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[English](README.md) | 简体中文
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## 简介
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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。
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**近期更新**
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- 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)
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- 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)
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- 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)
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- 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)
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- 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)
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- [More](./doc/doc_ch/update.md)
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## 特性
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- PPOCR系列高质量预训练模型，媲美商业效果
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- 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
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- 通用ppocr_server系列：检测（47.2M）+方向分类器（0.9M）+ 识别（107M）= 155.1M
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- 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
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- 支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别
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- 支持多语言识别：韩语、日语、德语、法语
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- 支持用户自定义训练，提供丰富的预测推理部署方案
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- 支持PIP快速安装使用
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- 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统
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## 效果展示
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<img src="doc/imgs_results/1101.jpg" width="800">
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<img src="doc/imgs_results/1103.jpg" width="800">
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上图是通用ppocr_server模型效果展示，更多效果图请见[效果展示页面](./doc/doc_ch/visualization.md)。
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## 快速体验
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- PC端：超轻量级中文OCR在线体验地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr
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- 移动端：[安装包DEMO下载地址](https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource?from=paddlelite)(基于EasyEdge和Paddle-Lite, 支持iOS和Android系统)，Android手机也可以直接扫描下面二维码安装体验。
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<img src="./doc/ocr-android-easyedge.png" width = "200" height = "200" />
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- 代码体验：从[快速安装](./doc/doc_ch/installation.md) 开始
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<a name="模型下载"></a>
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## PP-OCR 1.1系列模型列表（9月17日更新）
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| 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 | |
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| 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) | |
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| 中英文通用OCR模型（155.1M） |ch_ppocr_server_v1.1_xx|服务器端 |[推理模型](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) | |
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| 中英文超轻量压缩OCR模型（3.5M） | 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)| | ||
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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)
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## 文档教程
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- [快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)
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- [中文OCR模型快速使用](./doc/doc_ch/quickstart.md)
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- [代码组织结构](./doc/doc_ch/tree.md)
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- 算法介绍
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- [文本检测](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md)
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- [文本识别](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md)
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- [PP-OCR Pipline](#PP-OCR)
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- 模型训练/评估
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- [文本检测](./doc/doc_ch/detection.md)
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- [文本识别](./doc/doc_ch/recognition.md)
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- [yml参数配置文件介绍](./doc/doc_ch/config.md)
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- 预测部署
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- [基于pip安装whl包快速推理](./doc/doc_ch/whl.md)
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- [基于Python脚本预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md)
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- [基于C++预测引擎推理](./deploy/cpp_infer/readme.md)
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- [服务化部署](./deploy/hubserving/readme.md)
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- [端侧部署](./deploy/lite/readme.md)
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- [模型量化](./deploy/slim/quantization/README.md)
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- [模型裁剪](./deploy/slim/prune/README_ch.md)
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- [Benchmark](./doc/doc_ch/benchmark.md)
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- 数据集
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- [通用中英文OCR数据集](./doc/doc_ch/datasets.md)
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- [手写中文OCR数据集](./doc/doc_ch/handwritten_datasets.md)
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- [垂类多语言OCR数据集](./doc/doc_ch/vertical_and_multilingual_datasets.md)
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- [常用数据标注工具](./doc/doc_ch/data_annotation.md)
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- [常用数据合成工具](./doc/doc_ch/data_synthesis.md)
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- [效果展示](#效果展示)
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- FAQ
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- [【精选】OCR精选10个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
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- [【理论篇】OCR通用21个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
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- [【实战篇】PaddleOCR实战53个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
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- [技术交流群](#欢迎加入PaddleOCR技术交流群)
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- [参考文献](./doc/doc_ch/reference.md)
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- [许可证书](#许可证书)
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- [贡献代码](#贡献代码)
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<a name="PP-OCR"></a>
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## PP-OCR Pipline
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<img src="./doc/ppocr_framework.png" width="800">
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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2.8M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）。
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<a name="效果展示"></a>
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## 效果展示 [more](./doc/doc_ch/visualization.md)
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<img src="./doc/imgs_results/1102.jpg" width="800">
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<img src="./doc/imgs_results/1104.jpg" width="800">
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<img src="./doc/imgs_results/1106.jpg" width="800">
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<img src="./doc/imgs_results/1105.jpg" width="800">
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<img src="./doc/imgs_results/1110.jpg" width="800">
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<img src="./doc/imgs_results/1112.jpg" width="800">
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<a name="欢迎加入PaddleOCR技术交流群"></a>
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## 欢迎加入PaddleOCR技术交流群
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请扫描下面二维码，完成问卷填写，获取加群二维码和OCR方向的炼丹秘籍
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<img src="./doc/joinus.PNG" width = "200" height = "200" />
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<a name="许可证书"></a>
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## 许可证书
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本项目的发布受<a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/master/LICENSE">Apache 2.0 license</a>许可认证。
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<a name="贡献代码"></a>
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## 贡献代码
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我们非常欢迎你为PaddleOCR贡献代码，也十分感谢你的反馈。
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- 非常感谢 [Khanh Tran](https://github.com/xxxpsyduck) 和 [Karl Horky](https://github.com/karlhorky) 贡献修改英文文档
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- 非常感谢 [zhangxin](https://github.com/ZhangXinNan)([Blog](https://blog.csdn.net/sdlypyzq)) 贡献新的可视化方式、添加.gitgnore、处理手动设置PYTHONPATH环境变量的问题
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- 非常感谢 [lyl120117](https://github.com/lyl120117) 贡献打印网络结构的代码
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- 非常感谢 [xiangyubo](https://github.com/xiangyubo) 贡献手写中文OCR数据集
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- 非常感谢 [authorfu](https://github.com/authorfu) 贡献Android和[xiadeye](https://github.com/xiadeye) 贡献IOS的demo代码
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- 非常感谢 [BeyondYourself](https://github.com/BeyondYourself) 给PaddleOCR提了很多非常棒的建议，并简化了PaddleOCR的部分代码风格。
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- 非常感谢 [tangmq](https://gitee.com/tangmq) 给PaddleOCR增加Docker化部署服务，支持快速发布可调用的Restful API服务。
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