一区二区三区三上|欧美在线视频五区|国产午夜无码在线观看视频|亚洲国产裸体网站|无码成年人影视|亚洲AV亚洲AV|成人开心激情五月|欧美性爱内射视频|超碰人人干人人上|一区二区无码三区亚洲人区久久精品

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

如何在C#中部署飛槳PP-OCRv4模型

英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 來源:英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 2025-02-17 10:58 ? 次閱讀

作者:劉力算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使

《超4萬6千星的開源OCR黑馬登場,PaddleOCR憑什么脫穎而出?》收到了讀者熱烈反響c,很多讀者提出:如何在C#中部署飛槳PP-OCRv4模型?本文從零開始詳細(xì)介紹整個(gè)過程。

1什么是PP-OCRv4模型?

PP-OCRv4是PaddleOCR工具庫的PP-OCR系列模型中,當(dāng)前性能最優(yōu)的一個(gè)。它在前代模型(PP-OCRv3)的基礎(chǔ)上,針對(duì)檢測模型和識(shí)別模型進(jìn)行了數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練策略等多個(gè)模塊的優(yōu)化,在多個(gè)應(yīng)用場景中,精度均有大幅提升:

·中文場景,相對(duì)于PP-OCRv3中文模型提升超4%;

·英文數(shù)字場景,相比于PP-OCRv3英文模型提升6%;

·多語言場景(支持韓語、日語、德語、法語等80種語言),平均準(zhǔn)確率提升超8%。

PP-OCRv4是一個(gè)兩階段的OCR系統(tǒng),包含檢測模型、方向分類模型和識(shí)別模型。在檢測和識(shí)別之間添加方向分類模型,將不同角度的文本檢測框修正為水平檢測框,方便識(shí)別模型完成行文本識(shí)別。

c6e365b0-eab3-11ef-9310-92fbcf53809c.png

為了適應(yīng)服務(wù)器和邊緣端不同場景的部署需求,PP-OCRv4提供兩種推理模型權(quán)重版本:

邊緣端:中英文超輕量PP-OCRv4模型(16.1M) = 檢測模型(4.7M) + 識(shí)別模型(10.0M) + 方向分類模型(1.4M)。Hmean:62.24%;ACC:70.1%。

服務(wù)器端:中英文高精度PP-OCRv4 server模型(199.4M) = 檢測模型(110M) + 識(shí)別模型(88M) + 方向分類模型(1.4M)。Hmean:82.69%;ACC:84.04%。

PP-OCRv4模型詳述鏈接:

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/docs/ppocr/blog/PP-OCRv4_introduction.mdsudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'

PP-OCRv4模型的卓越性能使其在多個(gè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景,如文檔掃描、文字提取、智能表單填寫、物流信息追蹤、文檔自動(dòng)化處理、智能服務(wù)窗口、文獻(xiàn)資料整理等等。本文將介紹使用OpenVINO工具套件在英特爾 CPU、獨(dú)立顯卡、集成顯卡和NPU上優(yōu)化并部署飛槳PP-OCRv4模型。

PP-OCRv4模型在飛槳AIStudio星河社區(qū)范例項(xiàng)目:

https://aistudio.baidu.com/projectdetail/8770259

2OpenVINO C# API簡介

OpenVINO C# API是一個(gè)開源的 OpenVINO 的 .Net wrapper(包裝器)項(xiàng)目,它基于最新的OpenVINO Runtime庫開發(fā),通過調(diào)用官方的OpenVINO C API ,允許開發(fā)者在 .NET 和 .NET Framework 環(huán)境中使用 C# 語言調(diào)用AI模型,并實(shí)現(xiàn)AI模型在英特爾 CPU、獨(dú)立顯卡、集成顯卡、NPU上的推理加速。

OpenVINO C# API的GitHub倉:https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API

3搭建開發(fā)環(huán)境

請參考《C# 中使用OpenVINO:輕松集成AI模型!》完成OpenVINO C# API開發(fā)環(huán)境搭建。然后,啟動(dòng)“命令提示符”,用命令創(chuàng)建“ppocrv4_csharp”推理項(xiàng)目:

dotnet new console -o ppocrv4_csharp -f net8.0

c70802f8-eab3-11ef-9310-92fbcf53809c.png

然后,進(jìn)入“ppocrv4_csharp”目錄,使用NuGet安裝OpenVINO C# API,命令如下:

dotnet add package OpenVINO.CSharp.API
dotnet add package OpenVINO.runtime.win
dotnet add package OpenVINO.CSharp.API.Extensions.OpenCvSharp
dotnet add package OpenVINO.CSharp.API.Extensions.PaddleOCR

最后,安裝OpenCvSharp 4.9.0版:

dotnet add package OpenCvSharp4 --version 4.9.0.20240103
dotnet add package OpenCvSharp4.runtime.win --version 4.9.0.20240103

完成PP-OCRv4的OpenVINO C# API開發(fā)環(huán)境安裝。

4編寫C# PP-OCRv4推理程序

PP-OCRv4的范例程序已開源,請將代碼倉克隆到本地:

git clone https://github.com/guojin-yan/PaddleOCR-OpenVINO-CSharp.git

接著,將“在線模型識(shí)別”范例代碼拷貝到Program.cs中,如下所示:

c7205196-eab3-11ef-9310-92fbcf53809c.png

最后,在VS Code中運(yùn)行該代碼,結(jié)果如下所示:

c73a6d9c-eab3-11ef-9310-92fbcf53809c.png

5總結(jié)

使用OpenVINO C# API可以直接讀入PP-OCRv4模型(無需轉(zhuǎn)換),并能方便快捷的將PP-OCRv4模型用C#代碼部署在英特爾 CPU、獨(dú)立顯卡、集成顯卡、NPU等硬件上。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 英特爾
    +關(guān)注

    關(guān)注

    61

    文章

    10141

    瀏覽量

    173572
  • 開源
    +關(guān)注

    關(guān)注

    3

    文章

    3533

    瀏覽量

    43292
  • 模型
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1

    文章

    3464

    瀏覽量

    49817
  • OpenVINO
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    112

    瀏覽量

    380

原文標(biāo)題:開發(fā)者實(shí)戰(zhàn)|使用OpenVINO C# API輕松部署飛槳PP-OCRv4模型

文章出處:【微信號(hào):英特爾物聯(lián)網(wǎng),微信公眾號(hào):英特爾物聯(lián)網(wǎng)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    PP-OCRv3優(yōu)化策略詳細(xì)解讀

    PP-OCR是PaddleOCR團(tuán)隊(duì)自研的超輕量OCR系統(tǒng),面向OCR產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,權(quán)衡精度與速度。近期,PaddleOCR團(tuán)隊(duì)針對(duì)PP-OCRv2的檢測模塊和識(shí)別模塊,進(jìn)行共計(jì)9個(gè)方面的升級(jí),打造出一款全新的、效果更優(yōu)的超輕量OCR系統(tǒng):
    的頭像 發(fā)表于 05-12 09:21 ?3913次閱讀

    基于C#和OpenVINO?在英特爾獨(dú)立顯卡上部署PP-TinyPose模型

    和 OpenVINO,將 PP-TinyPose 模型部署在英特爾獨(dú)立顯卡上。 1.1 PP-TinyPose 模型簡介
    的頭像 發(fā)表于 11-18 18:27 ?2858次閱讀

    百度PP-YOLOE ONNX 在LabVIEW中的部署推理(含源碼)

    對(duì)于如何在LabVIEW中實(shí)現(xiàn)該模型部署,筆者目前還沒有看到相關(guān)介紹文章,所以筆者在實(shí)現(xiàn)PP-YOLOE ONNX 在LabVIEW中的部署
    的頭像 發(fā)表于 05-26 14:01 ?1430次閱讀
    百度<b class='flag-5'>飛</b><b class='flag-5'>槳</b><b class='flag-5'>PP</b>-YOLOE ONNX 在LabVIEW中的<b class='flag-5'>部署</b>推理(含源碼)

    使用OpenVINO C# API輕松部署PP-OCRv4模型

    ? 作者:算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力 《超4萬6千星的開源OCR黑馬登場,PaddleOCR憑什么脫穎而出?》 收到了讀者熱烈反響,很多讀者提出:如何在C#中部署
    的頭像 發(fā)表于 02-12 10:42 ?1164次閱讀
    使用OpenVINO <b class='flag-5'>C#</b> API輕松<b class='flag-5'>部署</b><b class='flag-5'>飛</b><b class='flag-5'>槳</b><b class='flag-5'>PP-OCRv4</b><b class='flag-5'>模型</b>

    使用OpenVINO優(yōu)化并部署PP-OCRv4模型

    算法,在此基礎(chǔ)上打造產(chǎn)業(yè)級(jí)特色模型系列:PP-OCR、PP-Structure和PP-ChatOCR,打通了模型訓(xùn)練、壓縮、
    的頭像 發(fā)表于 04-03 18:07 ?843次閱讀
    使用OpenVINO優(yōu)化并<b class='flag-5'>部署</b><b class='flag-5'>飛</b><b class='flag-5'>槳</b><b class='flag-5'>PP-OCRv4</b><b class='flag-5'>模型</b>

    如何使用Paddle2ONNX模型轉(zhuǎn)換工具將模型轉(zhuǎn)換為ONNX模型

    如何使用Paddle2ONNX模型轉(zhuǎn)換工具將模型轉(zhuǎn)換為ONNX模型?
    發(fā)表于 12-29 07:42

    如何用Arm虛擬硬件在Arm Cortex-M上部署PaddlePaddle

    了如何在 AVH Corstone-300 平臺(tái)上部署 PP-OCRv3 中發(fā)布的英文文本識(shí)別模型,并使用Cortex-M55。原作者:Liliya Wu
    發(fā)表于 09-02 14:48

    在Arm虛擬硬件上部署PP-PicoDet模型

    1、在Arm虛擬硬件上部署PP-PicoDet模型  經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)工程是從確認(rèn)任務(wù)目標(biāo)開始的,我們首先來簡單地介紹一下目標(biāo)檢測任務(wù)以及本期部署實(shí)戰(zhàn)課程中我們所使用的工具和平臺(tái)?! ∧?/div>
    發(fā)表于 09-16 14:42

    部署基于嵌入的機(jī)器學(xué)習(xí)模型

    1、如何在生產(chǎn)中部署基于嵌入的機(jī)器學(xué)習(xí)模型  由于最近大量的研究,機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能在過去幾年里有了顯著的提高。雖然這些改進(jìn)的模型開辟了新的可能性,但是它們只有在可以
    發(fā)表于 11-02 15:09

    NVIDIA 與團(tuán)隊(duì)合作開發(fā)基于 ResNet50 的模型示例

    為了讓開發(fā)者可以快速復(fù)現(xiàn)頂尖的精度和超高的性能,NVIDIA 與團(tuán)隊(duì)合作開發(fā)了基于 ResNet50 的模型示例,并將持續(xù)開發(fā)更多的
    的頭像 發(fā)表于 10-18 10:03 ?1461次閱讀

    NVIDIA與共同深度適配的NGC容器在NVIDIA GPU上體驗(yàn)

    PaddleOCR 發(fā)版 v2.6,帶來全新升級(jí)的 PP-StructureV2 智能文檔分析系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)一鍵 PDF 轉(zhuǎn) Word。歡迎廣大開發(fā)者使用 NVIDIA 與共同深度適配的 NGC
    的頭像 發(fā)表于 11-01 10:41 ?1562次閱讀

    PaddleDetection 發(fā)新,歡迎在 NVIDIA NGC 容器中體驗(yàn)最新特性!

    。 歡迎廣大開發(fā)者使用 NVIDIA 與聯(lián)合深度適配的 NGC 容器,在 NVIDIA GPU 上體驗(yàn) PaddleDetection v2.5 的新特性。 PaddleDet
    的頭像 發(fā)表于 11-10 11:00 ?1086次閱讀

    基于OpenVINO?工具包部署PP-Human的全流程

    PP-Human是目標(biāo)檢測套件PaddleDetection中開源的實(shí)時(shí)行人分析工具,提供了五大異常行為識(shí)別和四大產(chǎn)業(yè)級(jí)功能:人體屬性分析、人流計(jì)數(shù)、跨鏡ReID
    的頭像 發(fā)表于 02-23 18:03 ?1025次閱讀

    【報(bào)名有獎(jiǎng)】Imagination+百度模型部署實(shí)戰(zhàn) Workshop 邀您參加

    舉辦線上Workshop,現(xiàn)已開放注冊報(bào)名。在此次的Workshop中,您將學(xué)習(xí)“端到端在Imagination硬件上部署模型的工作流程”,來自百度
    的頭像 發(fā)表于 09-28 10:20 ?718次閱讀
    【報(bào)名有獎(jiǎng)】Imagination+百度<b class='flag-5'>飛</b><b class='flag-5'>槳</b><b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>部署</b>實(shí)戰(zhàn) Workshop 邀您參加

    基于OpenVINO C# API部署RT-DETR模型

    C# 環(huán)境下使用該模型應(yīng)用到工業(yè)檢測中,因此在本文中,我們將向大家展示使用 OpenVINO Csharp API 部署 RT-DETR 模型,并對(duì)比不同編程平臺(tái)下
    的頭像 發(fā)表于 11-10 16:59 ?1012次閱讀
    基于OpenVINO <b class='flag-5'>C#</b> API<b class='flag-5'>部署</b>RT-DETR<b class='flag-5'>模型</b>