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数平精准推荐 | OCR技术之系统篇
而使用cuda c++编写so的方式，可以更好的适配gpu环境和深度学习框架，更高效地利用机器计算资源。 当然，我们的系统还在持续进化，后续将进一步在资源利用率、调度效率、业务接入速度和运维精细化等方向继续努力。六、结束语我们推出了ocr技术系列文章总共包括了《ocr技术之检测篇》、《ocr技术之识别篇》、《ocr技术...
一文带你读懂 OCR
简介ocr，或光学字符识别，是最早的计算机视觉任务之一，因为在某些方面它不需要用到深度学习。 因此，早在2012年深度学习热潮之前，ocr就有了各种不同的应用，有些甚至可以追溯到1914年 。 这使得很多人认为ocr的挑战已经“解决”，不再具有挑战性。 另一种来自相似来源的观点认为ocr不需要深度学习，换句话说，对...
冀永楠：OCR的应用锦集及背后技术
快速这个特性是很多的应用场景中所要求的，我们的ocr在gpu运行是毫秒级的。 在cpu的话时间要长一点。 还有就是鲁棒性的问题。 在手写体的识别方面我们主要的应用比如手写的备忘，像早期诺基亚有一款可以写字并识别出来。 现在所有的手机里面都有这种功能。 还有一些业务量较大的单据，如运单。 这类业务我们是第一家...
OCRNet: 目标区域上下文信息的特征表达 | ECCV 2020
值得注意的是，double attention对区域数字选择很敏感，将这个超参数调整为64，它的结果表现最佳。 模型复杂度比较：使用大小为的输入feature map 在推理过程中评估其复杂性。 这些数字是在一个p40 gpu与cuda 10.0。 所有的数字都越小越好，从上表可以看出 ocr需要最少的gpu内存和最少的运行时间。 在ctiyscapes数据...
王磊：AI 时代物流行业的 OCR 应用
性能上则通过网络轻量化设计和裁剪、矩阵计算优化、通道优化、gpucpu的定向优化等技术，保证了实际应用落地。 现在腾讯云ocr能够做到7×24小时提供识别服务，每张运单5秒钟可以完成； 识别准确率达到91%，并且整个识别流程不需要人工深度参与，极大的降低用户隐私泄露的风险。 ai 时代物流行业的 ocr 应用.pdfai 时代...
给 AI 换个“大动力小心脏”之 OCR 异构加速
导语：ocr在通用文字识别等场景下有广泛应用，基于fpga异构加速的ocr识别相比cpugpu实现具有延时小、成本低的优势。 我们设计了多fpga芯片协同的异构加速架构，能快速适配业务ocr模型变化，检测识别整体性能为gpu p4 130%，处理延时仅为p4的110，cpu的130。 1. 文字识别技术- ocrocr技术，通俗来讲就是从图像中检测并...
实测超轻量中文OCR开源项目，总模型仅17M
想要试试中文 ocr？ 这个项目可以考虑，轻量模型，不需要 gpu 也能跑得动。? 光学字符识别（ocr）现在已经有很广泛的应用了，很多开源项目都会嵌入已有的 ocr 项目来扩展能力，例如 12306 开源抢票软件，它就会调用其它开源 ocr 服务来识别验证码。 很多流行的开源项目，其背后或多或少都会出现 ocr 的身影。 如果要...
实测超轻量中文OCR开源项目，总模型仅17M
点击上方“opencv学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权想要试试中文 ocr？ 这个项目可以考虑，轻量模型，不需要 gpu 也能跑得动。? 光学字符识别（ocr）现在已经有很广泛的应用了，很多开源项目都会嵌入已有的 ocr 项目来扩展能力，例如 12306 开源抢票软件，它就会调用其它开源 ocr 服务来识别验证码...
CV学习笔记（十六）：Windows环境复现ChineseOCR
项目地址：https:github.comxiaofengshichinese-ocr为了方便下载：https:gitee.comyunshizhijianchinese-ocr因为项目中推荐使用的环境为mac和linux，因此迁移到windows上仍需要一些改动，但是在网上的资料很少，并且处理报错不够全面，踩了一路坑，因此写一篇博客记录一下。 系统要使用的环境如下：特别建议使用虚拟...
tensorflow LSTM + CTC实现端到端OCR
最近在做ocr相关的东西，关于ocr真的是有悠久了历史了，最开始用tesseract，然而效果总是不理想，其中字符分割真的是个博大精深的问题，那么多年那么多算法，然而应用到实际总是有诸多问题。 比如说非等间距字体的分割，汉字的分割，有光照阴影的图片的字体分割等等，针对特定的问题，特定的算法能有不错的效果，但也...
(Keras监督学习)15分钟搞定最新深度学习车牌OCR
要顺利完成本教程，你需要ubuntu,gpu 和 docker.所有的资源都可以在github（https:github.comdeepsystemssupervisely-tutorials）上找到。 源代码位于一个单独的jupyther笔记本上（https:github.comdeepsystemssupervisely-tutorialsblobmasteranpr_ocrsrcimage_ocr.ipynb），并带有解释和必要的可视化。 ? 1在哪里...
彭碧发：腾讯云文字识别OCR技术构建和应用
gpu处理速度是300到500ms，cpu慢一点是3到8s，会通过预处理、投视矫正、去模糊，增加识别的鲁棒性。 身份证识别没有受到客户挑战，通用ocr的产品太复杂了，会有挑战，但身份证没有受到客户挑战。 我们准备在细分场景下继续进行优化。 可以看在icdar两项凭证中取得第一名，但这仅仅是测试，有一定的价值，但更多是在...
如何用YOLO+Tesseract实现定制OCR系统？
在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 ocr 来读取图像中的文字内容。 我将通过 pan-card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。 但首先，让我们熟悉一下光学字符识别的过程。? 什么是 ocr ？ ocr 指的是光学字符识别。 它用于从扫描的文档或图片中读取文本。 这项技术被用来将几乎...
如何用YOLO+Tesseract实现定制OCR系统？
来源：ai开发者在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 ocr 来读取图像中的文字内容。 我将通过 pan-card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。 但首先，让我们熟悉一下光学字符识别的过程。 什么是 ocr ？ ocr 指的是光学字符识别。 它用于从扫描的文档或图片中读取文本。 这项技术...
比OCR更强大的PPT图片一键转文档重建技术
图14 综合分类模型和ocr 模型旋转图片 左图为原图，中图为判断需要旋转 180 度，右图为通过 ocr 预测角度旋转后图片。 2.3 实体提取 通过以上步骤，我们...文档扭曲恢复，文档旋转，语义分割等，主要深度学习，模型部署在 gpu。 排版分析：对各实体的恢复，以及排版处理，逻辑流程部署在 cpu。 后处理： 生成...
【Dev Club 分享】深度学习在 OCR 中的应用
利用海量标定样本数据以及大规模gpu集群的优势让机器自动学习特征和模型参数，能一定程度上弥补底层特征与高层语义之间的不足。 近些年深度学习在人脸识别、目标检测与分类中达到了前所未有的高度，也开启了深度学习在文字分类的新浪潮。 google在photoocr中设计了一套基于hog特征作为输入的5层cnn网络作为ocr识别...
支持40+种语言和本地运行，这个OCR库轻松搞定光学字符识别
机器之心报道参与：路easy ocr 支持 40 多种语言，所需的 gpu 内存为 2gb+，并且支持在 cpu 模式中运行。 ocr（光学字符识别）是是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。 目前，这项技术在拍照搜题、拍照翻译等应用中得到广泛使用。 今天，我们来介绍一个支持 40 多种语言的 ocr 库...
开源OCR文本检测器，基于TextBoxes++和RetinaNet
【导读】ocr由文本定位和文本识别组件构成。 本文介绍github上的一个开源文本定位组件text_detector，它使用了retinanet的结构和textboxes++中的一些技术。 ocr由文本定位和文本识别组件构成，文本定位组件寻找文本所在的位置，文本识别组件识别每个字符。 本文介绍一个开源文本位置探测器text_detector，它的github...
飞桨文字识别模型套件PaddleOCR首次开源，带来8.6M超轻量中英文OCR模型！
项目地址：https:github.compaddlepaddlepaddleocr 8.6m超轻量中英文ocr模型开源 模型画像：总模型大小仅8.6m仅1个检测模型（4.1m）+1个识别模型（4.5m）组成同时支持中英文识别支持倾斜、竖排等多种方向文字识别t4单次预测全程平均耗时仅60ms支持gpu、cpu预测可运行于linux、windows、macos等多种系统paddleocr发布...
基于深度学习的自然场景文字检测及端到端的OCR中文文字识别
实现功能文字方向检测 0、90、180、270度检测文字检测后期将切换到keras版本文本检测实现keras端到端的文本检测及识别不定长ocr识别本文完整项目代码，模型预训练权重，和数据集获取方式关注微信公众号 datayx 然后回复 ocr 即可获取。 环境部署bash##gpu环境sh setup.sh##cpu环境sh setup-cpu.sh##cpu python3环境sh...
