From 0feb545064735a860383481a29898b106d77a36e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: SWHL Date: Thu, 14 Dec 2023 12:41:41 +0000 Subject: [PATCH] deploy: 86c127ed33d4fcc818116c535803a9973880c4e1 --- docs/about_model/convert_model/index.html | 4 +- docs/about_model/index.html | 4 +- docs/about_model/model_summary/index.html | 22 +++--- docs/about_model/support_language/index.html | 4 +- docs/blog/01_optim_tutorial/index.html | 4 +- docs/blog/02_config_parameter/index.html | 4 +- docs/blog/03_which_inference/index.html | 4 +- docs/blog/04_inference_summary/index.html | 4 +- docs/blog/05_rec_dict_onnx/index.html | 4 +- .../blog/06_custom_different_model/index.html | 4 +- docs/blog/index.html | 4 +- docs/business_support/index.html | 4 +- docs/changelog/index.html | 4 +- docs/changelog/rapidocr/index.html | 4 +- docs/changelog/rapidocr_api/index.html | 4 +- docs/changelog/rapidocr_paddle/index.html | 4 +- docs/changelog/rapidocr_web/index.html | 4 +- docs/communicate/index.html | 4 +- docs/faq/index.html | 4 +- docs/index.html | 4 +- docs/index.xml | 2 +- docs/inference_engine/index.html | 4 +- docs/inference_engine/onnxruntime/index.html | 4 +- .../onnxruntime/infer_optim/index.html | 4 +- .../onnxruntime/onnxruntime-gpu/index.html | 4 +- docs/inference_engine/openvino/index.html | 4 +- .../openvino/infer-gpu/index.html | 4 +- .../openvino/infer/index.html | 4 +- docs/install_usage/index.html | 4 +- docs/install_usage/rapidocr/cli/index.html | 28 +++---- docs/install_usage/rapidocr/index.html | 4 +- .../install_usage/rapidocr/install/index.html | 4 +- docs/install_usage/rapidocr/usage/index.html | 76 +++++++++---------- docs/install_usage/rapidocr_api/index.html | 16 ++-- docs/install_usage/rapidocr_paddle/index.html | 16 ++-- .../rapidocr_web/desktop_usage/index.html | 4 +- docs/install_usage/rapidocr_web/index.html | 4 +- .../rapidocr_web/nuitka_package/index.html | 4 +- .../rapidocr_web/ocrweb_multi/index.html | 4 +- .../rapidocr_web/pyinstaller/index.html | 4 +- .../rapidocr_web/rapidocr_web/index.html | 4 +- docs/online_demo/index.html | 4 +- docs/other_programing_lan/index.html | 4 +- docs/overview/index.html | 18 ++--- docs/quickstart/index.html | 16 ++-- .../derivatives_projects/index.html | 4 +- docs/related_projects/index.html | 4 +- .../related_projects/index.html | 4 +- docs/sponsor/index.html | 4 +- index.xml | 2 +- sitemap.xml | 4 +- 51 files changed, 182 insertions(+), 182 deletions(-) diff --git a/docs/about_model/convert_model/index.html b/docs/about_model/convert_model/index.html index 3b00a8c3..84486837 100644 --- a/docs/about_model/convert_model/index.html +++ b/docs/about_model/convert_model/index.html @@ -1308,8 +1308,8 @@

id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/about_model/model_summary/index.html b/docs/about_model/model_summary/index.html index 35c57108..7f01654f 100644 --- a/docs/about_model/model_summary/index.html +++ b/docs/about_model/model_summary/index.html @@ -965,20 +965,20 @@

指标说明 Exact Match (精确匹配准确率) + id="faecdbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#faecdb" + type="button" role="tab" aria-controls="faecdb" aria-selected="true">Exact Match (精确匹配准确率) Char Match (字符级准确率) + id="facbedTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#facbed" + type="button" role="tab" aria-controls="facbed" aria-selected="true">Char Match (字符级准确率) Score(两者综合) + id="decfbaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#decfba" + type="button" role="tab" aria-controls="decfba" aria-selected="true">Score(两者综合) @@ -994,7 +994,7 @@

指标说明 +

$$ Exact\ Match = \frac{1}{N}\sum_{i=0}^{N} s(p_{i}, g_{i}) @@ -1019,7 +1019,7 @@

指标说明 +

$$ Char\ Match = 1 - \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N} s(p_{i}, g_{i}) @@ -1047,7 +1047,7 @@

指标说明 +

$$ Score = \frac{1}{2}(Exact\ Match + Char\ Match) @@ -1651,8 +1651,8 @@

指标说明 情 id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/blog/02_config_parameter/index.html b/docs/blog/02_config_parameter/index.html index f4dc969a..115d2359 100644 --- a/docs/blog/02_config_parameter/index.html +++ b/docs/blog/02_config_parameter/index.html @@ -1547,8 +1547,8 @@

Rec部分 id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/blog/04_inference_summary/index.html b/docs/blog/04_inference_summary/index.html index 884bcf09..0a7e41a9 100644 --- a/docs/blog/04_inference_summary/index.html +++ b/docs/blog/04_inference_summary/index.html @@ -1359,8 +1359,8 @@

获取字典内容 3. 使用该模型 id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/business_support/index.html b/docs/business_support/index.html index 3179a5a1..1c3b56f1 100644 --- a/docs/business_support/index.html +++ b/docs/business_support/index.html @@ -1298,8 +1298,8 @@

服务三：国产操作系 id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/changelog/index.html b/docs/changelog/index.html index 8a08e10d..bfe929a1 100644 --- a/docs/changelog/index.html +++ b/docs/changelog/index.html @@ -1243,8 +1243,8 @@

id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/changelog/rapidocr/index.html b/docs/changelog/rapidocr/index.html index e65ba883..16b7dbb2 100644 --- a/docs/changelog/rapidocr/index.html +++ b/docs/changelog/rapidocr/index.html @@ -1554,8 +1554,8 @@

2021-03-24 udpate: 🍜2023-05-22 api update: 2023-10-23 v1.3.9 update: 🏸2023-04-16 ocrweb v0.1.1 update: (推荐) 加入QQ频道 Q: 边缘总有一行 id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/index.html b/docs/index.html index 6b0f2793..17de4781 100644 --- a/docs/index.html +++ b/docs/index.html @@ -1405,8 +1405,8 @@

id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/index.xml b/docs/index.xml index 0f09ed8e..f357f7ea 100644 --- a/docs/index.xml +++ b/docs/index.xml @@ -13,7 +13,7 @@ Mon, 01 Aug 2022 00:00:00 +0000 https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/overview/ -   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) --> D(Text Cls) --> E(Text Rec) end A[/OurSelf Dataset/] --> B(PaddleOCR) --Train--> Step --> F(PaddleOCRModelConverter) F --ONNX--> G{RapidOCR Deploy\n<b>Python/C++/Java/C#</b>} G --> H(Windows x86/x64) & I(Linux) & J(Android) & K(Web) & L(Raspberry Pi) click B "https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR" _blank click F "https://github. +   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) --> D(Text Cls) --> E(Text Rec) end A[/OurSelf Dataset/] --> B(PaddleOCR) --Train--> Step --> F(PaddleOCRModelConverter) F --ONNX--> G{RapidOCR Deploy\n<b>Python/C++/Java/C#</b>} G --> H(Windows x86/x64) & I(Linux) & J(Android) & K(Web) & L(Raspberry Pi) click B "https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR" _blank click F "https://github. diff --git a/docs/inference_engine/index.html b/docs/inference_engine/index.html index 5efcbd54..c65e70ca 100644 --- a/docs/inference_engine/index.html +++ b/docs/inference_engine/index.html @@ -1209,8 +1209,8 @@

id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/inference_engine/onnxruntime/index.html b/docs/inference_engine/onnxruntime/index.html index 3cdb2c74..857700db 100644 --- a/docs/inference_engine/onnxruntime/index.html +++ b/docs/inference_engine/onnxruntime/index.html @@ -1217,8 +1217,8 @@

id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/inference_engine/onnxruntime/infer_optim/index.html b/docs/inference_engine/onnxruntime/infer_optim/index.html index 3d1d1e8d..dda809bd 100644 --- a/docs/inference_engine/onnxruntime/infer_optim/index.html +++ b/docs/inference_engine/onnxruntime/infer_optim/index.html @@ -1634,8 +1634,8 @@

参考资料 相关对比表格 id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/inference_engine/openvino/infer-gpu/index.html b/docs/inference_engine/openvino/infer-gpu/index.html index 12efc707..99a8beb6 100644 --- a/docs/inference_engine/openvino/infer-gpu/index.html +++ b/docs/inference_engine/openvino/infer-gpu/index.html @@ -1269,8 +1269,8 @@

id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/inference_engine/openvino/infer/index.html b/docs/inference_engine/openvino/infer/index.html index 81121913..ed815521 100644 --- a/docs/inference_engine/openvino/infer/index.html +++ b/docs/inference_engine/openvino/infer/index.html @@ -1521,8 +1521,8 @@

OpenVINO与ONNXRuntime id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/install_usage/index.html b/docs/install_usage/index.html index 71006d6b..51bc15f2 100644 --- a/docs/install_usage/index.html +++ b/docs/install_usage/index.html @@ -1243,8 +1243,8 @@

id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/install_usage/rapidocr/cli/index.html b/docs/install_usage/rapidocr/cli/index.html index f552e616..91453ea6 100644 --- a/docs/install_usage/rapidocr/cli/index.html +++ b/docs/install_usage/rapidocr/cli/index.html @@ -813,26 +813,26 @@

使用示例 图像预测 + id="fdbceaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#fdbcea" + type="button" role="tab" aria-controls="fdbcea" aria-selected="true">图像预测 只使用检测 + id="fcaedbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#fcaedb" + type="button" role="tab" aria-controls="fcaedb" aria-selected="true">只使用检测 只使用识别 + id="adfcebTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#adfceb" + type="button" role="tab" aria-controls="adfceb" aria-selected="true">只使用识别 可视化查看 + id="bdaefcTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bdaefc" + type="button" role="tab" aria-controls="bdaefc" aria-selected="true">可视化查看 @@ -848,7 +848,7 @@

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使用示例 +
@@ -1570,8 +1570,8 @@

使用示例 id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/install_usage/rapidocr/install/index.html b/docs/install_usage/rapidocr/install/index.html index 1ee6076d..c2caa874 100644 --- a/docs/install_usage/rapidocr/install/index.html +++ b/docs/install_usage/rapidocr/install/index.html @@ -1470,8 +1470,8 @@

安装 输入 str + id="feabcdTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#feabcd" + type="button" role="tab" aria-controls="feabcd" aria-selected="true">str np.ndarray + id="bdcefaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bdcefa" + type="button" role="tab" aria-controls="bdcefa" aria-selected="true">np.ndarray Bytes + id="cfedbaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cfedba" + type="button" role="tab" aria-controls="cfedba" aria-selected="true">Bytes Path + id="dacfebTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dacfeb" + type="button" role="tab" aria-controls="dacfeb" aria-selected="true">Path @@ -883,7 +883,7 @@

输入 +
@@ -923,7 +923,7 @@

输入 +
@@ -963,7 +963,7 @@

输入 +
@@ -1005,7 +1005,7 @@

输入 +
@@ -1057,38 +1057,38 @@

输出 只有检测 + id="deabfcTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#deabfc" + type="button" role="tab" aria-controls="deabfc" aria-selected="true">只有检测 只有分类 + id="fedcbaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#fedcba" + type="button" role="tab" aria-controls="fedcba" aria-selected="true">只有分类 只有识别 + id="bafdecTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bafdec" + type="button" role="tab" aria-controls="bafdec" aria-selected="true">只有识别 检测 + 识别 + id="aefcdbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#aefcdb" + type="button" role="tab" aria-controls="aefcdb" aria-selected="true">检测 + 识别 分类 + 识别 + id="febcdaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#febcda" + type="button" role="tab" aria-controls="febcda" aria-selected="true">分类 + 识别 检测 + 分类 + 识别 + id="dfaebcTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dfaebc" + type="button" role="tab" aria-controls="dfaebc" aria-selected="true">检测 + 分类 + 识别 @@ -1104,7 +1104,7 @@

输出 +
@@ -1168,7 +1168,7 @@

输出 +
@@ -1231,7 +1231,7 @@

输出 +
@@ -1294,7 +1294,7 @@

输出 +
@@ -1361,7 +1361,7 @@

输出 +
@@ -1424,7 +1424,7 @@

输出 +
@@ -1513,14 +1513,14 @@

可视化查看结果 只可视化检测 + id="dfaecbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dfaecb" + type="button" role="tab" aria-controls="dfaecb" aria-selected="true">只可视化检测 可视化检测和识别 + id="cdaebfTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cdaebf" + type="button" role="tab" aria-controls="cdaebf" aria-selected="true">可视化检测和识别 @@ -1536,7 +1536,7 @@

可视化查看结果 +
@@ -1582,7 +1582,7 @@

可视化查看结果 +
@@ -2220,8 +2220,8 @@

可视化查看结果 Python调用 以文件方式发送POST请求 + id="cbdaefTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cbdaef" + type="button" role="tab" aria-controls="cbdaef" aria-selected="true">以文件方式发送POST请求 以base64方式发送POST请求 + id="acbfedTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#acbfed" + type="button" role="tab" aria-controls="acbfed" aria-selected="true">以base64方式发送POST请求 @@ -861,7 +861,7 @@

Python调用 +
@@ -903,7 +903,7 @@

Python调用 +
@@ -1660,8 +1660,8 @@

API输出 使用 CPU端推理 + id="facedbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#facedb" + type="button" role="tab" aria-controls="facedb" aria-selected="true">CPU端推理 GPU端推理 + id="defbcaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#defbca" + type="button" role="tab" aria-controls="defbca" aria-selected="true">GPU端推理 @@ -811,7 +811,7 @@

使用 +

前提是安装了CPU版的PaddlePaddle

@@ -854,7 +854,7 @@

使用 +

前提是安装了GPU版的PaddlePaddle，注意在实例化RapidOCR类时，需要通过参数显式指定使用GPU。

@@ -1520,8 +1520,8 @@

推理速度比较 使用步骤 id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/install_usage/rapidocr_web/nuitka_package/index.html b/docs/install_usage/rapidocr_web/nuitka_package/index.html index c08efbbd..3d543d20 100644 --- a/docs/install_usage/rapidocr_web/nuitka_package/index.html +++ b/docs/install_usage/rapidocr_web/nuitka_package/index.html @@ -1508,8 +1508,8 @@

补充 运行步骤 id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/install_usage/rapidocr_web/rapidocr_web/index.html b/docs/install_usage/rapidocr_web/rapidocr_web/index.html index b71835d2..9bcffec7 100644 --- a/docs/install_usage/rapidocr_web/rapidocr_web/index.html +++ b/docs/install_usage/rapidocr_web/rapidocr_web/index.html @@ -1408,8 +1408,8 @@

使用 在线Demo

  • 💖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。
    • +
  • 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：

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相关产品概览图 2. 使用 终端使用 + id="cfedbaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cfedba" + type="button" role="tab" aria-controls="cfedba" aria-selected="true">终端使用 Python使用 + id="fdacbeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#fdacbe" + type="button" role="tab" aria-controls="fdacbe" aria-selected="true">Python使用 @@ -742,7 +742,7 @@

2. 使用 +
@@ -775,7 +775,7 @@

2. 使用 +
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3. 查看效果 id: 1 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/overview\/", 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" } ); index.add( diff --git a/docs/related_projects/related_projects/index.html b/docs/related_projects/related_projects/index.html index 612bfa7f..e721c68b 100644 --- a/docs/related_projects/related_projects/index.html +++ b/docs/related_projects/related_projects/index.html @@ -1420,8 +1420,8 @@

印章OCR Buy me a Coffee Mon, 01 Aug 2022 00:00:00 +0000 https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/overview/ -   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) --> D(Text Cls) --> E(Text Rec) end A[/OurSelf Dataset/] --> B(PaddleOCR) --Train--> Step --> F(PaddleOCRModelConverter) F --ONNX--> G{RapidOCR Deploy\n<b>Python/C++/Java/C#</b>} G --> H(Windows x86/x64) & I(Linux) & J(Android) & K(Web) & L(Raspberry Pi) click B "https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR" _blank click F "https://github. +   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) --> D(Text Cls) --> E(Text Rec) end A[/OurSelf Dataset/] --> B(PaddleOCR) --Train--> Step --> F(PaddleOCRModelConverter) F --ONNX--> G{RapidOCR Deploy\n<b>Python/C++/Java/C#</b>} G --> H(Windows x86/x64) & I(Linux) & J(Android) & K(Web) & L(Raspberry Pi) click B "https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR" _blank click F "https://github. diff --git a/sitemap.xml b/sitemap.xml index 8d50d6b3..5d5ff727 100644 --- a/sitemap.xml +++ b/sitemap.xml @@ -6,7 +6,7 @@ 2023-09-13T09:40:26+08:00 https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/overview/ - 2023-12-13T15:30:07+08:00 + 2023-12-14T20:40:42+08:00 https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/business_support/ 2023-09-28T08:38:57+08:00 @@ -147,7 +147,7 @@ 2023-09-28T08:38:57+08:00 https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/ - 2023-12-13T15:30:07+08:00 + 2023-12-14T20:40:42+08:00 https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/categories/