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tink2123 2020-06-08 16:51:05 +08:00
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@ -113,6 +113,12 @@ PaddleOCR开源的文本检测算法列表：
|DB|ResNet50_vd|83.79%|80.65%|82.19%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_db.tar)|
|DB|MobileNetV3|75.92%|73.18%|74.53%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_db.tar)|
使用[LSVT](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/datasets.md#1icdar2019-lsvt)街景数据集共3w张训练中文检测模型，相关配置和预训练文件如下：
|模型|骨干网络|配置文件|预训练模型|
|-|-|-|-|
|超轻量中文模型|MobileNetV3|det_mv3_db|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar)|
|通用中文OCR模型|ResNet50_vd|det_r50_vd_db|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db.tar)|
* 注： 上述DB模型的训练和评估，需设置后处理参数box_thresh=0.6，unclip_ratio=1.5，使用不同数据集、不同模型训练，可调整这两个参数进行优化
PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中[文本检测模型训练/评估/预测](./doc/detection.md)。
@ -139,6 +145,12 @@ PaddleOCR开源的文本识别算法列表：
|RARE|Resnet34_vd|84.90%|rec_r34_vd_tps_bilstm_attn|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_tps_bilstm_attn.tar)|
|RARE|MobileNetV3|83.32%|rec_mv3_tps_bilstm_attn|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_tps_bilstm_attn.tar)|
使用[LSVT](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/datasets.md#1icdar2019-lsvt)街景数据集根据真值将图crop出来30w数据，进行位置校准。此外基于LSVT语料生成500w合成数据训练中文模型，相关配置和预训练文件如下：
|模型|骨干网络|配置文件|预训练模型|
|-|-|-|-|
|超轻量中文模型|MobileNetV3|rec_chinese_lite_train|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar)|
|通用中文OCR模型|Resnet34_vd|rec_chinese_common_train|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn.tar)|
PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[文本识别模型训练/评估/预测](./doc/recognition.md)。
## 端到端OCR算法