mirrors/PaddleOCR
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10
applications/PCB字符识别/PCB字符识别.md
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@ -206,11 +206,11 @@ Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest: 尺寸
limit_type: 'min' limit_type: 'min'
``` ```
如需获取已训练模型，请扫码填写问卷，加入PaddleOCR官方交流群获取全部OCR垂类模型下载链接、《动手学OCR》电子书等全套OCR学习资料🎁 如需获取已训练模型，请加入PaddleX官方交流频道，获取20G OCR学习大礼包（内含《动手学OCR》电子书、课程回放视频、前沿论文等重磅资料）
<div align="left">
<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e" width = "150" height = "150" /> - PaddleX官方交流频道：https://aistudio.baidu.com/community/channel/610
</div>
将下载或训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型评估。 将下载或训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型推理
```python ```python

8
applications/光功率计数码管字符识别/光功率计数码管字符识别.md
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@ -409,10 +409,10 @@ python tools/train.py -c rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train/rec_svtr_tiny_6local_6g
### 3.4 验证效果 ### 3.4 验证效果
如需获取已训练模型，请扫码填写问卷，加入PaddleOCR官方交流群获取全部OCR垂类模型下载链接、《动手学OCR》电子书等全套OCR学习资料🎁 如需获取已训练模型，请加入PaddleX官方交流频道，获取20G OCR学习大礼包（内含《动手学OCR》电子书、课程回放视频、前沿论文等重磅资料）
<div align="left">
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</div>
将下载或训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型推理 将下载或训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型推理
* 指标评估 * 指标评估

7
applications/包装生产日期识别.md
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@ -441,10 +441,9 @@ sprider
首先下载预训练模型，PP-OCRv3检测模型下载链接：https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar 首先下载预训练模型，PP-OCRv3检测模型下载链接：https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
如需获取svtr-tiny高精度中文识别预训练模型，请扫码填写问卷，加入PaddleOCR官方交流群获取全部OCR垂类模型下载链接、《动手学OCR》电子书等全套OCR学习资料🎁 如需获取已训练模型，请加入PaddleX官方交流频道，获取20G OCR学习大礼包（内含《动手学OCR》电子书、课程回放视频、前沿论文等重磅资料）
<div align="left">
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</div>
完成下载后，可将模型存储于如下位置: 完成下载后，可将模型存储于如下位置:

7
applications/发票关键信息抽取.md
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@ -279,11 +279,10 @@ LayoutXLM与VI-LayoutXLM针对该场景的训练结果如下所示。
可以看出，对于VI-LayoutXLM相比LayoutXLM的Hmean高了1.3%。 可以看出，对于VI-LayoutXLM相比LayoutXLM的Hmean高了1.3%。
如需获取已训练模型，请扫码填写问卷，加入PaddleOCR官方交流群获取全部OCR垂类模型下载链接、《动手学OCR》电子书等全套OCR学习资料🎁 如需获取已训练模型，请加入PaddleX官方交流频道，获取20G OCR学习大礼包（内含《动手学OCR》电子书、课程回放视频、前沿论文等重磅资料）
- PaddleX官方交流频道：https://aistudio.baidu.com/community/channel/610
<div align="center">
<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e" width = "150" height = "150" />
</div>
#### 4.4.3 模型评估 #### 4.4.3 模型评估

9
applications/多模态表单识别.md
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@ -316,11 +316,11 @@ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py \
<center><img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/5a75137c5f924dfeb6956b5818812298cc3dc7992ac84954b4175be9adf83c77"></center> <center><img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/5a75137c5f924dfeb6956b5818812298cc3dc7992ac84954b4175be9adf83c77"></center>
<center>图8 文本检测方案2-模型评估</center> <center>图8 文本检测方案2-模型评估</center>
使用训练好的模型进行评估，更新模型路径`Global.checkpoints`。如需获取已训练模型，请扫码填写问卷，加入PaddleOCR官方交流群获取全部OCR垂类模型下载链接、《动手学OCR》电子书等全套OCR学习资料🎁 使用训练好的模型进行评估，更新模型路径`Global.checkpoints`。
<div align="left"> 如需获取已训练模型，请加入PaddleX官方交流频道，获取20G OCR学习大礼包（内含《动手学OCR》电子书、课程回放视频、前沿论文等重磅资料）
<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e" width = "150" height = "150" />
</div> - PaddleX官方交流频道：https://aistudio.baidu.com/community/channel/610
将下载或训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型评估 将下载或训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型评估
@ -896,4 +896,3 @@ workbook.close()
- microsoft/unilm/layoutxlm, https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutxlm - microsoft/unilm/layoutxlm, https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutxlm
- XFUND dataset, https://github.com/doc-analysis/XFUND - XFUND dataset, https://github.com/doc-analysis/XFUND

10
applications/手写文字识别.md
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@ -189,11 +189,11 @@ python tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o
[2022/07/14 10:54:06] ppocr INFO: fps:928.948733797251 [2022/07/14 10:54:06] ppocr INFO: fps:928.948733797251
``` ```
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<div align="left">
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</div>
将下载或训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型推理。 将下载或训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型推理
## 8. 模型导出推理 ## 8. 模型导出推理
训练完成后，可以将训练模型转换成inference模型。inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合于实际系统集成。 训练完成后，可以将训练模型转换成inference模型。inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合于实际系统集成。

10
applications/液晶屏读数识别.md
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@ -300,11 +300,11 @@ python tools/eval.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Globa
| 3 | PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型fintune教师模型 |84.80%| | 3 | PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型fintune教师模型 |84.80%|
| 4 | 基于2和3训练好的模型fintune |82.70%| | 4 | 基于2和3训练好的模型fintune |82.70%|
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<div align="left">
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</div>
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#### 4.3.6 模型导出推理 #### 4.3.6 模型导出推理
训练完成后，可以将训练模型转换成inference模型。inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合于实际系统集成。 训练完成后，可以将训练模型转换成inference模型。inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合于实际系统集成。

8
applications/轻量级车牌识别.md
View File

@ -433,10 +433,10 @@ python tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml -o \
Eval.dataset.label_file_list=[/home/aistudio/data/CCPD2020/PPOCR/test/rec.txt] Eval.dataset.label_file_list=[/home/aistudio/data/CCPD2020/PPOCR/test/rec.txt]
``` ```
如需获取已训练模型，请扫码填写问卷，加入PaddleOCR官方交流群获取全部OCR垂类模型下载链接、《动手学OCR》电子书等全套OCR学习资料🎁 如需获取已训练模型，请加入PaddleX官方交流频道，获取20G OCR学习大礼包（内含《动手学OCR》电子书、课程回放视频、前沿论文等重磅资料）
<div align="left">
<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e" width = "150" height = "150" /> - PaddleX官方交流频道：https://aistudio.baidu.com/community/channel/610
</div>
评估部分日志如下： 评估部分日志如下：

8
applications/高精度中文识别模型.md
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@ -44,10 +44,10 @@ pip install -r PaddleOCR/requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simpl
### 快速使用 ### 快速使用
获取SVTR中文模型文件，请扫码填写问卷，加入PaddleOCR官方交流群获取全部OCR垂类模型下载链接、《动手学OCR》电子书等全套OCR学习资料🎁 获取SVTR中文模型文件，请加入PaddleX官方交流频道，获取20G OCR学习大礼包（内含《动手学OCR》电子书、课程回放视频、前沿论文等重磅资料）
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