Extraction de texte et synthèse avec le tutoriel EasyOCR et GPT-3

Acquérir des compétences avancées : YOLOv7 et GPT-3 à portée de main

À la fin de ce tutoriel sur l'IA, vous apprendrez à utiliser EasyOCR pour l'extraction de texte à partir de diverses sources, y compris des images, et à tirer parti des capacités robustes de GPT-3 d'OpenAI pour un résumé de texte efficace !

Démêler EasyOCR : Une puissance logicielle

EasyOCR est un outil puissant dans le domaine de la détection et de l'extraction de texte. Cette entité privée excelle dans l'édition de logiciels, le conseil et la fourniture. Spécialisée dans le développement de solutions logicielles prêtes à l'emploi, EasyOCR s'adresse à diverses plateformes, avec un accent sur la création d'applications professionnelles et de systèmes d'exploitation. Ils améliorent davantage leurs offres en fournissant des logiciels personnalisés adaptés aux besoins et aux exigences des utilisateurs.

YOLOv7 dévoilé : L'avenir de la détection d'objets

YOLOv7 se distingue comme la dernière innovation de la famille YOLO (You Only Look Once) de détecteurs d'objets à une seule étape. Ce modèle révolutionnaire offre une précision et une rapidité améliorées dans le domaine de la détection d'images. En utilisant un pipeline de traitement sophistiqué, YOLOv7 extrait des caractéristiques à travers un backbone, les transmet à travers un 'cou' et enfin prédit, à travers la 'tête' du réseau, les emplacements et classifications des objets dans les cadres donnés.

Développé par WongKinYiu et Alexey Bochkovskiy, YOLOv7 améliore le cadre YOLO existant grâce à des changements fondamentaux dans l'architecture du réseau et les routines d'entraînement. Ce modèle incorpore des techniques avancées telles que :

Aggregation de couches efficaces étendue
Techniques d'échelle de modèle
Planification de re-paramétrisation
Une tête auxiliaire pour des prédictions approximatives à fines

Le dépôt GitHub de YOLOv7 est une ressource précieuse, fournissant le code nécessaire pour initier l'entraînement sur des ensembles de données personnalisés alimentés par PyTorch et mis en œuvre en Python.

Commencer

Pour commencer, nous devrons installer certaines dépendances essentielles.

Installation des dépendances

Commencez par installer les bibliothèques requises nécessaires au bon fonctionnement de YOLOv7 et EasyOCR.

Codage

Pour ce tutoriel, je vais utiliser Visual Studio Code (VSC), mais vous êtes libre d'utiliser n'importe quel environnement de développement, y compris Jupyter notebooks ou Google Colab.

Configuration des dépendances

Importez toutes les dépendances nécessaires pour que votre projet fonctionne de manière efficace.

Extraction de texte à partir d'images

Pour effectuer l'extraction de texte, nous allons utiliser EasyOCR. Voici la structure de notre classe EasyOCR :

class EasyOCR:
    def __init__(self):
        self.reader = easyocr.Reader(['en'], gpu=True)
    
    def extract_text(self, image):
        results = self.reader.readtext(image)
        return results

La classe initialise le lecteur OCR pour l'anglais, utilise le GPU si disponible, et garantit que les modèles nécessaires sont téléchargés. Ensuite, nous extrayons le texte d'une image, en filtrant les résultats pour inclure uniquement ceux avec un niveau de confiance supérieur à 45 %.

Résumé de texte avec GPT-3

Après avoir extrait le texte, nous pouvons maintenant passer à son résumé en utilisant GPT-3 d'OpenAI. Voici une structure de base pour la classe de résumé GPT-3 :

class GPT3:
    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
    
    def summarize(self, text):
        response = openai.Completion.create(
            model='text-davinci-003',
            prompt=text,
            max_tokens=50
        )
        return response.choices[0].text.strip()

Cette structure configure la clé API et le modèle à utiliser, permettant à la classe de produire des résumés basés sur un texte donné.

Test de l'application

Maintenant que notre code est configuré, nous pouvons l'exécuter pour tester à la fois l'extraction de texte et le résumé. Voici à quoi ressemble la sortie :

print("Texte extrait :", extracted_text)
print("Résumé :", summary)

Ce faisant, nous validons que nous pouvons créer sans effort une application qui résume le texte extrait des images—quelle excitation !

Combien d'applications d'IA pouvez-vous créer ?

Lorsqu'il s'agit de créer des applications d'IA, votre seule limite est votre imagination et vos ressources. Si vous avez une idée convaincante visant à résoudre des problèmes réels, vous êtes sur la bonne voie. Cependant, le voyage ne s'arrête pas à l'idéation ; l'exécution est la clé.

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