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<a name="算法介绍"></a>
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## 算法介绍
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2020-12-15 21:42:26 +08:00
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本文给出了PaddleOCR已支持的文本检测算法和文本识别算法列表，以及每个算法在**英文公开数据集**上的模型和指标，主要用于算法简介和算法性能对比，更多包括中文在内的其他数据集上的模型请参考[PP-OCR v2.0 系列模型下载](./models_list.md)。
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2020-10-13 17:49:16 +08:00
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- [1.文本检测算法](#文本检测算法)
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- [2.文本识别算法](#文本识别算法)
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<a name="文本检测算法"></a>
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### 1.文本检测算法
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PaddleOCR开源的文本检测算法列表：
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- [x] DB([paper](https://arxiv.org/abs/1911.08947))（ppocr推荐）
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- [x] EAST([paper](https://arxiv.org/abs/1704.03155))
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- [x] SAST([paper](https://arxiv.org/abs/1908.05498))
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在ICDAR2015文本检测公开数据集上，算法效果如下：
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|模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
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|EAST|ResNet50_vd|88.76%|81.36%|84.90%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_east_v2.0_train.tar)|
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|EAST|MobileNetV3|78.24%|79.15%|78.69%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_mv3_east_v2.0_train.tar)|
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|DB|ResNet50_vd|86.41%|78.72%|82.38%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/det_r50_vd_db_v2.0_train.tar)|
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|DB|MobileNetV3|77.29%|73.08%|75.12%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/det_mv3_db_v2.0_train.tar)|
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|SAST|ResNet50_vd|91.83%|81.80%|86.52%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0_train.tar))|
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2020-10-13 17:49:16 +08:00
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在Total-text文本检测公开数据集上，算法效果如下：
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|模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
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2020-12-15 21:42:26 +08:00
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|SAST|ResNet50_vd|89.05%|76.80%|82.47%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0_train.tar)|
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2020-10-13 17:49:16 +08:00
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**说明：** SAST模型训练额外加入了icdar2013、icdar2017、COCO-Text、ArT等公开数据集进行调优。PaddleOCR用到的经过整理格式的英文公开数据集下载：[百度云地址](https://pan.baidu.com/s/12cPnZcVuV1zn5DOd4mqjVw) (提取码: 2bpi)
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PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中[模型训练/评估中的文本检测部分](./detection.md)。
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<a name="文本识别算法"></a>
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### 2.文本识别算法
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2020-12-09 20:18:10 +08:00
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PaddleOCR基于动态图开源的文本识别算法列表：
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2020-10-13 17:49:16 +08:00
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- [x] CRNN([paper](https://arxiv.org/abs/1507.05717))（ppocr推荐）
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- [x] Rosetta([paper](https://arxiv.org/abs/1910.05085))
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- [x] STAR-Net([paper](http://www.bmva.org/bmvc/2016/papers/paper043/index.html))
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2020-12-10 19:38:55 +08:00
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- [ ] RARE([paper](https://arxiv.org/abs/1603.03915v1)) coming soon
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- [ ] SRN([paper](https://arxiv.org/abs/2003.12294)) coming soon
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2020-10-13 17:49:16 +08:00
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参考[DTRB](https://arxiv.org/abs/1904.01906)文字识别训练和评估流程，使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练，在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估，算法效果如下：
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|模型|骨干网络|Avg Accuracy|模型存储命名|下载链接|
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|Rosetta|Resnet34_vd|80.9%|rec_r34_vd_none_none_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0_train.tar)|
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|Rosetta|MobileNetV3|78.05%|rec_mv3_none_none_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/rec_mv3_none_none_ctc_v2.0_train.tar)|
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|CRNN|Resnet34_vd|82.76%|rec_r34_vd_none_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)|
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|CRNN|MobileNetV3|79.97%|rec_mv3_none_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)|
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PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[模型训练/评估中的文本识别部分](./recognition.md)。
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