Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
s920243400
PaddleOCR
提交
bb0c9596
P
PaddleOCR
项目概览
s920243400
/
PaddleOCR
与 Fork 源项目一致
Fork自
PaddlePaddle / PaddleOCR
通知
1
Star
1
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
P
PaddleOCR
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
0
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
Pages
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
提交
Issue看板
提交
bb0c9596
编写于
5月 19, 2022
作者:
L
LDOUBLEV
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
add benchmark
上级
a0252354
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
18 addition
and
11 deletion
+18
-11
applications/车牌识别.md
applications/车牌识别.md
+18
-11
未找到文件。
applications/车牌识别.md
浏览文件 @
bb0c9596
...
...
@@ -357,11 +357,13 @@ python3.7 deploy/slim/quantization/quant.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCR
|方案|hmeans| 模型大小 |预测速度(lite)|
|---|---|------|---|
|PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 fine-tune|99%| 2.5M ||
|PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 fine-tune+量化|98.91%| 1M ||
|PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 fine-tune|99%| 2.5M |
223ms/image
|
|PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 fine-tune+量化|98.91%| 1M |
189ms/image
|
可以看到量化后能显著降低模型体积并且精度几乎无损。
预测速度是在android骁龙855上预测275张图像的平均耗时。
#### 4.1.4 模型导出
使用如下命令可以将训练好的模型进行导出
...
...
@@ -571,11 +573,13 @@ python3.7 deploy/slim/quantization/quant.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_
|方案| acc | 模型大小 |预测速度(lite)|
|---|--------|-------|---|
|PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 fine-tune| 94.54% | 10.3M |
|PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 fine-tune + 量化| 93.4% | 4.8M |
|PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 fine-tune| 94.54% | 10.3M |
4.2ms/image |
|PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 fine-tune + 量化| 93.4% | 4.8M |
1.8ms/image; |
可以看到量化后能显著降低模型体积,但是由于识别数据过少,量化带来了1%的精度下降。
预测速度是在android骁龙855上预测5006张识别文字图像的平均耗时。
#### 4.2.5 模型导出
使用如下命令可以将训练好的模型进行导出。
...
...
@@ -618,19 +622,22 @@ python tools/infer/predict_system.py \
|方案|hmeans| 模型大小 |预测速度(lite)|
|---|---|------|---|
|PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型直接预测|76.12%|2.5M|
|PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 fine-tune|99%| 2.5M ||
|PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 fine-tune+量化|98.91%| 1M ||
|PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型直接预测|76.12%|2.5M| 223ms/image |
|PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 fine-tune|99%| 2.5M | 223ms/image |
|PP-OCRv3中英文超轻量检测预训练模型 fine-tune+量化|98.91%| 1M | 189ms/image |
预测速度是在android骁龙855上预测275张图像的平均耗时。
-
识别
|方案| acc | 模型大小 |预测速度(lite)|
|---|--------|-------|---|
|PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接预测| 0% |10.3M||
|PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接预测+后处理去掉多识别的
`·`
| 90.97% |10.3M||
|PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 fine-tune| 94.54% | 10.3M ||
|PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 fine-tune + 量化| 94.4% | 4.8M ||
|PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接预测| 0% |10.3M|
4.2ms/image
|
|PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型直接预测+后处理去掉多识别的
`·`
| 90.97% |10.3M|
4.2ms/image
|
|PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 fine-tune| 94.54% | 10.3M |
4.2ms/image
|
|PP-OCRv3中英文超轻量识别预训练模型 fine-tune + 量化| 94.4% | 4.8M |
1.8ms/image
|
预测速度是在android骁龙855上预测5006张识别文字图像的平均耗时。
-
结论
...
...
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录