Paddle Serving 是飞桨服务化部署框架,能够帮助开发者轻松实现从移动端、服务器端调用深度学习模型的远程预测服务。 Paddle Serving围绕常见的工业级深度学习模型部署场景进行设计,具备完整的在线服务能力,支持的功能包括多模型管理、模型热加载、基于Baidu-RPC的高并发低延迟响应能力、在线模型A/B实验等,并提供简单易用的Client API。Paddle Serving可以
PaddleOCR 是目前最好的开源OCR框架, 但paddle框架的兼容性实在不怎么好, 部署的时候容易出现各种各样的问题. 如果能把PaddleOCR转成ONNX, 就可以跳过paddle框架坑的同时, 又可以白嫖PaddleOCR的强大检测性能. 本文会介绍一下, 如何把最新的PP_OCRv4
详细描述了 语料库、材料、训练、评估、预测,完整流程。对于细分场景推荐使用轻定制功能(标注少量数据进行模型微调)以进一步提升效果
PaddleOCRSharp v4.3版本,已经于5月23日发布。该版本的发布,在不影响识别精度的同时,带来了10%~15%速度的提升。 项目地址:https://gitee.com/raoyutian/PaddleOCRSharp 项目简介 PaddleOCRSharp 作者是广州英田信息科技有限
PaddleOCR提供DB文本检测算法,支持MobileNetV3、ResNet50_vd两种骨干网络,可以根据需要选择相应的配置文件,启动训练。 本节以icdar15数据集、MobileNetV3作为骨干网络的DB检测模型(即超轻量模型使用的配置)为例,介绍如何完成PaddleOCR中文字检测模型的训练、评估与测试。
[百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 预测部署简介与总览](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17439619.html) [百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inf
[toc] [百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 预测部署简介与总览](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17439619.html) [百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Padd
注意:32位pip没有PaddlePaddle源 Python 3.7.4 => AIStudio NoteBook 环境中的版本,3.8 后期运行源码时会有问题 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/80824/202305/80824-2023052
手写数字识别任务 用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字。 使用 pip 工具安装 matplotlib 和 numpy python -m pip install matplotlib numpy -i https://mirror.baidu.co
张量(Tensor)、标量(scalar)、向量(vector)、矩阵(matrix) 飞桨 使用张量(Tensor) 来表示神经网络中传递的数据,Tensor 可以理解为多维数组,类似于 Numpy 数组(ndarray) 的概念。与 Numpy 数组相比,Tensor 除了支持运行在 CPU 上
[百度飞桨(PaddlePaddle)安装](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17359066.html) [OCR 文字检测(Differentiable Binarization DB)](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/1
基础 [自然语言处理(NLP)](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17450994.html) [自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17451860.html) [自然语言处理(N
对带有感情色彩的主观性文本进行 分析、处理、归纳和推理的过程,输入文本 => (描述实体/entity,属性/aspect,情感/opinion ,观点持有者/holder,时间/time)