车牌识别及日常翻译等场景,极大提升了便利性。其发展历程从传统方法(基于模板匹配和手工特征设计)到深度学习(采用CNN、LSTM等自动学习高级语义特征),再到大模型OCR(基于Transformer架构,支持跨场景泛化和少样本学习)。每种技术在特定场景下各有优劣:传统OCR适合实时场景,深度学习OCR精度高但依赖大量数据,大模型OCR泛化能力强但训练成本高。未来,大模型OCR将结合多模态预训练,向通用文字理解方向发展,与深度学习OCR形成互补生态,最大化平衡成本与性能。
7765 11
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
Python+YOLO v8 实战:手把手教你打造专属 AI 视觉目标检测模型
本文介绍了如何使用 Python 和 YOLO v8 开发专属的 AI 视觉目标检测模型。首先讲解了 YOLO 的基本概念及其高效精准的特点,接着详细说明了环境搭建步骤,包括安装 Python、PyCharm 和 Ultralytics 库。随后引导读者加载预训练模型进行图片验证,并准备数据集以训练自定义模型。最后,展示了如何验证训练好的模型并提供示例代码。通过本文,你将学会从零开始打造自己的目标检测系统,满足实际场景需求。
17302 1
Python+YOLO v8 实战:手把手教你打造专属 AI 视觉目标检测模型
|
算法 Go 计算机视觉
YOLOv8结构解读
YOLOv8是Ultralytics团队开发的最新目标检测模型,基于YOLO系列的高效单阶段架构,进一步优化了精度与速度。相比YOLOv5,YOLOv8在Backbone中移除了Focus模块,优化了CSP结构;在Neck部分增强了特征融合能力;Head部分采用Anchor-Free与解耦头设计,提升检测精度。此外,YOLOv8引入了更先进的损失函数、自对抗训练和动态标签分配等策略,显著提高了模型性能与鲁棒性。
3732 0
|
文字识别
文本,文字识别,PaddleOCR,如何删除,PaddleOCR详解,检测,方向分类器,识别,检测的意思是检查字符的位置,查像素坐标,方向分类器,能够实现180度的图像,字符识别是把识别字符
文本,文字识别,PaddleOCR,如何删除,PaddleOCR详解,检测,方向分类器,识别,检测的意思是检查字符的位置,查像素坐标,方向分类器,能够实现180度的图像,字符识别是把识别字符