Calvin

train.py里去掉后面参数就好了。 # 指定需要恢复的参数，因为改动类别数量，最后一层会变。 with tf.name_scope('loader_and_saver'): variables_to_restore = [v for v in self.net_var if v.name.split('/')[0] not in ['conv_sbbox', 'conv_mbbox', 'conv_lbbox']] self.loader = tf.train.Saver(variables_to_restore)

For paddlepaddle this feature is not enabled (i think). Contact DJL team to get further/deep engine support. For other engines, refer to below link: http://docs.djl.ai/docs/development/inference_performance_optimization.html

多线程，或者使用显卡。 http://aias.top/AIAS/guides/faq.html

http://aias.top/AIAS/guides/PaddleOCR.pdf http://aias.top/AIAS/guides/performance.html

1. For resnet18,resnet34: The ResNet implementation uses stride for the first Conv2D(the kernel size is 3) and 1 for the second (the kernel size is 3). 2. For resnet50, resnet101,...


队伍名：AIAS，队伍成员 Calvin AI Studio昵称：Calvin.T 任务类型：工具与应用--部署，界面，工具 1. OCR java SDK 工具箱功能描述: Github地址： https://github.com/mymagicpower/AIAS/blob/main/1_image_sdks/text_recognition/ocr_sdk/README.md 功能说明： 方向检测，图片旋转，文字识别，版面分析，表格识别，生成html表格，生成excel文件 2. IOCR 功能描述: Github地址： https://github.com/mymagicpower/AIAS/blob/main/8_suite_hub/iocr/README.md 功能说明： 一般OCR的识别结果是一种按行识别的结构化输出，能够给出一行文字的检测框坐标及文字内容。 但是我们更想要的是带有字段定义的结构化输出，由于表单还活着卡证的多样性，全都预定义好是不现实的。 所以，设计了自定义模板的功能，能够让人设置参照锚点（通过锚点匹配定位，图片透视变换对齐），以及内容识别区 来得到key-value形式的结构化数据。 当前精简试用版(无数据库，redis等)包含了下面功能： 模板自定义 基于模板识别 自由文本识别 表格文本识别（图片需是剪切好的单表格图片） 表格自动检测文本识别（支持表格文字混编，自动检测表格识别文字，支持多表格）...

用这个方法： ### 1. pom 配置 ai.djl.huggingface tokenizers 0.19.0 private static final HuggingFaceTokenizer tokenizer; ### 2. 例子代码 # 声明 static { try { tokenizer = HuggingFaceTokenizer.builder() .optManager(manager) .optPadding(true) .optPadToMaxLength() .optMaxLength(MAX_LENGTH) .optTruncation(true)...

https://github.com/deepjavalibrary/djl/blob/master/extensions/tokenizers/README.md

https://github.com/mymagicpower/AIAS/blob/main/1_image_sdks/ocr_v4_sdk/src/main/java/top/aias/ocr/utils/detection/OcrV4Detection.java Original Email Sender:"Tong Li"< ***@***.*** &gt;; Sent Time:2023/12/4 16:35 To:"mymagicpower/AIAS"< ***@***.*** &gt;; Cc recipient:"Subscribed"< ***@***.*** &gt;; Subject:[mymagicpower/AIAS] 能否提供一个使用onnx-engine或者pytorch引擎运行onnx模型的案例 (Issue #37) paddlepaddle-engine 你好,你提供的asr_sdk使用的是paddlepaddle-engine运行