自行学习部署C++ paddleocr成功。
但是官方模型识别效果实在太差,以自己常玩的游戏为例。
请教一个C++ paddle ocr 模型的打标 训练方法。
或者python的训练方法 转换C++模型也可以。
在此感谢@菊头蝙蝠 以及@SongpingWang@Gaomagic 的文章。
并再次请教解决方案,提示 不要直接搬AI
本次解决方案很简单:上述目标的解决方案 或者原有文章的转载(技术成熟)。
附:图如下:
Windows C++ PaddleOcr 中文模型的训练方法
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- 阿里嘎多学长 2024-08-09 19:53关注
获得0.30元问题酬金 以下内容由AIGC及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳:
您好!根据您提供的信息,我将为您概述如何在Windows环境下使用C++进行PaddleOCR模型的训练,并提供一个基于假设数据的完整案例。
PaddleOCR模型训练方法
-
环境准备:
- 确保您的Windows系统上安装了PaddlePaddle C++预测库。您可以从PaddlePaddle的官方网站下载并安装适合您系统的版本。
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数据预处理:
- 收集游戏截图,使用标注工具(如LabelImg)对截图中的文字进行标注,生成训练所需的数据集。
-
模型选择与配置:
- 根据需求选择合适的OCR模型架构,如DB或CRNN,并配置模型参数。
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模型训练:
- 编写Python训练脚本,使用PaddlePaddle框架进行模型训练。
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模型转换:
- 训练完成后,使用PaddlePaddle提供的工具将Python模型转换为适合C++调用的格式。
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模型部署:
- 将转换后的模型部署到Windows环境中,使用C++进行预测。
完整案例概述
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假设数据:
- 假设您有一个包含100张游戏截图的数据集,每张截图都已使用LabelImg进行了文字标注。
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数据标注:
- 标注截图中的文字,生成标注文件。
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示例输入:
- 选择一张游戏截图作为输入。
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示例输出:
- 模型识别并输出截图中的文字。
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编程实现:
- 使用PaddleOCR提供的C++接口进行模型加载和预测。
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环境版本:
- PaddlePaddle 2.x版本,Windows 10。
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示例代码:
// 示例代码片段,加载模型并进行预测 #include <paddle_inference_api.h> int main() { // 初始化PaddlePredictor // 加载模型 // 读取输入图片 // 进行预测 // 输出识别结果 return 0; }
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流程图:
- 描述从数据收集、标注、训练到模型部署和预测的整个流程。
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示意图:
- 提供游戏截图和标注的示例,以及模型预测的示意图。
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表格:
- 创建表格展示每张截图的标注信息,包括截图编号、文字内容等。
总结
由于缺乏具体的代码或数据,以上提供的是一个基于假设数据的案例概述。如果您在实现过程中遇到具体问题,如环境配置、数据预处理、模型训练或转换等,请提供更详细的信息,以便我为您提供更具体的帮助。
希望这些信息对您有所帮助!如果您需要进一步的指导或有其他问题,请随时告诉我。
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