OCR模型列表（V1.1，9月22日更新）
PaddleOCR提供的可下载模型包括预测模型、训练模型、预训练模型，说明如下：
| 模型类型 |
模型格式 |
简介 |
| 预测模型 |
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 |
- |
用于lite部署 |
一、文本检测模型
| 模型名称 |
模型简介 |
预测模型大小 |
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 |
- |
预测模型 / 训练模型 / 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 |
预测模型 / 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 |
预测模型 / 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 |
预测模型大小 |
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 |
- |
预测模型 / 训练模型 / 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 |
预测模型 / 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 |
预测模型 / 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 |
预测模型大小 |
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 |
- |
预测模型 / 训练模型 / 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 |
预测模型 / 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 |
预测模型大小 |
下载地址 |
| - |
法文识别 |
- |
预测模型 / 训练模型 |
| - |
德文识别 |
- |
预测模型 / 训练模型 |
| - |
韩文识别 |
- |
预测模型 / 训练模型 |
| - |
日文识别 |
- |
预测模型 / 训练模型 |
三、文本方向分类模型
| 模型名称 |
模型简介 |
预测模型大小 |
下载地址 |
| ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_quant |
slim量化版模型 |
- |
预测模型 / 训练模型 / slim模型 |
| ch_ppocr_mobile_v1.1_cls |
原始模型 |
850kb |
预测模型 / 训练模型 |
OCR模型列表（V1.0，7月16日更新）