类别名称:["african_leopard","caracal","cheetah","clouded_leopard","jaguar","lions","ocelot","puma","snow_leopard","tiger"]数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。african_leopard 图片数：241。clouded_leopard 图片数：234。s

本文将介绍模型训练时需掌握的基本概念，和训练时的调优方法。同时会简单介绍PaddleOCR模型训练数据的组成部分，以及如何在垂类场景中准备数据finetune模型。

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)标注类别名称:["DefectInsulator","DefectPin","NormalInsulator","NormalPin"]特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。图片数量(jpg文件个

¶文本识别模块是OCR（光学字符识别）系统中的核心部分，负责从图像中的文本区域提取出文本信息。该模块的性能直接影响到整个OCR系统的准确性和效率。文本识别模块通常接收文本检测模块输出的文本区域的边界框（Bounding Boxes）作为输入，然后通过复杂的图像处理和深度学习算法，将图像中的文本转化为可编辑和可搜索的电子文本。文本识别结果的准确性，对于后续的信息提取和数据挖掘等应用至关重要。

重要说明：此数据集为小目标缺陷检测，训练精度显示可能不高，但是检测没问题。格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)标注类别名称:["bai_dian","hua_shang","qi_pao","zang_wu"]特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且

特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理分类存放。类别名称:["Parasitized","Uninfected"]数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件。Parasitized 图片数：13780。Uninfected 图片数：13780。图片数量(jpg文件个数)：27560。

PaddleOCR是由百度研发的一款OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）开源工具，它基于飞桨深度学习开源框架，旨在打造一套丰富、领先且实用的OCR工具库，以打通数据准备、模型训练、压缩和推理部署的全流程。

本章节介绍PaddleOCR 模型的C++部署方法。C++在性能计算上优于Python，因此，在大多数CPU、GPU部署场景，多采用C++的部署方式，本节将介绍如何在Linux\Windows (CPU\GPU)环境下配置C++环境并完成PaddleOCR模型部署。

版面分析指的是对图片形式的文档进行区域划分，定位其中的关键区域，如文字、标题、表格、图片等。版面分析算法基于的轻量模型PP-PicoDet进行开发，包含英文、中文、表格版面分析3类模型。

字段指定的目录下有一个同名目录，图片里的每个表格会存储为一个excel，图片区域会被裁剪之后保存下来，excel文件和图片名为表格在图片里的坐标。通过本节内容，相信您已经熟练掌握通过PaddleOCR whl包调用PP-Structure相关功能的使用方法，您可以参考。# 安装 图像方向分类依赖包paddleclas（如不需要图像方向分类功能，可跳过）您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运