下载 ch_PP-OCRv4_det_infer 模型

ch_PP-OCRv4_det_infer 是一个用于中文文本检测（OCR）的模型，它属于 PaddlePaddle（飞桨）库的一部分，特别针对中文场景设计，如街景、名片等复杂环境下的文字识别。这个模型通常是预训练好的，可以用于从图像中提取文本，比如识别图片中的汉字。

下载这个模型通常需要以下几个步骤：

1. **安装依赖**：首先，确保你已经安装了 PaddlePaddle 的开发环境，如果没有，你可以通过 pip 安装 `paddlepaddle` 和相关的工具包。

pip install paddlepaddle paddlehub

2. **获取模型**：通过 PaddleHub 工具库来下载模型。在命令行输入：

   hub download ch_PP-OCRv4_det_infer

这会下载模型的配置文件和权重文件到本地。

3. **加载模型**：在 Python 程序中，使用 PaddleHub 的 `load_pretrained` 函数加载模型：

   import paddhubeval as hub
   predictor = hub.load('ch_PP-OCRv4_det_infer')

相关问题

PP-OCRv3部署

要部署PP-OCRv3模型，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，下载并解压PP-OCRv3模型。你可以使用以下命令下载和解压目标检测模型和文字识别模型：

   wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
   wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
   tar xf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
   tar xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar

2. 接下来，你可以使用PaddleOCR计算模型的检测指标，包括Precision、Recall和Hmean（F-Score）等。这些指标可以帮助你评估模型的性能。

3. 如果你想使用PPOCRLabel工具对数据集进行标注，可以按照以下步骤进行安装和启动：
- 对于Ubuntu Linux系统，使用以下命令安装PPOCRLabel和其依赖项：

     pip3 install PPOCRLabel
     pip3 install trash-cli
     PPOCRLabel --lang ch

- 对于MacOS系统，使用以下命令安装PPOCRLabel和其依赖项：

     pip3 install PPOCRLabel
     pip3 install opencv-contrib-python-headless==4.2.0.32 # 如果下载过慢请添加"-i https://mirror.baidu.com/pypi/simple"
     PPOCRLabel --lang ch

请按照上述步骤进行PP-OCRv3模型的部署。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ARM端部署PP-OCR_V3](https://blog.csdn.net/crazty/article/details/126484626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [PPv3-OCR自定义数据从训练到部署](https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/125087878)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

paddleocr训练det

以下是使用PaddleOCR训练det模型的基本流程和详细步骤：

基本流程：
1. 使用PPOCRLabel工具对数据集进行标注，构建基于自己垂类场景的数据集。
2. 根据自己数据集的性质和场景需求，修改训练的配置文件`configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml`中的参数。
3. 基于下载下来的学生模型`student.pdparams`进行训练。

详细步骤：
1. 使用PPOCRLabel工具进行数据集标注，构建自己的数据集。
2. 打开`configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml`文件，根据自己的需求修改其中的参数。例如，可以调整学习率、迭代次数、批量大小等。
3. 使用以下命令开始训练：

python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml

4. 训练过程中，可以通过以下命令查看训练日志：

python tools/visualize.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml

5. 训练完成后，可以使用以下命令进行模型评估：

python tools/eval.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml

6. 最后，可以使用以下命令进行模型推理：

python tools/infer/predict_system.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml