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Commit 8dbb579b authored by liuhy's avatar liuhy
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Doc/Tutorial_Cpp.md
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...@@ -9,6 +9,7 @@ PP-OCRv5 是PP-OCR新一代文字识别解决方案，该方案聚焦于多场 ...@@ -9,6 +9,7 @@ PP-OCRv5 是PP-OCR新一代文字识别解决方案，该方案聚焦于多场
模型输出概率图，并用Vatti Clipping算法对字符区域多边形简化处理，sample中借助Clipping 库。 sample模型输入shape为[1,3,640,640],模型路径：Resource/Models/ppocrv5_server_det_infer.onnx 模型输出概率图，并用Vatti Clipping算法对字符区域多边形简化处理，sample中借助Clipping 库。 sample模型输入shape为[1,3,640,640],模型路径：Resource/Models/ppocrv5_server_det_infer.onnx
### 文本识别 ### 文本识别
文本识别使用了CRNN+CTCDecode( https://arxiv.org/pdf/2009.09941 )，网络结构： 文本识别使用了CRNN+CTCDecode( https://arxiv.org/pdf/2009.09941 )，网络结构：
![(Images/CRNN.png)](Images/CRNN.png) ![(Images/CRNN.png)](Images/CRNN.png)
sample中模型输入shape为[1,3,48,720],模型路径：Resource/Models/ppocrv5_server_rec_infer.onnx sample中模型输入shape为[1,3,48,720],模型路径：Resource/Models/ppocrv5_server_rec_infer.onnx
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Doc/Tutorial_Python.md
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...@@ -9,6 +9,7 @@ PP-OCRv5 是PP-OCR新一代文字识别解决方案，该方案聚焦于多场 ...@@ -9,6 +9,7 @@ PP-OCRv5 是PP-OCR新一代文字识别解决方案，该方案聚焦于多场
模型输出概率图，并用Vatti Clipping算法对字符区域多边形简化处理，sample中借助Clipping 库。 sample中模型输入shape为[1,3,640,640],模型路径：Resource/Models/ppocrv5_server_det_infer.onnx 模型输出概率图，并用Vatti Clipping算法对字符区域多边形简化处理，sample中借助Clipping 库。 sample中模型输入shape为[1,3,640,640],模型路径：Resource/Models/ppocrv5_server_det_infer.onnx
### 文本识别 ### 文本识别
文本识别使用了CRNN+CTCDecode( https://arxiv.org/pdf/2009.09941 )，网络结构： 文本识别使用了CRNN+CTCDecode( https://arxiv.org/pdf/2009.09941 )，网络结构：
![(Images/CRNN.png)](Images/CRNN.png) ![(Images/CRNN.png)](Images/CRNN.png)
sample中模型输入shape为[1,3,48,720],模型路径：Resource/Models/ppocrv5_server_rec_infer.onnx sample中模型输入shape为[1,3,48,720],模型路径：Resource/Models/ppocrv5_server_rec_infer.onnx
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