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jingsongliujing / OnnxOCR

基于PaddleOCR重构，并且脱离PaddlePaddle深度学习训练框架的轻量级OCR，推理速度超快
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大佬你好，你的教程里面用的v2.0的模型，问一下v3和v4可以吗，预处理和后处理有没有区别 #3

Open ccl-private opened 4 months ago

ccl-private commented 4 months ago

如题

jingsongliujing commented 4 months ago

v3和v4需要修改前后处理，这个有时间我再做个兼容

ccl-private commented 4 months ago

好的，给星关注～

ccl-private commented 4 months ago

我成功将V3跑起来了，v3的rec模型输入高度是48,v2是32。 先将./onnx/util.py里面参数修改parser.add_argument("--rec_image_shape", type=str, default="3, 48, 320") 然后将./onnx/onnx_paddleocr.py里面这一行注释params.rec_image_shape = "3, 32, 320"

jingsongliujing commented 4 months ago

OK，感谢

jingsongliujing commented 4 months ago

但是实际上我们也试过v3，OCR的中文识别精度不如v2的server版本，v4的话精度虽然比较高，但推理速度上又比较慢，相比之下，v2的server版本是一个速度和精度都比较不错的版本选择

jingsongliujing commented 2 months ago

我已经更新到ppocrv4版本的推理，比paddlepaddle框架直接推理快五倍

ccl-private commented 2 months ago

厉害

awaqq520 commented 2 months ago

我已经更新到ppocrv4版本的推理，比paddlepaddle框架直接推理快五倍

可以将它部署到c++环境中嘛,我弄了onnxruntime静态库和opencv静态库,我想生成一个,不依赖于环境的(只需要onnx和exe就可以进行预测)