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简介
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
- 2020.8.26 更新OCR相关的83个常见问题及解答，具体参考FAQ
- 2020.8.24 支持通过whl包安装使用PaddleOCR，具体参考Paddleocr Package使用说明
- 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
- 2020.8.16 开源文本检测算法SAST和文本识别算法SRN
- 2020.7.23 发布7月21日B站直播课回放和PPT，课节1，PaddleOCR开源大礼包全面解读，获取地址
- 2020.7.15 添加基于EasyEdge和Paddle-Lite的移动端DEMO，支持iOS和Android系统
- more
特性
- 超轻量级中文OCR模型，总模型仅8.6M
- 单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别
- 检测模型DB（4.1M）+识别模型CRNN（4.5M）
- 实用通用中文OCR模型
- 多种预测推理部署方案，包括服务部署和端侧部署
- 多种文本检测训练算法，EAST、DB、SAST
- 多种文本识别训练算法，Rosetta、CRNN、STAR-Net、RARE、SRN
- 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统
快速体验
上图是超轻量级中文OCR模型效果展示，更多效果图请见效果展示页面。
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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DEMO体验(基于EasyEdge和Paddle-Lite, 支持iOS和Android系统)：安装包二维码获取地址
Android手机也可以扫描下面二维码安装体验。
中文OCR模型列表
| 模型名称 | 模型简介 | 检测模型地址 | 识别模型地址 | 支持空格的识别模型地址 |
|---|---|---|---|---|
| chinese_db_crnn_mobile | 超轻量级中文OCR模型 | inference模型 / 预训练模型 | inference模型 / 预训练模型 | inference模型 / 预训练模型 |
| chinese_db_crnn_server | 通用中文OCR模型 | inference模型 / 预训练模型 | inference模型 / 预训练模型 | inference模型 / 预训练模型 |
文档教程
- 快速安装
- 中文OCR模型快速使用
- 算法介绍
- 模型训练/评估
- 预测部署
- 基于Python预测引擎推理
- 基于C++预测引擎推理
- 服务化部署
- 端侧部署
- 模型量化压缩（coming soon）
- Benchmark
- 数据集
- 效果展示
- FAQ
- 技术交流群
- 参考文献
- 许可证书
- 贡献代码
算法介绍
1.文本检测算法
PaddleOCR开源的文本检测算法列表：
在ICDAR2015文本检测公开数据集上，算法效果如下：
| 模型 | 骨干网络 | precision | recall | Hmean | 下载链接 |
|---|---|---|---|---|---|
| EAST | ResNet50_vd | 88.18% | 85.51% | 86.82% | 下载链接 |
| EAST | MobileNetV3 | 81.67% | 79.83% | 80.74% | 下载链接 |
| DB | ResNet50_vd | 83.79% | 80.65% | 82.19% | 下载链接 |
| DB | MobileNetV3 | 75.92% | 73.18% | 74.53% | 下载链接 |
| SAST | ResNet50_vd | 92.18% | 82.96% | 87.33% | 下载链接 |
在Total-text文本检测公开数据集上，算法效果如下：
| 模型 | 骨干网络 | precision | recall | Hmean | 下载链接 |
|---|---|---|---|---|---|
| SAST | ResNet50_vd | 88.74% | 79.80% | 84.03% | 下载链接 |
说明： SAST模型训练额外加入了icdar2013、icdar2017、COCO-Text、ArT等公开数据集进行调优。PaddleOCR用到的经过整理格式的英文公开数据集下载：百度云地址 (提取码: 2bpi)
使用LSVT街景数据集共3w张数据，训练中文检测模型的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.yml | 下载链接 |
| 通用中文OCR模型 | ResNet50_vd | det_r50_vd_db.yml | 下载链接 |
- 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模型训练/评估中的文本检测部分。
2.文本识别算法
PaddleOCR开源的文本识别算法列表：
参考DTRB文字识别训练和评估流程，使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练，在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估，算法效果如下：
| 模型 | 骨干网络 | Avg Accuracy | 模型存储命名 | 下载链接 |
|---|---|---|---|---|
| Rosetta | Resnet34_vd | 80.24% | rec_r34_vd_none_none_ctc | 下载链接 |
| Rosetta | MobileNetV3 | 78.16% | rec_mv3_none_none_ctc | 下载链接 |
| CRNN | Resnet34_vd | 82.20% | rec_r34_vd_none_bilstm_ctc | 下载链接 |
| CRNN | MobileNetV3 | 79.37% | rec_mv3_none_bilstm_ctc | 下载链接 |
| STAR-Net | Resnet34_vd | 83.93% | rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc | 下载链接 |
| STAR-Net | MobileNetV3 | 81.56% | rec_mv3_tps_bilstm_ctc | 下载链接 |
| RARE | Resnet34_vd | 84.90% | rec_r34_vd_tps_bilstm_attn | 下载链接 |
| RARE | MobileNetV3 | 83.32% | rec_mv3_tps_bilstm_attn | 下载链接 |
| SRN | Resnet50_vd_fpn | 88.33% | rec_r50fpn_vd_none_srn | 下载链接 |
说明： SRN模型使用了数据扰动方法对上述提到对两个训练集进行增广，增广后的数据可以在百度网盘上下载，提取码: y3ry。 原始论文使用两阶段训练平均精度为89.74%，PaddleOCR中使用one-stage训练，平均精度为88.33%。两种预训练权重均在下载链接中。
使用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.yml | 下载链接 |
| 通用中文OCR模型 | Resnet34_vd | rec_chinese_common_train.yml | 下载链接 |
PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中模型训练/评估中的文本识别部分。
效果展示
1.超轻量级中文OCR效果展示 more
2.通用中文OCR效果展示 more
3.支持空格的中文OCR效果展示 more
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许可证书
本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。
贡献代码
我们非常欢迎你为PaddleOCR贡献代码，也十分感谢你的反馈。
- 非常感谢 Khanh Tran 和 Karl Horky 贡献修改英文文档
- 非常感谢 zhangxin(Blog) 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
- 非常感谢 lyl120117 贡献打印网络结构的代码
- 非常感谢 xiangyubo 贡献手写中文OCR数据集
- 非常感谢 authorfu 贡献Android和xiadeye 贡献IOS的demo代码
- 非常感谢 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。
- 非常感谢 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。