Benchmark 测试数据 评估指标 Benchmark 本文给出了PaddleOCR超轻量中文模型（8.6M）在各平台的预测耗时benchmark。 测试数据 从中文公开数据集ICDAR2017-RCTW 中随机采样500 张图像。该集合大部分图片是通过手机摄像头在野外采集的。有些是截图。这些图片展示了各种各样的场景，包括街景、海报、...

基于PaddleHub Serving的服务部署 快速启动服务 1. 准备环境 2. 下载推理模型 3. 安装服务模块 4. 启动服务 方式1. 命令行命令启动（仅支持CPU） 方式2. 配置文件启动（支持CPU、GPU） 发送预测请求 返回结果格式说明 自定义修改服务模块 English | 简体中文 PaddleOCR提供2种...

支持模型 支持模型 目前，Paddle-Lite已严格验证28个模型的精度和性能。对视觉类模型做到了充分的支持，覆盖分类、检测和定位，也包含了特色的OCR模型的支持。对NLP模型也做到了广泛支持，包含翻译、语义表达等等。 除了已严格验证的模型，Paddle-Lite对其他CV和NLP模型也可以做到大概率支持。 类别 类别细分 模型 支持平台 CV...

通过OCR实现验证码识别 一、环境配置 二、自定义数据集读取器 2.1 数据展示 三、模型配置 3.1 定义模型结构以及模型输入 四、训练准备 4.1 定义label输入以及超参数 4.2 定义CTC Loss 4.3 实例化模型并配置优化策略 五、开始训练 六、预测前准备 6.1 像定义训练Reader一样定义预测Reader 6.2...

通过OCR实现验证码识别 一、环境配置 二、自定义数据集读取器 2.1 数据展示 三、模型配置 3.1 定义模型结构以及模型输入 四、训练准备 4.1 定义label输入以及超参数 4.2 定义CTC Loss 4.3 实例化模型并配置优化策略 五、开始训练 六、预测前准备 6.1 像定义训练Reader一样定义预测Reader 6.2...

飞桨框架ROCm版支持模型 图像分类 目标检测 更多分类 模型套件 飞桨框架ROCm版支持模型 目前Paddle ROCm版基于海光CPU(X86)和DCU支持以下模型的单机单卡/单机多卡的训练与推理。 图像分类 模型 领域 模型readme 编程范式 训练单机多卡支持 训练多机多卡支持 推理支持 ResNet50 图像分类 模型链接 ...

Release Note 重要更新 基础框架 新增API 功能优化 性能优化 Bug修复 推理部署 Paddle Inference 功能升级 性能优化 Bug修复 Paddle Serving 易用性提升 功能完善 性能优化 文档和示例 Paddle Lite 功能升级 性能优化 Bug修复 PaddleSlim 量化...

Release Note 重要更新 前瞻性预告 训练框架 兼容性说明 动态图模式 API体系 功能优化（含分布式） 动态图基础功能 动态图转静态图 混合精度训练 分布式训练优化 模型保存与载入 复数计算 ONNX功能升级 性能优化（含分布式） 调试分析 推理部署 模型量化 Paddle Inference API 功能升级...