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# Benchmark
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本文给出了中英文OCR系列模型精度指标和在各平台预测耗时的benchmark。
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## 测试数据
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针对OCR实际应用场景，包括合同，车牌，铭牌，火车票，化验单，表格，证书，街景文字，名片，数码显示屏等，收集的300张图像，每张图平均有17个文本框，下图给出了一些图像示例。
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<div align="center">
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<img src="../datasets/doc.jpg" width = "1000" height = "500" />
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</div>
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## 评估指标
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说明：
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- 检测输入图像的的长边尺寸是960。
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- 评估耗时阶段为图像预测耗时，不包括图像的预处理和后处理。
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- `Intel至强6148`为服务器端CPU型号，测试中使用Intel MKL-DNN 加速。
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- `骁龙855`为移动端处理平台型号。
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预测模型大小和整体识别精度对比
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| 模型名称 | 整体模型<br>大小\(M\) | 检测模型<br>大小\(M\) | 方向分类器<br>模型大小\(M\) | 识别模型<br>大小\(M\) | 整体识别<br>F\-score |
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| PP-OCRv2 | 11\.6 | 3\.0 | 0\.9 | 8\.6 | 0\.5224 |
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| PP-OCR mobile | 8\.1 | 2\.6 | 0\.9 | 4\.6 | 0\.503 |
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| PP-OCR server | 155\.1 | 47\.2 | 0\.9 | 107 | 0\.570 |
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预测模型在CPU和GPU上的速度对比，单位ms
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| 模型名称 | CPU | T4 GPU |
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| PP-OCRv2 | 330 | 111 |
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| PP-OCR mobile | 356 | 11 6|
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| PP-OCR server | 1056 | 200 |
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更多 PP-OCR 系列模型的预测指标可以参考[PP-OCR Benchmark](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/benchmark.md)
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