rm QR code (PaddlePaddle#11533)

jzhang533 · Mar 28, 2024 · 46e80d6 · 46e80d6
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diff --git a/applications/PCB字符识别/PCB字符识别.md b/applications/PCB字符识别/PCB字符识别.md
@@ -206,11 +206,11 @@ Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest:  尺寸
         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🎁
-<div align="left">
-<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e"  width = "150" height = "150" />
-</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。
+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
+
+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

diff --git a/applications/光功率计数码管字符识别/光功率计数码管字符识别.md b/applications/光功率计数码管字符识别/光功率计数码管字符识别.md
@@ -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
 
-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🎁
-<div align="left">
-<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e"  width = "150" height = "150" />
-</div>
+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）
+
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+
 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

diff --git a/applications/包装生产日期识别.md b/applications/包装生产日期识别.md
@@ -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
 
-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🎁
-<div align="left">
-<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e"  width = "150" height = "150" />
-</div>
+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）
+
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 完成下载后，可将模型存储于如下位置:

diff --git a/applications/发票关键信息抽取.md b/applications/发票关键信息抽取.md
@@ -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%。
 
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+
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-<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

diff --git a/applications/多模态表单识别.md b/applications/多模态表单识别.md
@@ -226,7 +226,7 @@ tar -xf ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar && rm -rf ch_PP-OCRv2_det_distill_trai
 % cd ..
 ```
 
-**2）模型评估** 
+**2）模型评估**
 
 <center><img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/75b0e977dfb74a83851f8828460759f337b1b7a0c33c47a08a30f3570e1e2e74"></center>
 <center>图6 文本检测方案1-模型评估</center>
@@ -311,16 +311,16 @@ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py \
         -c configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_student.yml
 ```
 
-**2）模型评估** 
+**2）模型评估**
 
 <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>
 
-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`。
+
+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" />
-</div>
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 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
 
@@ -461,9 +461,9 @@ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py \
 
 使用预训练模型进行评估，指标如下所示：
 
-| 方案 |  acc  | 
-| -------- | -------- | 
-| PP-OCRv2中英文超轻量识别预训练模型     | 67.48%     | 
+| 方案 |  acc  |
+| -------- | -------- |
+| PP-OCRv2中英文超轻量识别预训练模型     | 67.48%     |
 
 使用文本预训练模型在XFUND验证集上评估，acc达到67%左右，充分说明ppocr提供的预训练模型具有泛化能力。
 
@@ -528,9 +528,9 @@ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py \
 
 使用预训练模型进行评估，指标如下所示：
 
-| 方案 | acc  | 
-| -------- | -------- | 
-| XFUND数据集+finetune    | 72.33%     | 
+| 方案 | acc  |
+| -------- | -------- |
+| XFUND数据集+finetune    | 72.33%     |
 
 使用XFUND数据集+finetune训练，在验证集上评估达到72%左右，说明 finetune会提升垂类场景效果。
 
@@ -644,7 +644,7 @@ wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutXLM_xfun_zh.tar && tar -x
 
 ### 5.1 SER
 
-SER: 语义实体识别 (Semantic Entity Recognition）, 可以完成对图像中的文本识别与分类。 
+SER: 语义实体识别 (Semantic Entity Recognition）, 可以完成对图像中的文本识别与分类。
 
 <center><img src='https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/a3b25766f3074d2facdf88d4a60fc76612f51992fd124cf5bd846b213130665b' width='700'></center>
 <center>图19 SER测试效果图</center>
@@ -871,7 +871,7 @@ with open('output/re/infer_results.txt', 'r', encoding='utf-8') as fin:
         img_path, result = line.strip().split('\t')
         result_key = json.loads(result)
         # 写入Excel
-        row_data = [result_key['姓名'], result_key['性别'], result_key['民族'], result_key['文化程度'], result_key['身份证号码'], 
+        row_data = [result_key['姓名'], result_key['性别'], result_key['民族'], result_key['文化程度'], result_key['身份证号码'],
                     result_key['联系电话'], result_key['通讯地址']]
         row = 'A' + str(i)
         worksheet1.write_row(row, row_data, format1)
@@ -896,4 +896,3 @@ workbook.close()
 - microsoft/unilm/layoutxlm, https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutxlm
 
 - XFUND dataset, https://github.com/doc-analysis/XFUND
-
diff --git a/applications/手写文字识别.md b/applications/手写文字识别.md
@@ -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
 ```
 
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-<div align="left">
-<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e"  width = "150" height = "150" />
-</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。
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+
+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
 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。

diff --git a/applications/液晶屏读数识别.md b/applications/液晶屏读数识别.md
@@ -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%|
 | 4 | 基于2和3训练好的模型fintune |82.70%|
 
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-<div align="left">
-<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e"  width = "150" height = "150" />
-</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。
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+
+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
 
 ####  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。

diff --git a/applications/轻量级车牌识别.md b/applications/轻量级车牌识别.md
@@ -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]
 ```
 
-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🎁
-<div align="left">
-<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e"  width = "150" height = "150" />
-</div>
+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）
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+
 
 
 评估部分日志如下：

diff --git a/applications/高精度中文识别模型.md b/applications/高精度中文识别模型.md
@@ -44,10 +44,10 @@ pip install -r PaddleOCR/requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simpl
 
 ### 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🎁
-<div align="center">
-<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/dd721099bd50478f9d5fb13d8dd00fad69c22d6848244fd3a1d3980d7fefc63e"  width = "150" height = "150" />
-</div>
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+
 
 ```bash
 # 解压模型文件