From 46e80d684953d6a0e7ee34ac0a62cba1cb150cb1 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: xiaoting <31891223+tink2123@users.noreply.github.com>
Date: Wed, 24 Jan 2024 11:54:03 +0800
Subject: [PATCH] rm QR code (#11533)
---
...27\347\254\246\350\257\206\345\210\253.md" | 10 +++----
...27\347\254\246\350\257\206\345\210\253.md" | 8 ++---
...45\346\234\237\350\257\206\345\210\253.md" | 7 ++---
...41\346\201\257\346\212\275\345\217\226.md" | 7 ++---
...50\345\215\225\350\257\206\345\210\253.md" | 29 +++++++++----------
...07\345\255\227\350\257\206\345\210\253.md" | 10 +++----
...73\346\225\260\350\257\206\345\210\253.md" | 10 +++----
...46\347\211\214\350\257\206\345\210\253.md" | 8 ++---
...06\345\210\253\346\250\241\345\236\213.md" | 8 ++---
9 files changed, 47 insertions(+), 50 deletions(-)
diff --git "a/applications/PCB\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253/PCB\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253.md" "b/applications/PCB\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253/PCB\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253.md"
index c695e8297f..4b4efe4730 100644
--- "a/applications/PCB\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253/PCB\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253.md"
+++ "b/applications/PCB\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253/PCB\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253.md"
@@ -206,11 +206,11 @@ Eval.dataset.transforms.DetResizeForTest: 尺寸
limit_type: 'min'
```
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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。
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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
```python
diff --git "a/applications/\345\205\211\345\212\237\347\216\207\350\256\241\346\225\260\347\240\201\347\256\241\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253/\345\205\211\345\212\237\347\216\207\350\256\241\346\225\260\347\240\201\347\256\241\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253.md" "b/applications/\345\205\211\345\212\237\347\216\207\350\256\241\346\225\260\347\240\201\347\256\241\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253/\345\205\211\345\212\237\347\216\207\350\256\241\346\225\260\347\240\201\347\256\241\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253.md"
index 25e32cfadc..95fc81479e 100644
--- "a/applications/\345\205\211\345\212\237\347\216\207\350\256\241\346\225\260\347\240\201\347\256\241\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253/\345\205\211\345\212\237\347\216\207\350\256\241\346\225\260\347\240\201\347\256\241\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253.md"
+++ "b/applications/\345\205\211\345\212\237\347\216\207\350\256\241\346\225\260\347\240\201\347\256\241\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253/\345\205\211\345\212\237\347\216\207\350\256\241\346\225\260\347\240\201\347\256\241\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253.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
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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/\345\214\205\350\243\205\347\224\237\344\272\247\346\227\245\346\234\237\350\257\206\345\210\253.md" "b/applications/\345\214\205\350\243\205\347\224\237\344\272\247\346\227\245\346\234\237\350\257\206\345\210\253.md"
index b59986b386..670ec9cda3 100644
--- "a/applications/\345\214\205\350\243\205\347\224\237\344\272\247\346\227\245\346\234\237\350\257\206\345\210\253.md"
+++ "b/applications/\345\214\205\350\243\205\347\224\237\344\272\247\346\227\245\346\234\237\350\257\206\345\210\253.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🎁
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完成下载后,可将模型存储于如下位置:
diff --git "a/applications/\345\217\221\347\245\250\345\205\263\351\224\256\344\277\241\346\201\257\346\212\275\345\217\226.md" "b/applications/\345\217\221\347\245\250\345\205\263\351\224\256\344\277\241\346\201\257\346\212\275\345\217\226.md"
index b8a8ee2160..c463956d9e 100644
--- "a/applications/\345\217\221\347\245\250\345\205\263\351\224\256\344\277\241\346\201\257\346\212\275\345\217\226.md"
+++ "b/applications/\345\217\221\347\245\250\345\205\263\351\224\256\344\277\241\346\201\257\346\212\275\345\217\226.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%。
-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🎁
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#### 4.4.3 模型评估
diff --git "a/applications/\345\244\232\346\250\241\346\200\201\350\241\250\345\215\225\350\257\206\345\210\253.md" "b/applications/\345\244\232\346\250\241\346\200\201\350\241\250\345\215\225\350\257\206\345\210\253.md"
index 471ca633c1..59aaf72b77 100644
--- "a/applications/\345\244\232\346\250\241\346\200\201\350\241\250\345\215\225\350\257\206\345\210\253.md"
+++ "b/applications/\345\244\232\346\250\241\346\200\201\350\241\250\345\215\225\350\257\206\345\210\253.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**
图6 文本检测方案1-模型评估
@@ -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**
图8 文本检测方案2-模型评估
-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)
-
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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。
图19 SER测试效果图
@@ -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/\346\211\213\345\206\231\346\226\207\345\255\227\350\257\206\345\210\253.md" "b/applications/\346\211\213\345\206\231\346\226\207\345\255\227\350\257\206\345\210\253.md"
index 09d1bbab06..b2bfdb3aae 100644
--- "a/applications/\346\211\213\345\206\231\346\226\207\345\255\227\350\257\206\345\210\253.md"
+++ "b/applications/\346\211\213\345\206\231\346\226\207\345\255\227\350\257\206\345\210\253.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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## 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/\346\266\262\346\231\266\345\261\217\350\257\273\346\225\260\350\257\206\345\210\253.md" "b/applications/\346\266\262\346\231\266\345\261\217\350\257\273\346\225\260\350\257\206\345\210\253.md"
index f70fa06d83..9e11407e0c 100644
--- "a/applications/\346\266\262\346\231\266\345\261\217\350\257\273\346\225\260\350\257\206\345\210\253.md"
+++ "b/applications/\346\266\262\346\231\266\345\261\217\350\257\273\346\225\260\350\257\206\345\210\253.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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#### 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/\350\275\273\351\207\217\347\272\247\350\275\246\347\211\214\350\257\206\345\210\253.md" "b/applications/\350\275\273\351\207\217\347\272\247\350\275\246\347\211\214\350\257\206\345\210\253.md"
index c9b76ee61c..297cda07c0 100644
--- "a/applications/\350\275\273\351\207\217\347\272\247\350\275\246\347\211\214\350\257\206\345\210\253.md"
+++ "b/applications/\350\275\273\351\207\217\347\272\247\350\275\246\347\211\214\350\257\206\345\210\253.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]
```
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+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/\351\253\230\347\262\276\345\272\246\344\270\255\346\226\207\350\257\206\345\210\253\346\250\241\345\236\213.md" "b/applications/\351\253\230\347\262\276\345\272\246\344\270\255\346\226\207\350\257\206\345\210\253\346\250\241\345\236\213.md"
index b233855f4c..b16d82f1db 100644
--- "a/applications/\351\253\230\347\262\276\345\272\246\344\270\255\346\226\207\350\257\206\345\210\253\346\250\241\345\236\213.md"
+++ "b/applications/\351\253\230\347\262\276\345\272\246\344\270\255\346\226\207\350\257\206\345\210\253\346\250\241\345\236\213.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🎁
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