@ 目录 PaddleOCR简介 环境配置 PaddleOCR2.0的配置环境 Docker 数据集 文本检测 使用自己的数据集 文本识别 使用自己的数据集 字典 自定义字典 添加空格类别 文本角度分类 文本检测 训练 模型准备 启动训练 断点训练 指标评估 测试检测效果 文本识别 启动训练 评估 预测 文本角度分类 训练 启动训练 数据增强 训练 评估 预测 配置文件说明 Global Optimizer (ppocr/optimizer) Architecture (ppocr/modeli

安装基础包 yum -y install epel-release yum -y install kernel-devel yum -y install dkms 编辑文件 /etc/default/grub 修改 “GRUB_CMDLINE_LINUX”rd.driver.blacklist=nouveau nouveau.modeset=0 grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg 重启 安装显卡驱动 下载显卡驱动 https://www.nvidia.c

除了chain,nnet1, nnet2, nnet3训练时调整转移模型,chain模型使用类似与MMI的训练准则 Dan's setup does not uses pre-training. Dan's setup uses a fixed number of epochs and averages the parameters over the last few epochs of training. 首先是脚本 首先可以从脚本中获得神经网络训练的顶层概述. 在egs/rm/s5,egs/

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> 只有2行代码的超市收款单ocr脚本只有2行代码的超市收款单ocr脚本 发了这么多教程,有网友问,为什么没有ocr的.      的确,在opencv教程当中,秀ocr的.与车牌识别.人脸识别,差不多是三大主流demo.      不过,Halcon内置的ocr模块非常彪悍,基本上,常规的工业.商业领域ocr,对于Halcon而言,已经成了标配,就象word的排版功能,实在太简单. 下面示例的脚本,不到100行,主要是图像分割太繁琐 真正用于o

需要做点什么 方便广大烟酒生研究生.人工智障炼丹师算法工程师快速使用百度PaddelPaddle,所以特写此文章,默认使用者已有基本的深度学习概念.数据集概念. 系统环境 python 3.7.4 paddlepaddle-gpu 2.2.2 paddle2onnx 0.9.1 onnx 1.9.0 onnxruntime-gpu 1.9.0 数据准备 MNIST数据集csv文件是一个42000x785的矩阵 42000表示有42000张图片 785中第一列是图片的类别(0,1,2,..,9),

Paddle Lite端侧部署 端侧推理引擎的由来 随着深度学习的快速发展.特别是小型网络模型的不断成熟,原本应用到云端的深度学习推理,就可以放到终端上来做,比如手机.手表.摄像头.传感器.音响,也就是端智能.此外,可用于深度学习计算的硬件也有井喷之势,从Intel到Nvidia.ARM.Mali,再到国产的寒武纪等等. 相比服务端智能,端智能具有低延时.省云端资源.保护数据隐私等优势.目前端智能正逐渐变为趋势,从业界来看,它已经在AI摄像.视觉特效等场景发挥了巨大价值.深度学习推理场景中,多样

服务化部署框架Paddle Serving 概述 常见的深度学习模型开发流程需要经过问题定义.数据准备.特征提取.建模.训练过程,以及最后一个环--将训练出来的模型部署应用到实际业务中.如图1所示,当前用户在训练出一个可用的模型后,可以选择如下四种部署应用方式: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端,请求发送需要推理的输入内容,服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户.

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程>酸奶自动分类脚本(机器学习.人工智能) Halcon强大的图像处理能力,令人往往会忽视其内核,是更加彪悍的机器学习.人工智能.       分类,聚类分析,是机器学习.人工智能的核心算法之一,也是个典型的应用. Halcon内置的聚类分析.机器学习模块,就有:knn邻近算法.向量机SVM.GMM高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,或者混合高斯模型,也可以简写为MOG(Mixture of Gaussian).MLP(多层

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> 水果自动分类脚本(机器学习.人工智能) 前面介绍了超市,流水线,酸奶的自动分类算法,下面再介绍一个水果的自动分类算法. Halcon强大的图像处理能力,令人往往会忽视其更加彪悍的机器学习.人工智能.       分类,聚类分析,是机器学习.人工智能的核心算法之一,也是个典型的应用. Halcon内置的聚类分析.机器学习模块,就有:knn邻近算法.向量机SVM.GMM高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,或者混合高斯模型,

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月微软开源CNTK.最近,百度也宣布开源深度学习引擎 PaddlePaddle. 在这场深度学习的框架之争中,

paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架. 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐,情感分析,词向量,语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比如物体检测,文本生成,图像分类,ctr预估等等,可以快速应用到项目中去 2. 就实际体验来看,训练的速度相比于调用keras,在同等数据集上和相同网络架构上要快上不少.当然也是因为keras本身也是基于在tensorf

GitHub:https://github.com/pengcao/chinese_ocr https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR |-angle 基于VGG分类模型的文字方向检测预测|-bash 环境安装|----setup-python3.sh 安装python3环境|----setup-python3-cpu.sh 安装CPU环境|----setup-python3-gpu.sh 安装CPU环境|-crnn |-ctpn 基于CTPN模型的文本

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的

Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络"学习"的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型.有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署.用户可以选择如下四种部署应用方式之一: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端请求发送需要推理的

​ 飞桨 (PaddlePaddle) 以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个自主研发.功能完备. 开源开放的产业级深度学习平台,集深度学习核心训练和推理框架.基础模型库.端到端开发套件和丰富的工具组件于一体. 飞桨深度学习框架采用基于编程逻辑的组网范式,对于普通开发者而言更容易上手,同时支持声明式和命令式编程,兼具开发的灵活性和高性能.另外飞桨不仅广泛兼容第三方开源框架训练的模型部署,并且为不同的场景的生产环境提供了完备的推理引擎,包括适用于高性能服务器及云端推理的原生推理库

关注「WeiyiGeek」点我,点我 设为「特别关注」,每天带你在B站玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 文章目录 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 EasyOCR 参考来源 0x01 安装部署 环境依赖 环境安装 方法参数 0x02 实践案例 批量识别行程码图片 0x03 入坑出坑 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 Q: 什么是 EasyOCR ? 描述: EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的

写在前面的一些P话: 今天给大家介绍一个超级简单且强大的OCR文本识别工具:easyocr. 这个模块支持70多种语言的即用型OCR,包括中文,日文,韩文和泰文等.完全满足了大家对于语言的要求,不管你说的是中文.外文,还是鸟语,统统都给你拿下.(不是) 废话不多说,下面是这个模块的实战教程. 1.准备 请选择以下任一种方式输入命令安装依赖: Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD).MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal).如果你用

介绍了各种移动设备所使用的GPU,以及各个GPU所支持的压缩纹理的格式和使用方法.1. 移动GPU大全 目前移动市场的GPU主要有四大厂商系列:1)Imagination Technologies的PowerVR SGX系列 代表型号:PowerVR SGX 535.PowerVR SGX 540.PowerVR SGX 543MP.PowerVR SGX 554MP等 代表作  :Apple iPhone全系.iPad全系,三星I9000.P3100等2)Qualcomm(高通)的Adreno

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com

作者:Dominik Göddeke                 译者:华文广 Contents 介绍 准备条件 硬件设备要求 软件设备要求 两者选择 初始化OpenGL GLUT OpenGL 扩展 OpenGL 离屏渲染 GPGPU 概念1: 数组 = 纹理 在CPU上建立数组 在 GPU上生成浮点纹理 数组索引与纹理坐标一一对应 使用纹理作渲染对像 把数据从CPU数组传输到GPU的纹理 把数据从GPU的纹理传输到CPU数组 一个简单的示例 GPGPU 概念 2: 内核 = 着色器 面向

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/5809bb47cc5e52161640c5c8 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师"文亚飞",为大家分享<深度学习在OCR中的应用>. 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作.OCR(