关键词搜索站长工具,县城网站怎么做,山西微网站建设,怎么在百度上做公司网页作者#xff1a;算力魔方创始人/英特尔创新大使刘力
一#xff0c;引言
随着人工智能技术的快速发展#xff0c;光学字符识别#xff08;OCR#xff09;技术已从传统的模式识别方法演进到基于深度学习的端到端解决方案。百度飞桨#xff08;PaddlePaddle#xff09;团…作者算力魔方创始人/英特尔创新大使刘力
一引言
随着人工智能技术的快速发展光学字符识别OCR技术已从传统的模式识别方法演进到基于深度学习的端到端解决方案。百度飞桨PaddlePaddle团队最新推出的PP-OCRv5模型在精度和效率上实现了显著突破结合Intel OpenVINO工具套件的硬件加速能力能够为各类文档处理场景提供更强大的支持。 二算力魔方简介
算力魔方是一款可以DIY的迷你主机采用了抽屉式设计后续组装、升级、维护只需要拔插模块。通过选择不同算力的计算模块再搭配不同的 IO 模块可以组成丰富的配置适应不同场景。
性能不够时可以升级计算模块提升算力IO 接口不匹配时可以更换 IO 模块调整功能而无需重构整个系统。
本文以下所有步骤将在带有Intel i5-1165G7处理器的算力魔方上完成验证。 三实施步骤
1准备工作
安装Miniconda并创建虚拟环境
conda create -n PP-OCRv5_OpenVINO python3.11 #创建虚拟环境
conda activate PP-OCRv5_OpenVINO #激活虚拟环境
python -m pip install --upgrade pip #升级pip到最新版本
pip install -r requirements.txt # 安装所需的软件包 2模型部署
下载并安装PaddlePaddle 和 PaddleOCRpip install paddlepaddle #安装
paddlepaddlepip install paddleocr #安装
paddleocrpip install onnx1.16.0 #安装
onnxpaddleocr install_hpi_deps cpu #调用并运行组件 3下载PP-OCRv5_server 预训练模型
wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv5_server_det_infer.tar tar -xvf PP-OCRv5_server_det_infer.tar # 下载并解压 PP-OCRv5_server_det 预训练模型
Wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv5_server_rec_infer.tar tar -xvf PP-OCRv5_server_rec_infer.tar # 下载并压缩 PP-OCRv5_server_rec 预训练模型
wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-LCNet_x1_0_doc_ori_infer.tar tar -xvf PP-LCNet_x1_0_doc_ori_infer.tar # 下载并压缩 PP-OCRv5_server_cls 预训练模型 4将PP-OCRv5_server 模型导出至 ONNX
paddlex --paddle2onnx --paddle_model_dir ./PP-OCRv5_server_det_infer --onnx_model_dir ./PP-OCRv5_server_det_onnx# 将 PP-OCRv5_server_det 导出到 ONNX
paddlex --paddle2onnx --paddle_model_dir ./PP-OCRv5_server_rec_infer --onnx_model_dir ./PP-OCRv5_server_rec_onnx# 将 PP-OCRv5_server_rec 导出到 ONNX
paddlex --paddle2onnx --paddle_model_dir ./PP-LCNet_x1_0_doc_ori_infer --onnx_model_dir ./PP-OCRv5_server_cls_onnx# 将 PP-OCRv5_server_cls 导出到 ONNX 5运行脚本
要快速开始使用 PP-OCRv5_OpenVINO 项目请执行以下步骤
python main.py --image_dir images/handwrite_en_demo.png \ #运行python代码调用推理
--det_model_dir PP-OCRv5_server_det_onnx/inference.onnx \
--det_model_device CPU \
--rec_model_dir PP-OCRv5_server_rec_onnx/inference.onnx \
--rec_model_device CPU
后续程序会将识别到的文本结果直接打印到控制台 视频链接基于算力魔方与PP-OCRv5的OpenVINO智能文档识别方案 (qq.com)
四 结论 本文详细介绍了基于PP-OCRv5和OpenVINO的智能文档信息提取解决方案的部署流程。新版本的PP-OCRv5在精度和速度上都有显著提升结合OpenVINO的硬件加速能力能够实现高效的文档处理。该方案特别适合需要处理大量文档的企业场景如金融票据识别、合同审核、档案数字化等应用。
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