OCR模型列表(V1.1,9月22日更新)
PaddleOCR提供的可下载模型包括推理模型
、训练模型
、预训练模型
、slim模型
,模型区别说明如下:
模型类型 |
模型格式 |
简介 |
推理模型 |
model、params |
用于python预测引擎推理,详情 |
训练模型、预训练模型 |
*.pdmodel、*.pdopt、*.pdparams |
训练过程中保存的checkpoints模型,保存的是模型的参数,多用于模型指标评估和恢复训练 |
slim模型 |
*.nb |
用于lite部署 |
一、文本检测模型
模型名称 |
模型简介 |
推理模型大小 |
下载地址 |
ch_ppocr_mobile_slim_v1.1_det |
slim裁剪版超轻量模型,支持中英文、多语种文本检测 |
1.4M |
推理模型 / slim模型 |
ch_ppocr_mobile_v1.1_det |
原始超轻量模型,支持中英文、多语种文本检测 |
2.6M |
推理模型 / 训练模型 |
ch_ppocr_server_v1.1_det |
通用模型,支持中英文、多语种文本检测,比超轻量模型更大,但效果更好 |
47.2M |
推理模型 / 训练模型 |
二、文本识别模型
1. 中文识别模型
模型名称 |
模型简介 |
推理模型大小 |
下载地址 |
ch_ppocr_mobile_slim_v1.1_rec |
slim裁剪量化版超轻量模型,支持中英文、数字识别 |
1.6M |
推理模型 / slim模型 |
ch_ppocr_mobile_v1.1_rec |
原始超轻量模型,支持中英文、数字识别 |
4.6M |
推理模型 / 训练模型 / 预训练模型 |
ch_ppocr_server_v1.1_rec |
通用模型,支持中英文、数字识别 |
105M |
推理模型 / 训练模型 / 预训练模型 |
说明: 训练模型
是基于预训练模型在真实数据与竖排合成文本数据上finetune得到的模型,在真实应用场景中有着更好的表现,预训练模型
则是直接基于全量真实数据与合成数据训练得到,更适合用于在自己的数据集上finetune。
2. 英文识别模型
模型名称 |
模型简介 |
推理模型大小 |
下载地址 |
en_ppocr_mobile_slim_v1.1_rec |
slim裁剪量化版超轻量模型,支持英文、数字识别 |
0.9M |
推理模型 / slim模型 |
en_ppocr_mobile_v1.1_rec |
原始超轻量模型,支持英文、数字识别 |
2.0M |
推理模型 / 训练模型 |
3. 多语言识别模型(更多语言持续更新中...)
模型名称 |
模型简介 |
推理模型大小 |
下载地址 |
french_ppocr_mobile_v1.1_rec |
法文识别 |
2.1M |
推理模型 / 训练模型 |
german_ppocr_mobile_v1.1_rec |
德文识别 |
2.1M |
推理模型 / 训练模型 |
korean_ppocr_mobile_v1.1_rec |
韩文识别 |
3.4M |
推理模型 / 训练模型 |
japan_ppocr_mobile_v1.1_rec |
日文识别 |
3.7M |
推理模型 / 训练模型 |
三、文本方向分类模型
模型名称 |
模型简介 |
推理模型大小 |
下载地址 |
ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_quant |
slim量化版模型 |
0.5M |
推理模型 / 训练模型 / slim模型 |
ch_ppocr_mobile_v1.1_cls |
原始模型 |
850kb |
推理模型 / 训练模型 |
OCR模型列表(V1.0,7月16日更新)