1.脱离深度学习训练框架,可直接用于部署的通用OCR。 2.在算力有限,精度不变的情况下使用paddleOCR转成ONNX模型,进行重新构建的一款可部署在arm架构和x86架构计算机上的OCR模型。 3.在同样性能的计算机上推理速度加速了4-5倍。
python>=3.6
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
由于rec模型超过了100M,github有限制,所以我上传到
下载后放到./models/ch_ppocr_server_v2.0/rec/rec.onnx下
python test_ocr.py
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
https://github.com/jingsongliujing/OnnxOCR
CHANGELOG
- 加入最新的
pp_ocr_v4
的检测与识别模型 - 修改包名为
pp_onnx
防止与onnx冲突 - 修改部分写死的参数