Surya-OCR 文本目标检测模型安装与部署指南
本仓库提供了一个详细的指南，帮助用户从零开始安装和部署 Surya-OCR 文本目标检测模型。Surya-OCR 是一个强大的文档 OCR 工具包，支持多种语言的文本检测和布局分析。
内容概述
本指南分为以下几个部分：
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Surya-OCR 项目简介
介绍了 Surya-OCR 的基本功能和特点，包括支持的语言种类、文本检测模式等。 -
Surya-OCR 模型安装
详细说明了如何创建 conda 虚拟环境、安装 PyTorch 环境、安装 Surya-OCR 以及克隆项目代码。 -
Surya-OCR 模型使用
提供了两种使用模型的方法：命令行指令版和 Python 接口版。详细介绍了如何使用这两种方法进行文本检测。 -
常见问题与解决方案
列出了在安装和使用过程中可能遇到的常见问题及其解决方案。
使用说明
1. 环境准备
在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：
- Python 3.9 或更高版本
- conda 环境管理工具
- 稳定的网络连接（用于下载依赖包）
2. 安装步骤
按照以下步骤进行安装：
- 创建 conda 虚拟环境
conda create -n surya python=3.9 conda activate surya -
安装 PyTorch 环境
根据您的 CUDA 版本选择合适的 PyTorch 版本进行安装。 - 安装 Surya-OCR
pip install surya-ocr - 克隆项目代码
从 GitHub 克隆 Surya-OCR 项目代码到本地。
3. 模型使用
命令行指令版
使用命令行指令进行文本检测，支持文本提取、文本行检测和文本区域检测。
Python 接口版
通过 Python 接口进行模型调用，适用于离线部署和批量处理。
常见问题
如果在安装或使用过程中遇到问题，请参考以下解决方案：
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网络问题导致依赖包无法安装
建议使用 whl 包离线安装。 -
运行时报错
根据具体错误信息，调整相关包的版本或修改源码。
贡献与反馈
如果您在使用过程中有任何问题或建议，欢迎提交 issue 或 pull request。
通过本指南，您将能够顺利安装和部署 Surya-OCR 文本目标检测模型，并开始进行文本检测任务。