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原创 PaddleOCR部署—使用 EdgeAI 相机 OpenNCC 开发 Raspberry Pi OCR

PaddleOCR部署—光学字符识别 (OCR) 或光学字符阅读器是将打字、手写或打印文本的图像电子或机械转换为机器编码文本。此过程可应用于各种来源,例如扫描文档、文档照片、场景照片(例如,标志和广告牌上的文字)或电视广播中的字幕文字。OCR 广泛用于将印刷文本数字化,以进行电子编辑、搜索、紧凑存储、在线显示和各种机器处理,包括认知计算、机器翻译、文本转语音和文本挖掘。它是一个涉及模式识别、人工智能和计算机视觉的跨学科领域。

2024-08-20 15:23:11 814

原创 PaddleOCR多语言模型训练教程--泰语 训练自己的其他语言数据集(语料,词典,字体,背景图片,文本图片生成器工具)

本教程属于训练其他语言的训练教程,中文英文已经拥有他自己的模型,但是其他语言没有,我实习的内容是大模型性能提升,负责的是OCR部分,需要训练没有发布的语言模型。此训练教程希望对大家有帮助

2024-08-20 10:09:44 1714

原创 PP-ChatOCRv3—文档场景信息抽取v3产线使用教程

文档场景信息抽取v3(PP-ChatOCRv3)是飞桨特色的文档和图像智能分析解决方案,结合了 LLM 和 OCR 技术,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,结合文心大模型将海量数据和知识相融合,准确率高且应用广泛。文档场景信息抽取v3产线中包含表格结构识别模块版面区域检测模块文本检测模块文本识别模块印章文本检测模块文本图像矫正模块文档图像方向分类模块。

2024-10-21 19:14:26 2355

原创 PP-Structure 快速入门

PP-Structure是PaddleOCR团队研发的智能文档分析系统,旨在帮助开发者更好地完成版式分析、表格识别等文档理解相关的任务。

2024-10-01 16:02:57 1899

原创 使用PaddleHub智能生成,献上浓情国庆福

今年的国庆节,我们以文字的力量传递深情厚谊。通过PaddleHub智能生成的祝福语,为您送上温馨的国庆福。这些祝福词汇满载着对祖国繁荣富强的赞美和对未来的美好期许。这个特殊的日子里,让我们一起祝愿祖国

2024-10-01 15:58:58 1533

原创 基于PaddleSeg的手机屏幕瑕疵检测

PaddleSeg是一个开源的图像分割库,提供了丰富的语义分割算法和预训练模型,能够很好地应对图像中的区域分割问题。通过PaddleSeg,能够对手机屏幕上的划痕、裂纹、亮点等瑕疵进行精确分割与检测。

2024-09-17 22:08:39 1562

原创 实践3-模型评估与调优-文档场景信息抽取(PP-ChatOCRv2_doc)

PP-ChatOCRv2_doc模型调优

2024-09-12 16:59:24 844

原创 2024年最新新手掌握PaddleOCR使用(训练自己数据集与知识蒸馏)

由于框架在不断迭代,最新版的指导希望能帮助新手掌握训练自己的数据集与知识蒸馏过程

2024-09-11 23:27:28 11168 4

原创 实践2模型训练-文档场景信息抽取(PP-ChatOCRv2_doc)

PP -ChatOCRv2_doc模型训练教程

2024-09-10 22:13:39 1165

原创 实践1应用部署-文档场景信息抽取(PP-ChatOCRv2_doc)

此文档介绍了如何通过PP-ChatOCRv2_doc模型进行文档场景信息抽取的训练与部署实践。用户可通过在线体验模型效果,并根据问题定位和微调模型来提升识别精度。同时,文档提供了数据集的准备、模型选择。

2024-09-10 22:09:02 1188 1

原创 基于PaddleNLP开源的抽取式UIE进行医学命名实体识别

是Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架。PaddleNLP借鉴该论文的方法,基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型,开源了。本项目使用torch进行复现微调,并在CMeEE数据集上进行效果测试。本项目仅做了命名实体部分,后续会在ark-nlp项目中加入关系抽取和事件抽取等任务。

2024-09-10 19:44:27 775 1

原创 YOLOv8-DeepSORT-PaddleOCR-监督车辆管理

近年来,人工智能领域发展迅速。这种发展促使我们探索如何利用先进技术来增强高速公路交通摄像头系统。该项目的主要动机是将尖端的深度学习算法无缝集成到我们的车辆管理系统中。通过实现这些目标,我们希望创建一个更高效、更智能的交通监控系统,利用人工智能的力量来增强高速公路的安全和交通管理。或者您可以点击我上面提供的 Vehicle_Quick_Test 笔记本来快速运行测试并查看结果。,包括汽车、卡车、公共汽车和摩托车。,在车辆进入和离开监控区域时对其进行。,进一步增强系统的功能。

2024-09-09 19:22:50 1241 2

原创 基于Flask框架的PaddleOCR部署与应用

PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力开发者训练出更好的模型,并应用落地。Flask是一个使用 Python编写的轻量级 Web 应用框架。本项目旨在将PaddleOCR部署在Flask上,方便调用。

2024-08-26 13:06:19 877 2

原创 AI OCR文本生成器—文本,图像,字体,词典合成OCR数据集

欢迎来到AI OCR文本生成器专栏,这是一个专注于深度学习OCR(光学字符识别)模型训练的文本生成工具的专业平台。在这里,您将了解如何使用该工具生成训练CRNN等OCR模型所需的文本行图像。我们的工具采用模块化设计,允许您轻松添加各种组件,如不同类型的语料库(Corpus)、图像效果(Effect)和布局(Layout)。该工具还与图像增强库完美集成,支持在图像生成的各个阶段应用不同的效果。无论是生成垂直文本,还是为PaddleOCR生成兼容的lmdb数据集,这款工具都能满足您的需求。

2024-08-20 15:52:28 1261

原创 PaddleOCR缅甸语OCR文本渲染数据

欢迎来到AI OCR文本生成器专栏,这是一个专注于深度学习OCR(光学字符识别)模型训练的文本生成工具的专业平台。在这里,您将了解如何使用该工具生成训练CRNN等OCR模型所需的文本行图像。我们的工具采用模块化设计,允许您轻松添加各种组件,如不同类型的语料库(Corpus)、图像效果(Effect)和布局(Layout)。该工具还与图像增强库完美集成,支持在图像生成的各个阶段应用不同的效果。无论是生成垂直文本,还是为PaddleOCR生成兼容的lmdb数据集,这款工具都能满足您的需求。

2024-08-20 10:45:30 1235

原创 美赛MCM和ICM有何区别,分别适合什么样的人群参赛?

随着时间的推移,美赛的比赛时间也越来越近了,今年的美赛的比赛时间是2月份。面对美赛的6种不同类型的题目,很多朋友不清楚他们的区别,以及哪种题型适合自己,所以为了方便大家能够顺利参赛,今天就来介绍下美赛中MCM和ICM的区别,以及它们都是适合于哪些人群参加,希望能够对大家有所帮助。美国大学生数学建模竞赛(也称为世界大学生数学建模,国际大学生数学建模)是一项面向大学本科层次的一个国际性比赛,题目类型有The Mathematical Contest in Modeling(MCM)和The ...

2022-02-10 17:11:21 9986

原创 Python游戏

大佬今天教你用python制作五款简单又好玩的Python游戏​今天给大家带来几个Python小游戏,找回童年的同时学习编程玩法介绍:吃金币,控制左右键,有手就行。源码分享import osimport cfgimport sysimport pygameimport randomfrom modules import *'''游戏初始化'''def initGame(): # 初始化pygame, 设置展示窗口 pygame.init() .

2022-02-08 09:10:03 3638 2

原创 Python和C语言哪个更容易学,感觉学了C语言有点难,只学过C语言的大学生很迷茫?

1、显然C语言更容易学一些,结构简单就不说了,关键字可能是所有的计算机语言中最少的。关键是非常成熟,各种书籍都非常容易找。2、不过,更多的“学了C语言之后不知道可以做什么?”,这类问题其实跟语言无关,C语言只是语言,能做什么,跟操作系统/网络/图形/音频.......这些相关。其实搞ACM比赛,绝大多数人都是觉得C语言更方便。3、Python自带了很多的功能模块,那些纷纷扰扰的功能其实跟语言都关系不大,所学习的都是一些已经造好了的轮子罢了。4、以上说的是“学习”,如果是为了要在短时间内做出一个功

2022-02-03 09:07:22 4045

原创 Python能做什么?

Python的应用非常广泛,无论是工作还是生活,Python都是一个既实用又有趣的技能。刨掉我们常说的Python主要应用领域:Web前端开发,云计算,人工智能,系统运维等等,这些是需要深度学习的。我们今天只谈谈,从事非编程相关工作的人,可以拿Python来做什么呢?简单做了个思维导图,可以看得更清晰一些:在编程领域之外,掌握基本的 Python 技能,你可以做Python爬虫、金融理财分析、大数据分析以及一些其他工作中提升效率的小应用,例如Python数据作图,提升office应用效率等.

2022-02-02 13:11:14 238

基于Python数据预测NBA常规赛MVP预测

Python数据分析NBA最有价值球员项目 本文我利用历史数据(1991-2021年)来预测上赛季(2020-2021赛季)的常规赛MVP,并与实际的MVP进行对比,NBA MVP是Most Valuable Player缩写,指最有价值球员,象征这座奖杯的重要性和个人至高荣荣誉。像乔丹(5次),科比(1次),詹姆斯(4次),库里(2次)等超级巨星都得到过常规赛MVP荣誉。如图依次是乔丹,科比,詹姆斯,库里。其实总决赛MVP也是无尚的荣誉,偶然性比较大,能力最强的球员可能无法得到总决赛MVP。而常规赛的MVP代表着一个球员长期稳定的表现,所以本文我选取常规赛最有价值球员进行预测,排除了球迷支持,超长发挥,球员品行等人为因素影响。 内容有数据读取、数据清理、数据可视化、机器学习中的多元线性回归模型与随机森林模型训练集来进行对比分析,最终得到真实值与实际值进行对比分析

2022-10-07

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