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- 29 décembre 2025 à 20:17 · 1 min de lecture
On-Device OCR in der Praxis: Native Bereitstellung von PP-OCRv5 auf Android
Wenn wir über Edge AI sprechen, konzentrieren wir uns oft auf die Genauigkeit und Geschwindigkeit des Modells selbst. Die eigentliche Herausforderung liegt jedoch darin, ein Modell von einem Trainings-Framework vollständig in eine andere Inference-Engine zu migrieren und es auf ressourcenbeschränkten mobilen Geräten in Echtzeit auszuführen. Dieser Artikel nimmt die Android-Bereitstellung von PP-OCRv5 als Beispiel, um die technischen Praktiken von On-device OCR eingehend zu untersuchen.
Auteur:|@fleeyTags: android ocr c++ litert mobile
- 29 décembre 2025 à 20:17 · 1 min de lecture
Edge OCR Practice: Native Deployment of PP-OCRv5 on Android
When we talk about on-device AI, the focus often falls on the precision and speed of the models themselves. However, the real challenge lies in how to seamlessly migrate a model from a training framework to a different inference engine and achieve real-time performance on resource-constrained mobile devices. Using the Android deployment of PP-OCRv5 as a case study, this article explores the engineering practices of on-device OCR in depth.
Auteur:|@fleeyTags: android ocr c++ litert mobile - 29 décembre 2025 à 20:17 · 1 min de lecture
Práctica de OCR en el dispositivo: Despliegue nativo de PP-OCRv5 en Android
Cuando hablamos de IA en el dispositivo, solemos centrarnos en la precisión y velocidad del modelo en sí. Pero el verdadero desafío reside en cómo migrar un modelo de un framework de entrenamiento de forma íntegra a otro motor de inferencia y lograr una ejecución en tiempo real en dispositivos móviles con recursos limitados. Este artículo toma como ejemplo el despliegue de PP-OCRv5 en Android para profundizar en las prácticas de ingeniería de OCR en el dispositivo.
Auteur:|@fleeyTags: android ocr c++ litert mobile - 29 décembre 2025 à 20:17 · 1 min de lecture
Pratique de l'OCR on-device : Déploiement natif de PP-OCRv5 sur Android
Lorsqu'on parle d'IA embarquée, l'attention se porte souvent sur la précision et la vitesse du modèle lui-même. Mais le véritable défi réside dans la manière de migrer intégralement un modèle d'un framework d'entraînement vers un autre moteur d'inférence, tout en parvenant à une exécution en temps réel sur des appareils mobiles aux ressources limitées. Cet article prend l'exemple du déploiement de PP-OCRv5 sur Android pour explorer en profondeur les pratiques d'ingénierie de l'OCR embarqué.
Auteur:|@fleeyTags: android ocr c++ litert mobile - 29 décembre 2025 à 20:17 · 1 min de lecture
オンデバイスOCRの実践：PP-OCRv5のAndroidネイティブデプロイ
エッジAIについて語る際、往々にしてモデル自体の精度や速度に注目が集まりがちです。しかし、真の課題は'ある学習フレームワークのモデルを、いかにして別の推論エンジンへ完全に移植し、リソースの限られたモバイルデバイス上でリアルタイム動作を実現するか'という点にあります。本記事では、PP-OCRv5のAndroidデプロイを例に、エッジOCRにおけるエンジニアリングの実践について深く掘り下げます。
Auteur:|@fleeyTags: android ocr c++ litert mobile - 29 décembre 2025 à 20:17 · 23 min de lecture
端侧 OCR 的实践：PP-OCRv5 在 Android 上的原生部署
当我们谈论端侧 AI 时，往往聚焦于模型本身的精度与速度。但真正的挑战在于：如何将一个训练框架的模型，完整地迁移到另一个推理引擎，并在资源受限的移动设备上实现实时运行？本文以 PP-OCRv5 的 Android 部署为例，深入探讨端侧 OCR 的工程实践。
Auteur:|@fleeyTags: android ocr c++ litert mobile - 29 décembre 2025 à 20:17 · 1 min de lecture
端側 OCR 的實踐：PP-OCRv5 在 Android 上的原生部署
當我們談論端側 AI 時，往往聚焦於模型本身的精度與速度。但真正的挑戰在於：如何將一個訓練框架的模型，完整地遷移到另一個推理引擎，並在資源受限的行動裝置上實現即時執行？本文以 PP-OCRv5 的 Android 部署為例，深入探討端側 OCR 的工程實踐。
Auteur:|@fleeyTags: android ocr c++ litert mobile - 29 décembre 2025 à 20:17 · 1 min de lecture
Практика OCR на устройствах: нативное развертывание PP-OCRv5 на Android
Когда мы говорим об Edge AI, основное внимание часто уделяется точности и скорости самой модели. Однако настоящий вызов заключается в другом: как полностью перенести модель из фреймворка обучения в другой движок инференса и обеспечить её работу в реальном времени на мобильных устройствах с ограниченными ресурсами? В данной статье на примере развертывания PP-OCRv5 на Android мы подробно рассмотрим инженерные аспекты реализации OCR на стороне клиента.
Auteur:|@fleeyTags: android ocr c++ litert mobile - 29 décembre 2025 à 20:17 · 1 min de lecture
온디바이스 OCR 실전: PP-OCRv5 Android 네이티브 배포
온디바이스 AI에 대해 이야기할 때, 흔히 모델 자체의 정확도와 속도에 집중하곤 합니다. 하지만 진짜 도전 과제는 학습 프레임워크의 모델을 다른 추론 엔진으로 온전히 이식하고, 리소스가 제한된 모바일 기기에서 실시간 실행을 구현하는 것입니다. 본문에서는 PP-OCRv5의 Android 배포를 예로 들어 온디바이스 OCR의 엔지니어링 실무를 심도 있게 살펴봅니다.
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