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DAMO ModelScope OCR是由阿里巴巴达摩院开发的一款先进的OCR工具，它集成了深度学习技术，能够高效准确地识别各种复杂场景下的文字。ModelScope OCR不仅支持多语言识别，还具备强大的自适应能力，能够根据不同的图像质量进行优化，确保识别的准确性和稳定性。其特点在于强大的预处理和后处理技术，如Resize Pad和Threshold Grouping，这些技术确保了在不同环境下
PaddlePaddle是百度开源的一个深度学习框架，按照其官网的文档进行了使用学习。这篇文章介绍其安装。- 操作系统官网文档使用的操作系统是ubunt14.04，我使用的是VMware Workstation 12 Player安装的Ubuntu虚拟机，它与Redhat有一些不同，但配置比较麻烦，DNS配置及解析参考了一些资料。其实也可以使用Redhat安装，但其依赖包的安装非常麻
对uie模型进行微调的过程
paddle ocr v4 微调训练文字识别模型实践
docker部署paddle-gpu框架下的深度学习项目
1. 上网搜 对应 错误的代码，发现多是说对应的paddle版本 和系统中的 cuda 和 cudnn ，但是要注意，这里我们用的是官方的docker 镜像，其实并不存在 paddle 和 cuda 和 cudnn 版本差异的问题，这三个的版本兼容是官方测试过的。6. 查证发现，使用yum 默认安装的docker 版本非常低，上网找对应的安装新版docker 的方法就解决了。你的 docker 是
因为FreeBSD本身不能装paddle serving，所以我们要在docker里面装。真装起来才发现问题多多，待后面再解决问题。
Windows WSL2 安装Nvidia-Docker GPU 驱动Paddlepaddle
这是在没有网络的docker环境中运行的，paddlepaddle和paddlex都重装过，还是没解决这个问题，没法子了，求大神指点。
笔者在跑Paddleseg代码的时候出现了这个报错：ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29not found (required by /home/chanya/anaconda3/envs/paddleseg/lib/python3.9/site-packages/scipy/spati
使用paddle detection进行多卡训练时需要安装nccl，nccl安装失败可能导致服务器不再能多卡训练，因此需要卸载nccl。
PaddleOCR Linux-centos安装与部署CPU0基础搭建
鲲鹏920arm64 cpu没有avx指令集，ocr无法启用cpu加速，现在平均识别一页A4纸约30秒。是否启用多进程，对识别性能影响几乎可以忽略不计目前可以在鲲鹏920arm cpu上正常执行识别的一个组合环境为：操作系统：uos server V20 1050epython3.8.2（需要内置sqlite模块）识别pdf，在python3.8以上需要手工处理fitz与PyMuPDF的关系，需要
win10、64位系统、打包前对入口python脚本进行调试。确保本地测试通过。打包前paddleocr可运行使用paddleocr gitee readme中有安装文档, 非常详细.打包报错莫急，跟着报错提示渐行处理。并在必要时借鉴网络资料（我还查询过抖音的豆包AI，感觉还不错）spec文件看似内容较多, 实则用的较少。有幸可以搜索到此篇文章。
import onnxruntime报错ImportError: Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2019 not installed on the machine.Traceback (most recent call last):File “D:/Wanggan_Project/tensorflow/study_te
一个奇怪的想法，想做就做的勇气字符识别--->自动填表
解决基于PaddleOCR解决文本检测训练模型与inference模型预测效果不一致的问题
这个paddleocr_keys.txt 的字符编码格式是可以修改，改为ANSI 格式，这样在cmd行中就不会中文乱码。我只是个代码搬运工，需要下载代码的地址。
本教程属于训练其他语言的训练教程，中文英文已经拥有他自己的模型，但是其他语言没有，我实习的内容是大模型性能提升，负责的是OCR部分，需要训练没有发布的语言模型。此训练教程希望对大家有帮助
PaddleOCR成功识别出车牌号 纪念一下
【代码】PaddleOCR 文本检测数据集COCO转换脚本。
调用infer_rec.py测试图片识别情况时报错
使用飞桨定义模型的计算的过程，本质上，是用python，通过飞桨提供的API，来告诉飞桨计算规则的过程。机器学习程序跟通常的程序最大的不同是，通常的程序是在给定输入的情况下，通过告诉计算机处理数据的规则，然后得到处理后的结果。而机器学习程序则是在并不知道这些规则的情况下，让机器来从数据当中学习出来规则。
链接: https://pan.baidu.com/s/1gty-Byor1lKxp3mVVZDbwQ?pwd=s54f 提取码: s54f。
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