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PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库助力使用者训练出更好的模型并应用落地。
**近期更新**
- 2020.9.19 更新超轻量压缩ppocr_mobile_slim系列模型整体模型3.5M(详见[PP-OCR Pipline](#PP-OCR)),适合在移动端部署使用。[模型下载](#模型下载)
- 2020.9.17 更新超轻量ppocr_mobile系列和通用ppocr_server系列中英文ocr模型媲美商业效果。[模型下载](#模型下载)
- 2020.8.26 更新OCR相关的84个常见问题及解答具体参考[FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)
- 2020.8.24 支持通过whl包安装使用PaddleOCR具体参考[Paddleocr Package使用说明](./doc/doc_ch/whl.md)
- 2020.8.21 更新8月18日B站直播课回放和PPT课节2易学易用的OCR工具大礼包[获取地址](https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1519)
- 2020.8.16 开源文本检测算法[SAST](https://arxiv.org/abs/1908.05498)和文本识别算法[SRN](https://arxiv.org/abs/2003.12294)
- 2020.7.23 发布7月21日B站直播课回放和PPT课节1PaddleOCR开源大礼包全面解读[获取地址](https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1519)
- 2020.7.15 添加基于EasyEdge和Paddle-Lite的移动端DEMO支持iOS和Android系统
- [more](./doc/doc_ch/update.md)
- [More](./doc/doc_ch/update.md)
## 特性
- PPOCR系列高质量预训练模型媲美商业效果
- 超轻量ppocr_mobile系列检测2.6M+方向分类器0.9M
+ 识别4.6M= 8.1M
- 超轻量ppocr_mobile移动端系列检测2.6M+方向分类器0.9M+ 识别4.6M= 8.1M
- 通用ppocr_server系列检测47.2M+方向分类器0.9M+ 识别107M= 155.1M
- 超轻量压缩ppocr_mobile_slim系列(coming soon)
- 超轻量压缩ppocr_mobile_slim系列检测1.4M+方向分类器0.5M+ 识别1.6M= 3.5M
- 支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别
- 支持多语言识别:韩语、日语、德语、法语 (coming soon)
- 支持多语言识别:韩语、日语、德语、法语
- 支持用户自定义训练,提供丰富的预测推理部署方案
- 支持PIP快速安装使用
- 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统
@ -46,44 +43,39 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库助力
<img src="./doc/ocr-android-easyedge.png" width = "200" height = "200" />
</div>
- 代码体验:可以直接进入[快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)
- 代码体验:从[快速安装](./doc/doc_ch/installation.md) 开始
<a name="模型下载"></a>
## PP-OCR 1.1系列模型列表9月17日更新
| 模型简介 | 模型名称 |推荐场景 | 检测模型 | 方向分类器 | 识别模型 | |
| ------------ | --------------- | ----------------|---- | ---------- | -------- | ---- |
| 中英文超轻量OCR模型8.1M | ch_ppocr_mobile_v1.1_xx |移动端&服务器端|[预测模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile/det/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile/det/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_train.tar)|[预测模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/cls/ch_ppocr_mobile-v1.1.cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/cls/ch_ppocr_mobile-v1.1.cls_train.tar) |[预测模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile/rec/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile/rec/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_pre.tar) | |
| 中英文通用OCR模型155.1M |ch_ppocr_server_v1.1_xx|服务器端 |[预测模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/server/det/ch_ppocr_server_v1.1_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/server/det/ch_ppocr_server_v1.1_det_train.tar) |[预测模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/cls/ch_ppocr_mobile-v1.1.cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/cls/ch_ppocr_mobile-v1.1.cls_train.tar) |[预测模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/server/rec/ch_ppocr_server_v1.1_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/server/rec/ch_ppocr_server_v1.1_rec_pre.tar) | |
| 中英文超轻量压缩OCR模型 | ch_ppocr_mobile_slim_v1.1_xx| 移动端 |即将开源 |即将开源|即将开源| | ||
更多V1.1版本模型下载,可以参考[OCR1.1模型列表](./doc/doc_ch/models_list.md)
## PP-OCR 1.0系列模型列表7月16日更新
| 模型简介 | 模型名称 | 检测模型 | 识别模型 | 支持空格的识别模型 | |
| ------------ | ---------------------- | -------- | ---------- | -------- | ---- |
| 超轻量中英文OCR模型8.6M | chinese_db_crnn_mobile_xx |[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance.tar) | |
|通用中文OCR模型212M|chinese_db_crnn_server_xx|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance.tar)| |
| 中英文超轻量OCR模型8.1M | ch_ppocr_mobile_v1.1_xx |移动端&服务器端|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile/det/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile/det/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_train.tar)|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/cls/ch_ppocr_mobile-v1.1.cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/cls/ch_ppocr_mobile-v1.1.cls_train.tar) |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile/rec/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile/rec/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_pre.tar) | |
| 中英文通用OCR模型155.1M |ch_ppocr_server_v1.1_xx|服务器端 |[预测模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/server/det/ch_ppocr_server_v1.1_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/server/det/ch_ppocr_server_v1.1_det_train.tar) |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/cls/ch_ppocr_mobile-v1.1.cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/cls/ch_ppocr_mobile-v1.1.cls_train.tar) |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/server/rec/ch_ppocr_server_v1.1_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/server/rec/ch_ppocr_server_v1.1_rec_pre.tar) | |
| 中英文超轻量压缩OCR模型 | ch_ppocr_mobile_slim_v1.1_xx| 移动端 |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile-slim/det/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_prune_infer.tar) / [slim模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile-slim/det/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_prune_opt.nb) |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile-slim/rec/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_quant_infer.tar) / [slim模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/mobile-slim/rec/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_quant_opt.nb)|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/cls/ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_quant_infer.tar) / [slim模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/20-09-22/cls/ch_ppocr_mobile_cls_quant_opt.nb)| | ||
更多模型下载(包括多语言),可以参考[PP-OCR v1.1 系列模型下载](./doc/doc_ch/models_list.md)
## 文档教程
- [快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)
- [中文OCR模型快速使用](./doc/doc_ch/quickstart.md)
- [代码组织结构](./doc/doc_ch/tree.md)
- 算法介绍
- [文本检测](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md)
- [文本识别](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md)
- PP-OCR (coming soon)
- [PP-OCR Pipline](#PP-OCR)
- 模型训练/评估
- [文本检测](./doc/doc_ch/detection.md)
- [文本识别](./doc/doc_ch/recognition.md)
- [yml参数配置文件介绍](./doc/doc_ch/config.md)
- 预测部署
- [基于Python预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md)
- [基于pip安装whl包快速推理](./doc/doc_ch/whl.md)
- [基于Python脚本预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md)
- [基于C++预测引擎推理](./deploy/cpp_infer/readme.md)
- [服务化部署](./doc/doc_ch/serving.md)
- [端侧部署](./deploy/lite/readme.md)
- 模型量化压缩coming soon
- [模型量化](./deploy/slim/quantization/README.md)
- [模型裁剪](./deploy/slim/prune/README_ch.md)
- [Benchmark](./doc/doc_ch/benchmark.md)
- 数据集
- [通用中英文OCR数据集](./doc/doc_ch/datasets.md)
@ -101,12 +93,22 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库助力
- [许可证书](#许可证书)
- [贡献代码](#贡献代码)
<a name="PP-OCR"></a>
## PP-OCR Pipline
<div align="center">
<img src="./doc/ppocr_framework.png" width="800">
</div>
PP-OCR是一个实用的超轻量OCR系统。主要由DB文本检测、检测框矫正和CRNN文本识别三部分组成。该系统从骨干网络选择和调整、预测头部的设计、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型自动裁剪量化8个方面采用19个有效策略对各个模块的模型进行效果调优和瘦身最终得到整体大小为3.5M的超轻量中英文OCR和2M的英文数字OCR。更多细节请参考PP-OCR技术文章Arxiv文章链接生成中
<a name="效果展示"></a>
## 效果展示 [more](./doc/doc_ch/visualization.md)
<div align="center">
<img src="./doc/imgs_results/1102.jpg" width="800">
<img src="./doc/imgs_results/1104.jpg" width="800">
<img src="./doc/imgs_results/1106.jpg" width="800">
<img src="./doc/imgs_results/1105.jpg" width="800">
<img src="./doc/imgs_results/1110.jpg" width="800">
<img src="./doc/imgs_results/1112.jpg" width="800">

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@ -1,6 +1,7 @@
# 更新
- 2020.9.17 更新超轻量ppocr_mobile系列和通用ppocr_server系列系列中英文ocr模型效果媲美商业效果。[模型下载](./models_list.md)
- 2020.8.26 更新OCR相关的84个常见问题及解答具体参考[FAQ](./FAQ.md)
- 2020.9.19 更新超轻量压缩ppocr_mobile_slim系列模型整体模型3.5M(详见[PP-OCR Pipline](#PP-OCR)),适合在移动端部署使用。[模型下载](#模型下载)
- 2020.9.17 更新超轻量ppocr_mobile系列和通用ppocr_server系列中英文ocr模型媲美商业效果。[模型下载](#模型下载)
- 2020.8.26 更新OCR相关的84个常见问题及解答具体参考[FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)
- 2020.8.24 支持通过whl包安装使用PaddleOCR具体参考[Paddleocr Package使用说明](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/whl.md)
- 2020.8.21 更新8月18日B站直播课回放和PPT课节2易学易用的OCR工具大礼包[获取地址](https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1519)
- 2020.8.16 开源文本检测算法[SAST](https://arxiv.org/abs/1908.05498)和文本识别算法[SRN](https://arxiv.org/abs/2003.12294)

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