deploy: 50d770c

docs/about_model/convert_model/index.html

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-                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_openvino</a></li>
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@@ -1742,7 +1742,7 @@ <h3 id="离线转换httpsgithubcomrapidaipaddleocrmodelconverter"><a href="https
             {
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                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr\/",
-                title: "rapidocr_openvino",
+                title: "rapidocr_onnxruntime",
                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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@@ -1752,8 +1752,8 @@ <h3 id="离线转换httpsgithubcomrapidaipaddleocrmodelconverter"><a href="https
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