PPOCR-V4训练-推理全流程

最新推荐文章于 2025-07-04 13:25:41 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-04 13:25:41 发布 · 977 阅读 · 0 ·
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手写文字识别：PaddleOCR基于PPOCRv4的垂类场景模型微调
简简单单的学习笔记，致力于帮助更多前进路上的朋友~
03-04 1万+
PaddleOCR提供的PP-OCR系列模型在通用场景中性能优异，能够解决绝大多数情况下的检测与识别问题。在垂类场景中，如果希望获取更优的模型效果，可以通过模型微调的方法，进一步提升PP-OCR系列检测与识别模型的精度。
PaddleOCR-v4模型训练教程
m0_74386238的博客
11-25 3808
请注意，你的train_data目录结构需要与我一样，如图：！请注意，数据集中不应该出现中文命名！打开下载好的2.6版本，在此2.6的目录下创建一个空文件夹“train_data”，还有一件事，最开始的初步识别也可能出现这个问题，故请仔细检查每一个识别结果。右键未识别处，在弹出菜单中选择“矩形标注”或者“多点标注”，操作鼠标标注。还有一件事，记得查看右边的识别结果，是否正确，有可能识别错误，请自行修正。在标记完所有的数据之后，最后一步，导出“标记结果”和“识别结果”。安装PPOCRLabel。
【PaddleOCR】PP-OCRv5：新一代文字识别解决方案，各个子模型性能参数与PP-OCRv4的对比
qq_38614074的博客
07-02 1818
PP-OCRv5 是 PP-OCR 新一代文字识别解决方案，专注于多场景、多文字类型的文字识别。它支持简体中文、中文拼音、繁体中文、英文、日文五大主流文字类型，并在手写体、竖排文本、生僻字等多种复杂场景下表现出色。相较于 PP-OCRv4，在内部多场景复杂评估集上，PP-OCRv5 的端到端性能提升了 13 个百分点。
国产神级开源 OCR 神器，再次起飞。
公众号：逛逛GitHub
06-05 1742
PP-ChatOCRv4在上一代基础上，结合文心大模型4.5 Turbo强大的理解优势，并支持离线使用多模态文档理解模型PP-DocBee2，实现了更高效的文本图像信息抽取，一站式解决版面分析、生僻字、多页pdf、表格、印章识别等常见的复杂文档信息抽取难点问题。② PP-StructureV3，文档解析能力，其实我一直比较关注复杂版面的解析问题，毕竟常规版面的解析，现在大模型处理也不错，并且也有一些开源方案可以满足，试了几张，一个字，绝！① 关键信息抽取精度相比上一代提升15个百分点，效果业界领先。
PPOCRv3检测模型和识别模型的训练和推理
yinqinggong的博客
12-07 5371
PPOCRv3的训练和推理
C# PaddleOCR ch_PP-OCRv3 ch_PP-OCRv4测试
.NET 人工智能实践
07-07 1482
C# PaddleOCR ch_PP-OCRv3 ch_PP-OCRv4测试
PaddleOcrV4 使用ch_PP-OCRv4_det_cml.yml训练报错
m0_48095841的博客
04-21 1172
报错原因是因为在这个yml文件里有两个Student的网络是PPLCNetNew,但在主干网络里面没有这个网络，所以报错。解决方法：把PPLCNetNew改成PPLCNetV3,然后再加 det:true。还有一个Student2也是同样修改。
身份证识别，关键信息抽取，详细过程一步到位
knowledge112233的博客
09-23 4350
本项目基于Docker容器，后续模型部署需有Docker环境提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考深度学习模型已经在OCR领域，包括文本检测和文本识别任务，获得了巨大的成功。而关键信息提取技术，作为OCR的下游任务，存在非常多的实际应用场景。使用人力来从这些文档中提取信息，是重复且费时费力的。如何通过深度学习模型来从文档图片中自动化地提取出关键信息成为一项亟待解决的挑战，受到学术界和工业界的广泛关注。关键信息提取（KIE）是指从文本或图像中提取关键信息。
ppocr web
03-20
通过容器技术简化部署流程是一个常见的选择。如果已经成功运行了容器并能够访问 `http://localhost:8080` 的 Web 界面，则说明该服务已正常工作[^1]。 以下是基于 Docker 的快速部署命令示例： ```bash docker run ...
基于paddleocr+onnxruntime实现车牌识别C++源码+模型.zip
05-09
3. C++实现车牌识别流程： - 模型转换：首先，我们需要将PaddleOCR的训练模型转换成ONNX格式。这通常通过Paddle的API或第三方工具完成，以便ONNXRuntime能理解和执行。 - 图像预处理：在识别前，原始图像可能需要...
PPOCR的推理流程 全套debug详解
最新发布
ysh的博客
07-04 970
本文档详细介绍了PaddleOCR文本检测系统的实现过程，主要包括以下内容： 系统架构与核心组件： 使用TextSystem类协调检测、分类和识别流程 包含TextDetector、TextClassifier和TextRecognizer三个主要模块 文本检测流程： 图像预处理（DetResizeForTest调整尺寸） DBPostProcess后处理算法实现 从二值化位图提取文本边界框 边界框过滤与排序 方向分类与文本识别： TextClassifier处理180度旋转文本 TextRecognize
PP-OCR-V3-V4模型包含训练模型以及推理模型
11-25
PaddleOCR是一个基于飞桨开发的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）系统。其技术体系包括文字检测、文字识别、文本方向检测和图像处理等模块。以下是其优点： 高精度：PaddleOCR采用深度学习算法进行训练，可以在不同场景下实现高精度的文字检测和文字识别。 多语种支持：PaddleOCR支持多种语言的文字识别，包括中文、英文、日语、韩语等。同时，它还支持多种不同文字类型的识别，如手写字、印刷体、表格等。 高效性：PaddleOCR的训练和推理过程都采用了高效的并行计算方法，可大幅提高处理速度。同时，其轻量化设计也使得PaddleOCR能够在移动设备上进行部署，适用于各种场景的应用。 易用性：PaddleOCR提供了丰富的API接口和文档说明，用户可以快速进行模型集成和部署，实现自定义的OCR功能。同时，其开源代码也为用户提供了更好的灵活性和可扩展性。 鲁棒性：PaddleOCR采用了多种数据增强技术和模型融合策略，能够有效地应对图像噪声、光照变化等干扰因素，并提高模型的鲁棒性和稳定性。 总之，PaddleOCR具有高精度、
ch-PP-OCRv4-det.onnx
05-05
PP-OCR det
PaddleOCR训练自己的私有数据集（包括标注、制作数据集、训练及应用）
m0_60657960的博客
12-25 3228
cuda、cudnn、pytorch、conda、PPOCRLabel等。对每一个图片内容进行检测并改正;完成之后点击右下角确认。自动导出标记结果、自动重新识别、自动保存未提交变更。这次主要改进并优化之前写的一篇内容。记录自己使用的过程，方便后期使用。1、首先启用PPOCRLabel。2、接着点击左下角的自动标注。导出标记结果、导出识别结果。3、确认完成后点击左上角。文件，把下面三个都选上。未完后面接着更...
【Windows10下PP-OCRv4部署指南‌】
qq_25066151的博客
04-20 1060
onnxsim ch_PP-OCRv4_det.onnx ch_PP-OCRv4_det_sim.onnx --overwrite-input-shape 1,3,48,320 # 固定输入尺寸‌:ml-citation{ref=“4,6” data=“citationList”}pip install -r requirements.txt # 从PaddleOCR源码目录安装‌:ml-citation{ref=“1,6” data=“citationList”}
PP-OCRv4识别模型路径解析与应用
Leon_Jinhai_Sun的博客
05-11 298
这个文本识别模型负责将检测到的文本区域图像转换为实际的文本内容。它是 OCR(光学字符识别)流程中的第二步，在文本检测之后执行。是 PaddleOCR 中用于指定文本识别(recognition)模型目录的参数。当首次使用 PaddleOCR 时，如果没有指定模型路径，系统会自动下载预训练模型到默认目录(类似于您示例中的路径)如果您需要处理特殊场景(如手写体、特殊字体等)，可能需要使用自定义训练的模型替换这个默认模型。PP-OCRv4 是 PaddleOCR 的最新版本，相比之前版本有更高的识别准确率。
PP-OCR：实用超轻量级文本识别系统设计详解
OpenCV中文网
09-25 4473
相信很多人对今年上半年YOLOv4的出现记忆尤新，YOLOv4在算法设计上吸纳了众多目标检测任务中验证有效的新技术、新trick，从数据处理、模型设计、训练策略等全方位尝试，最终有机组合...
PP-OCRv4中epoch设置小于500后会出现数据报错
mdd优快云的博客
06-12 391
【代码】PP-OCRv4中epoch设置小于500后会出现数据报错。
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