agentmaker / agentocr Goto Github PK

（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 活动的任务 ISSUE，更多详见PaddlePaddle Hackathon）

【任务说明】

• 任务标题：制作 Rubick 深度学习相关小插件

• 难度：中等（通过验收即可获得5000RMB）

• 技术标签：JavaScript、PaddlePaddle

• 详细描述：随着 Rubick、Utools 等高质量桌面效能工具箱的出现，使用深度学习进行赋能将会为其带来更多有趣的玩法。在本任务中，您可以借助 AgentOCR 或其他飞桨相关深度学习工具，结合 Paddle.JS 或 ONNX.JS 将深度学习模型以 Rubick 插件形式进行部署，例如使用 AgentOCR 的 OCR 能力让 Rubick 的截图拥有文字识别能力，当然你也可以选择自己喜欢的模型为 Rubick 进行赋能，只要以 Rubick 的插件形式进行开发即可视为有效提交。

Paddle.JS 主页：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.js

AgentOCR 主页：https://github.com/AgentMaker/AgentOCR

【提交内容】

• 项目 PR 到 AgentOCR

• 技术说明文档

【技术要求】

• 具备的 JavaScript 开发能力

请问大佬有没有测试过在linux运行agentocr与windows下的性能差异，感觉速度差距有点大，条件限制没办法比对完全一样的硬件环境，只是猜测是不是和系统有关？

0. 以下环境都是基于python3.7.10，agentocr 1.2.0，预测同一张图片
1. 本地环境是笔记本电脑，win10，CPU是AMD Ryzen 7 5800H，8核16线程，预测得到结果耗时是2.5秒以内
2. 一台Linux服务器，Centos7，是由Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v4划出来的4核虚拟机，预测得到结果耗时是在7.2秒以内
3. 由上面笔记本电脑运行的VirtualBOX划分了4个CPU(VB上面显示有16个CPU，猜测应该是划分了4个核心线程出来)的虚拟机，Centos7，预测得到结果耗时也和第二点的linux服务器接近
4. 一台windows服务器，winserver2012，是由Intel i7-8700划出来的2核虚拟机，预测得到结果耗时是在4.7秒以内

从任务运行情况来看，windows环境下在任务管理器可以看出，预测过程中所有核心都是参与工作的
而linux环境通过top命令能看出CPU占用最高只能到200%，理论上4核心应该能到400%，是不是所有核心没有参与工作导致预测速度比较慢？条件有限，笔记本的CPU和台式服务器的CPU也没有直接的性能比较可以参考，但即便是比较旧的服务器CPU也不会跟7nm的AMD笔记本CPU有这么大差距吧，如果有大佬们测试过或者知道原因希望能告知一下！！

能提供c++demo吗

Hi,
Just wanted to know if AgentOCR supports batch inference, since it is not documented. Any leads will be great.
Thanks

（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 活动的任务 ISSUE，更多详见PaddlePaddle Hackathon）

【任务说明】

• 任务标题：为 AgentOCR 工具适配 JavaScript 环境

• 技术标签：JavaScript

• 任务难度：简单

• 详细描述：在 Web 前端以及、移动端 APP 开发甚至是桌面应用开发中， JavaScript 所体现的强大兼容性使得跨平台应用更加便捷。目前 AgentOCR 提供了飞桨 PaddlePaddle、ONNX、DML 三种后端支持，为更方便让基于 PaddleOCR 的 AgentOCR 更好适配更多开发者所需环境，我们可以通过不限于 Paddle.JS、ONNX.JS 中任一方式使得其支持JavaScript的OCR推理功能。本这个项目中，你需要在精度损失和速度损失较低的情况下制作 Paddle.JS 或 ONNX.JS 版本的 AgentOCR 开发程序包。

Paddle.JS 主页：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.js

AgentOCR 主页：https://github.com/AgentMaker/AgentOCR

【提交内容】

• 项目 PR 到 AgentOCR

• 技术说明文档

【技术要求】

• 具备的 JavaScript 开发能力

催更，超级期待！！！

centos7下执行 agentocr server 报错
bash: agentocr: command not found

非常感谢大神做了这个项目，方便大家使用paddleocr，
最近我试了一下V3版本的中英文模型，好像提升很大，不知您是否有计划支持V3的onnx模型。

下载后的模型文件（ch_v2_c_rec.onnx和ch_mul_v2_c_det.onnx）放到那个目录？