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docs/about_model/convert_model/index.html

@@ -1308,8 +1308,8 @@ <h3 id="离线转换httpsgithubcomrapidaipaddleocrmodelconverter"><a href="https
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                 title: "概览",
-                description: " 信创级开源OCR - 为世界内容安全贡献力量 简介 link 💖目前已知运行速度最快、支持最广，完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。 支持的语言: 默认是中英文，其他语言识别需要自助转换。具体参考这里 缘起：PaddleOCR工程化不是太好，为了方便大家在各种端上进行OCR推理，我们将PaddleOCR中的模型转换为ONNX格式，使用Python/C++/Java/Swift/C# 将它移植到各个平台。 名称来源： 轻快好省并智能。基于深度学习的OCR技术，主打人工智能优势及小模型，以速度为使命，效果为主导。 使用： 如果仓库下已有模型满足要求 → RapidOCR部署使用即可。 不满足要求 → 基于PaddleOCR在自己数据上微调 → RapidOCR部署。 如果该仓库有帮助到你，还请点个小星星⭐呗！ 整体框架 linkflowchart LR subgraph Step direction TB C(Text Det) --\u003e D(Text Cls) --\u003e E(Text Rec) end A[/OurSelf Dataset/] --\u003e B(PaddleOCR) --Train--\u003e Step --\u003e F(PaddleOCRModelConverter) F --ONNX--\u003e G{RapidOCR Deploy\\nPython/C++/Java/C#} G --\u003e H(Windows x86/x64) \u0026 I(Linux) \u0026 J(Android) \u0026 K(Web) \u0026 L(Raspberry Pi) click B \"https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR\" _blank click F \"https://github.",
-                content: " 信创级开源OCR - 为世界内容安全贡献力量 简介 link 💖目前已知运行速度最快、支持最广，完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。 支持的语言: 默认是中英文，其他语言识别需要自助转换。具体参考这里 缘起：PaddleOCR工程化不是太好，为了方便大家在各种端上进行OCR推理，我们将PaddleOCR中的模型转换为ONNX格式，使用Python/C++/Java/Swift/C# 将它移植到各个平台。 名称来源： 轻快好省并智能。基于深度学习的OCR技术，主打人工智能优势及小模型，以速度为使命，效果为主导。 使用： 如果仓库下已有模型满足要求 → RapidOCR部署使用即可。 不满足要求 → 基于PaddleOCR在自己数据上微调 → RapidOCR部署。 如果该仓库有帮助到你，还请点个小星星⭐呗！ 整体框架 linkflowchart LR subgraph Step direction TB C(Text Det) --\u003e D(Text Cls) --\u003e E(Text Rec) end A[/OurSelf Dataset/] --\u003e B(PaddleOCR) --Train--\u003e Step --\u003e F(PaddleOCRModelConverter) F --ONNX--\u003e G{RapidOCR Deploy\\nPython/C++/Java/C#} G --\u003e H(Windows x86/x64) \u0026 I(Linux) \u0026 J(Android) \u0026 K(Web) \u0026 L(Raspberry Pi) click B \"https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR\" _blank click F \"https://github.com/RapidAI/PaddleOCRModelConverter\" _blank 相关产品概览图 link info 下图表格中，除测评集部分托管在魔搭社区下，其余均在Github下，详细介绍如下：第一行是功能介绍第二行是对应的仓库名称，可直接去Github搜索该名称即可。\n"
+                description: " 信创级开源OCR - 为世界内容安全贡献力量 简介 link 💖目前已知运行速度最快、支持最广，完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。 支持的语言: 默认是中英文，其他语言识别需要自助转换。具体参考这里 缘起：PaddleOCR工程化不是太好，为了方便大家在各种端上进行OCR推理，我们将PaddleOCR中的模型转换为ONNX格式，使用Python/C++/Java/C# 将它移植到各个平台。 名称来源： 轻快好省并智能。基于深度学习的OCR技术，主打人工智能优势及小模型，以速度为使命，效果为主导。 使用： 如果仓库下已有模型满足要求 → RapidOCR部署使用即可。 不满足要求 → 基于PaddleOCR在自己数据上微调 → RapidOCR部署。 如果该仓库有帮助到你，还请点个小星星⭐呗！ 整体框架 linkflowchart LR subgraph Step direction TB C(Text Det) --\u003e D(Text Cls) --\u003e E(Text Rec) end A[/OurSelf Dataset/] --\u003e B(PaddleOCR) --Train--\u003e Step --\u003e F(PaddleOCRModelConverter) F --ONNX--\u003e G{RapidOCR Deploy\\nPython/C++/Java/C#} G --\u003e H(Windows x86/x64) \u0026 I(Linux) \u0026 J(Android) \u0026 K(Web) \u0026 L(Raspberry Pi) click B \"https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR\" _blank click F \"https://github.",
+                content: " 信创级开源OCR - 为世界内容安全贡献力量 简介 link 💖目前已知运行速度最快、支持最广，完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。 支持的语言: 默认是中英文，其他语言识别需要自助转换。具体参考这里 缘起：PaddleOCR工程化不是太好，为了方便大家在各种端上进行OCR推理，我们将PaddleOCR中的模型转换为ONNX格式，使用Python/C++/Java/C# 将它移植到各个平台。 名称来源： 轻快好省并智能。基于深度学习的OCR技术，主打人工智能优势及小模型，以速度为使命，效果为主导。 使用： 如果仓库下已有模型满足要求 → RapidOCR部署使用即可。 不满足要求 → 基于PaddleOCR在自己数据上微调 → RapidOCR部署。 如果该仓库有帮助到你，还请点个小星星⭐呗！ 整体框架 linkflowchart LR subgraph Step direction TB C(Text Det) --\u003e D(Text Cls) --\u003e E(Text Rec) end A[/OurSelf Dataset/] --\u003e B(PaddleOCR) --Train--\u003e Step --\u003e F(PaddleOCRModelConverter) F --ONNX--\u003e G{RapidOCR Deploy\\nPython/C++/Java/C#} G --\u003e H(Windows x86/x64) \u0026 I(Linux) \u0026 J(Android) \u0026 K(Web) \u0026 L(Raspberry Pi) click B \"https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR\" _blank click F \"https://github.com/RapidAI/PaddleOCRModelConverter\" _blank 相关产品概览图 link info 下图表格中，除测评集部分托管在魔搭社区下，其余均在Github下，详细介绍如下：第一行是功能介绍第二行是对应的仓库名称，可直接去Github搜索该名称即可。\n"
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+                description: " 信创级开源OCR - 为世界内容安全贡献力量 简介 link 💖目前已知运行速度最快、支持最广，完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。 支持的语言: 默认是中英文，其他语言识别需要自助转换。具体参考这里 缘起：PaddleOCR工程化不是太好，为了方便大家在各种端上进行OCR推理，我们将PaddleOCR中的模型转换为ONNX格式，使用Python/C++/Java/C# 将它移植到各个平台。 名称来源： 轻快好省并智能。基于深度学习的OCR技术，主打人工智能优势及小模型，以速度为使命，效果为主导。 使用： 如果仓库下已有模型满足要求 → RapidOCR部署使用即可。 不满足要求 → 基于PaddleOCR在自己数据上微调 → RapidOCR部署。 如果该仓库有帮助到你，还请点个小星星⭐呗！ 整体框架 linkflowchart LR subgraph Step direction TB C(Text Det) --\u003e D(Text Cls) --\u003e E(Text Rec) end A[/OurSelf Dataset/] --\u003e B(PaddleOCR) --Train--\u003e Step --\u003e F(PaddleOCRModelConverter) F --ONNX--\u003e G{RapidOCR Deploy\\nPython/C++/Java/C#} G --\u003e H(Windows x86/x64) \u0026 I(Linux) \u0026 J(Android) \u0026 K(Web) \u0026 L(Raspberry Pi) click B \"https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR\" _blank click F \"https://github.",
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