Python 上的 OCR

這個 OCR 專案是在 Python 包好,讓你很快就可以上手用:「Easy OCR」。

從結果的 screenshot 可以看到輸出的內容很簡單,就是座標與 OCR 出來的內容:

然後支援的語言很多:

We are currently supporting following 42 languages.

Afrikaans (af), Azerbaijani (az), Bosnian (bs), Simplified Chinese (ch_sim), Traditional Chinese (ch_tra), Czech (cs), Welsh (cy), Danish (da), German (de), English (en), Spanish (es), Estonian (et), French (fr), Irish (ga), Croatian (hr), Hungarian (hu), Indonesian (id), Icelandic (is), Italian (it), Japanese (ja), Korean (ko), Kurdish (ku), Latin (la), Lithuanian (lt), Latvian (lv), Maori (mi), Malay (ms), Maltese (mt), Dutch (nl), Norwegian (no), Polish (pl), Portuguese (pt),Romanian (ro), Slovak (sk) (need revisit), Slovenian (sl), Albanian (sq), Swedish (sv),Swahili (sw), Thai (th), Tagalog (tl), Turkish (tr), Uzbek (uz), Vietnamese (vi)

有些參數可以調整,但預設值似乎就跑得不錯了...

測試 TPUv2 的 C/P 值

有人用相同演算法實際測試 Google 的 TPUv2 與 NVIDIATesla P100 的 C/P 值了:「Benchmarking Google’s new TPUv2」。

如果以 ResNet-50 當作計算的演算法,可以看到其實 C/P 值的差距沒有想像中大。主要原因是 GPU 可以使用較低的精度計算以加快速度,而非 Google 之前新聞稿故意使用較高精度比較 (TPU 使用 8-bit matrix engine,所以 GPU 使用較低的 fp16 版本比較會比較有參考價值):

真正的差異是在 LSTM

It turns out that the TPU is even faster on the LSTM model (21402 examples/s): ~12.9 times faster than a P100 (1658 examples/s) and ~7.7 times faster than a V100 (2778 examples/s)!

不過這邊就沒特別提到精度了...