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        OCR神器現(xiàn)世,Star 8.4K,霸榜GitHub

        共 2346字,需瀏覽 5分鐘

         ·

        2021-01-27 09:10

        OCR 方向的工程師,一定需要知道這個(gè) OCR 開(kāi)源項(xiàng)目:PaddleOCR

        短短幾個(gè)月,累計(jì) Star 數(shù)量已超過(guò)8.5K;
        頻頻登上?Github Trending 日榜月榜;
        稱它為?OCR 方向目前最火的 repo?絕對(duì)不為過(guò);
        最近,它又帶來(lái)四大新發(fā)布與升級(jí)。

        核心內(nèi)容先睹為快:

        • 新發(fā)布數(shù)據(jù)合成工具 Style-Text:可以批量合成大量與目標(biāo)場(chǎng)景類似的圖像,在多個(gè)場(chǎng)景驗(yàn)證,效果均提升15%以上。
        • 全新發(fā)布半自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注工具 PPOCRLabel:有了它數(shù)據(jù)標(biāo)注工作事半功倍,相比 labelimg 標(biāo)注效率提升60%以上,社區(qū)小規(guī)模測(cè)試,好評(píng)如潮。
        • 多語(yǔ)言識(shí)別模型效果升級(jí):在開(kāi)源測(cè)試集評(píng)估,中文、英文、韓語(yǔ)、法語(yǔ)、德語(yǔ)、日文識(shí)別效果均優(yōu)于 EasyOCR。
        • PP-OCR 開(kāi)發(fā)體驗(yàn)再升級(jí):支持動(dòng)態(tài)圖開(kāi)發(fā)(訓(xùn)練調(diào)試更方便),靜態(tài)圖部署(預(yù)測(cè)效率更高),魚(yú)與熊掌可以兼得。

        ?PaddleOCR 歷史表現(xiàn)回顧?


        先看下 PaddleOCR 自去年6月開(kāi)源以來(lái),短短幾個(gè)月在?GitHub 上的表現(xiàn):


        • 6月,8.6M 超輕量模型發(fā)布,GitHub Trending?全球趨勢(shì)榜日榜第一。
        • 8月,開(kāi)源 CVPR 2020頂會(huì) SOTA 算法,再上 GitHub 趨勢(shì)榜單!
        • 10月,發(fā)布 PP-OCR 算法,開(kāi)源 3.5M 超超輕量模型,再下?Paperswithcode 趨勢(shì)榜第一。


        這個(gè)含金量,廣大的 GitHub 開(kāi)發(fā)者們自然懂,3.5M 超超輕量模型的效果圖大家直接看,絕對(duì)杠杠的。


        火車(chē)票、表格、金屬銘牌、翻轉(zhuǎn)圖片、外語(yǔ)都是妥妥的,3.5M 的模型能達(dá)到這個(gè)識(shí)別精度,絕對(duì)是良心之作了!

        傳送門(mén)
        Github:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

        那么最近的12月份更新,又給大家?guī)?lái)哪些驚喜呢?

        ?全新發(fā)布 OCR 數(shù)據(jù)合成工具:Style-Text ?


        比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)合成算法, Style-Text 可以實(shí)現(xiàn)特殊背景下的圖片風(fēng)格遷移,只需要少許目標(biāo)場(chǎng)景圖像,就可以合成大量數(shù)據(jù),效果展示如下:


        1、相同背景批量數(shù)據(jù)合成


        2、相同文字批量數(shù)據(jù)合成


        3、圖片分離前景背景


        除了拉風(fēng)的效果,采用這樣的合成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)一起訓(xùn)練,可以顯著提升特殊場(chǎng)景的性能指標(biāo),分別以兩個(gè)場(chǎng)景為例:


        怎么樣,絕對(duì)是黑科技了吧。

        這項(xiàng)能力核心算法是基于百度和華科合作研發(fā)的文本編輯算法《Editing Text in the Wild》:
        https://arxiv.org/abs/1908.03047

        不同于常用的基于 GAN 的數(shù)據(jù)合成工具, Style-Text 主要框架包括:

        • 文本前景風(fēng)格遷移模塊
        • 背景抽取模塊
        • 融合模塊

        經(jīng)過(guò)這樣三步,就可以迅速實(shí)現(xiàn)圖片文字風(fēng)格遷移啦。


        ??超強(qiáng) OCR 數(shù)據(jù)標(biāo)注工具:PPOCRLabel ?


        除了數(shù)據(jù)合成,數(shù)據(jù)標(biāo)注也一直是深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者關(guān)注的重點(diǎn),無(wú)論是從成本還是時(shí)間上面,提高標(biāo)注效率,降低標(biāo)注成本太重要了。

        PPOCRLabel 通過(guò)內(nèi)置高質(zhì)量的 PPOCR 中英文超輕量預(yù)訓(xùn)練模型,可以實(shí)現(xiàn) OCR 數(shù)據(jù)的高效標(biāo)注。

        CPU 機(jī)器運(yùn)行也是完全沒(méi)問(wèn)題的。

        話不多說(shuō),直接看 PPOCRLabel 效果演示:


        用法也是非常的簡(jiǎn)單,標(biāo)注效率提升60%-80%是妥妥的。

        只能說(shuō),真的太香了。


        ?最好的多語(yǔ)言模型效果?

        簡(jiǎn)單對(duì)比一下目前主流 OCR 方向開(kāi)源 repo 的核心能力:

        ▲?中英文模型性能及功能對(duì)比

        其中,部分多語(yǔ)言模型性能及功能(F1-Score)對(duì)比(僅 EasyOCR 提供)。


        值得一提的是,目前已經(jīng)有全球開(kāi)發(fā)者通過(guò) PR 或者 issue 的方式為 PaddleOCR 提供多語(yǔ)言的字典和語(yǔ)料,在 PaddleOCR 上已經(jīng)完成了全球主流語(yǔ)言的廣泛覆蓋:包括中文簡(jiǎn)體、中文繁體、英文、法文、德文、韓文、日文、意大利文、西班牙文、葡萄牙文、俄羅斯文、阿拉伯文、印地文、維吾爾文、波斯文、烏爾都文、塞爾維亞文(latin)、歐西坦文、馬拉地文、尼泊爾文、塞爾維亞文、保加利亞文、烏克蘭文、白俄羅斯文、泰盧固文、卡納達(dá)文、泰米爾文,也歡迎更多開(kāi)發(fā)者可以參與共建。


        ?PP-OCR 開(kāi)發(fā)體驗(yàn)再升級(jí)?


        動(dòng)態(tài)圖和靜態(tài)圖是深度學(xué)習(xí)框架常用的兩種模式。在動(dòng)態(tài)圖模式下,代碼編寫(xiě)運(yùn)行方式符合 Python 程序員的習(xí)慣,易于調(diào)試,但在性能方面, Python 執(zhí)行開(kāi)銷(xiāo)較大,與 C++有一定差距。

        相比動(dòng)態(tài)圖,靜態(tài)圖在部署方面更具有性能的優(yōu)勢(shì)。靜態(tài)圖程序在編譯執(zhí)行時(shí),預(yù)先搭建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以脫離 Python 依賴,在 C++端被重新解析執(zhí)行,而且擁有整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也能進(jìn)行一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。


        飛槳?jiǎng)討B(tài)圖中新增了動(dòng)態(tài)圖轉(zhuǎn)靜態(tài)圖的功能,支持用戶使用動(dòng)態(tài)圖編寫(xiě)組網(wǎng)代碼。預(yù)測(cè)部署時(shí),飛槳會(huì)對(duì)用戶代碼進(jìn)行分析,自動(dòng)轉(zhuǎn)換為靜態(tài)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),兼顧了動(dòng)態(tài)圖易用性和靜態(tài)圖部署性能兩方面優(yōu)勢(shì)。


        ?良心出品的中英文文檔教程?




        別的不需要多說(shuō)了,大家訪問(wèn) GitHub 點(diǎn)過(guò) star 之后自己體驗(yàn)吧:
        https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

        本文部分素材來(lái)源于網(wǎng)絡(luò),如有侵權(quán),聯(lián)系刪除。



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