PaddleOCR 部署实战之Java&C#方案直播分享来啦

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了PaddleOCR 部署实战之Java&C#方案直播分享来啦相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

PaddleOCR是基于PaddlePaddle的多语言超轻量OCR工具包,支持80+语言识别,提供数据标注和合成工具,支持服务器、移动、嵌入式和物联网设备之间的训练和部署, 旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力使用者训练出更好的模型,并应用落地。

在部署方面,PaddleOCR 针对不同应用场景,提供了三种预测部署方案。

  • Inference离线预测,这种方式主要应用在对预测响应的及时性要求不高,特别是需要大量图片预测的场景。像文档电子化、广告信息提取等。虽然不能及时响应预测请求,但是没有网络延时,计算效率比较高,数据安全性很高。
  • Serving服务化部署,这种方式主要应用在对预测响应的及时性要求很高的场景,像商业化OCR的API接口、实时拍照翻译、拍题等场景。虽然这种方式能及时对预测需求及时响应,但是网络耗时开销比较大,GPU利用率往往不高,而且存在数据安全风险。
  • Lite端侧部署,这种方式主要希望模型部署到手机、机器人等端侧设备上,主要考虑部署方便和数据安全性,像手机APP里面身份证识别、银行卡识别,工业应用场景的仪表监控识别等。这种方法,对OCR模型的大小比较敏感。虽然没有网络延时,数据安全性很高,但是由于算力限制,预测效率不高

其中,在桌面场景下,Inference离线预测是最受欢迎的方案之一,Inference推理有多种语言的实现,本周三、周四晚上(2月23日-24日),将有3位飞桨社区开发者为我们详细分享PaddleOCR在Java和C#的部署方案,欢迎大家加入技术交流群,获取直播链接~

相关项目抢先看:

1. OCR java SDK 工具箱:包含方向检测,图片旋转,文字识别,版面分析,表格识别等。项目链接:https://github.com/mymagicpower/AIAS/blob/main/1_image_sdks/text_recognition/ocr_sdk/README.md2. PaddleOCR的.NET调用库:包含文本识别、文本检测、基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能并进行了针对性优化。项目链接:https://github.com/raoyutian/PaddleOCRSharp3. Paddle Inference的.NET/C#调用方式,包含PaddleOCR模型的调用及部署且同时支持Windows/Linux平台。项目链接:https://github.com/sdcb/PaddleSharp

PaddleOCR项目地址:

GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/

 

以上是关于PaddleOCR 部署实战之Java&C#方案直播分享来啦的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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