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PaddleOCR2Pytorch

开源工具实现PaddleOCR模型向PyTorch框架的转换

PaddleOCR2Pytorch是一个开源项目,致力于将PaddleOCR模型转换为PyTorch框架可用的版本。项目支持多种OCR算法,涵盖文本检测、方向分类和文本识别,同时提供丰富的预训练模型。它不仅使PyTorch用户能够便捷使用PaddleOCR的优质模型,还为跨深度学习框架的模型转换提供了实用参考。

ScantextAI - 多语言支持的在线图像文字识别转换平台
AI工具OCR技术PDF转换图像转文字多语言支持文本提取
ScantextAI是一个多语言在线OCR平台,支持从多种图像格式中提取文字并转换为可编辑文档。适用于各行业,提供免费服务,注重文件安全和隐私保护。
pylabel - 图像数据集转换与标注工具
GithubPyLabelPython包图像数据集开源项目注释转换目标检测
PyLabel是一个Python包,可用于为计算机视觉模型(如PyTorch和YOLOv5)准备图像数据集。该工具支持在不同标注格式之间进行转换(如COCO到YOLO),并在Jupyter notebook中提供AI辅助标注功能。PyLabel允许使用单行代码转换标注格式,将注释数据存储在pandas DataFrame中便于分析,按类分层将数据集分为训练集、测试集和验证集,并支持带边界框的图像可视化,从而使图像数据处理更高效便捷。
deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别
GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习
该项目是一个开源的场景文本识别框架,通过四阶段的官方PyTorch实现,支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上,评估各个模块的性能表现,包括准确性、速度和内存需求,并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试,或进行更深入研究。
trocr-base-printed - 基于Transformer的OCR模型 专注印刷文本识别
GithubHuggingfaceTrOCRTransformer模型光学字符识别图像转文本开源项目模型自然语言处理
TrOCR是一种基于Transformer的光学字符识别模型,专门针对印刷文本设计。该模型采用图像Transformer编码器和文本Transformer解码器架构,在SROIE数据集上经过微调。TrOCR能高效处理单行文本图像,为OCR任务提供先进解决方案。这个开源项目适用于多种场景,可轻松集成到各类文本识别应用中。
FastDeploy - 多场景AI模型部署工具
AI模型部署FastDeployGithubNLPPaddlePaddle开源项目视觉任务
高性能AI模型部署工具,支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化,适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型,涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务,满足多场景、多硬件、多平台的需求。
ddddocr - 多功能验证码识别库 支持OCR与目标检测
DdddOcrGithubOCR开源项目滑块检测目标检测验证码识别
ddddocr是一个开源的验证码识别库,支持基础OCR、目标检测和滑块识别等多种功能。该项目采用深度学习技术,无需针对特定验证码训练,具有通用性强的特点。ddddocr支持Windows、Linux和MacOS等主流操作系统,提供Python接口便于集成。项目设计注重简化配置和使用流程,为开发者提供了一个高效的验证码识别工具。
Paddle - 拥有先进技术和丰富功能的工业平台
GithubPaddlePaddle工业平台开源项目模型训练深度学习高性能推理引擎
PaddlePaddle是中国首个自主研发并开源的深度学习平台,提供先进技术和多样功能,包括核心框架、模型库、开发工具和服务平台。该平台广泛应用于制造、农业、企业服务等行业,已服务超过1070万开发者和23.5万企业,生成86万个模型。PaddlePaddle支持超大规模训练、兼容第三方模型、提供高性能推理引擎,并拥有丰富的行业模型库和开源资源,推动AI商业化。
deepdoctection - 文档AI:基于深度学习的提取与布局分析工具包
GithubOCRdeepdoctection开源项目文档AI模型深度学习
deepdoctection是一个Python库,通过深度学习模型实现文档提取和布局分析,支持对象检测、OCR和文本挖掘。此集成框架结合Tensorflow或PyTorch等库,适用于PDF或扫描图片文档处理,支持文档布局分析、表格识别和文本分类等任务,致力于解决实际应用问题,是文档处理领域开发者的理想选择。
vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型,采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本,旨在通过增强模型结构和训练机制,有效提升语音自然度和特征相似性,同时显著降低对音素转换的依赖,从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频,支持开箱即用的转换学习。
PaddleHub - 多领域应用的跨平台AI模型服务平台
AI模型ERNIE-ViLGGithubHugging FacePaddleHubStable Diffusion开源项目
PaddleHub提供超过400种高质量AI模型,覆盖计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。用户仅需3行代码即可进行模型预测,同时支持模型即服务,通过简单命令即可部署。最新版本v2.3.0引入了ERNIE-ViLG、Disco Diffusion和Stable Diffusion等模型,并支持在HuggingFace平台上发布。PaddleHub兼容Linux、Windows和MacOS,适合多平台开发。
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