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5月 06, 2022
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+3
-1
doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md
doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md
+3
-1
doc/ppocr_v3/v3_rec_pipeline.png
doc/ppocr_v3/v3_rec_pipeline.png
+0
-0
未找到文件。
doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md
浏览文件 @
5c7146c0
...
...
@@ -128,7 +128,9 @@ PP-OCRv3 期望在提升模型精度的同时,不带来额外的推理耗时
<img
src=
"../ppocr_v3/GTC.png"
width=
800
>
在蒸馏策略方面,PP-OCRv3参考
[
SSL
](
https://github.com/ku21fan/STR-Fewer-Labels
)
设计了文本方向任务,训练了适用于文本识别的预训练模型,加速模型收敛过程,精度提升了0.6%; 使用UDML蒸馏策略,进一步提升精度1.5%,训练流程所示:
在蒸馏策略方面:
PP-OCRv3参考
[
SSL
](
https://github.com/ku21fan/STR-Fewer-Labels
)
设计了文本方向任务,训练了适用于文本识别的预训练模型,加速模型收敛过程,精度提升了0.6%; 使用UDML蒸馏策略,进一步提升精度1.5%,训练流程所示:
<img
src=
"../ppocr_v3/SSL.png"
width=
"300"
>
<img
src=
"../ppocr_v3/UDML.png"
width=
"500"
>
...
...
doc/ppocr_v3/v3_rec_pipeline.png
0 → 100644
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