PaddleOCR/README_ch.md

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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

特性

  • PPOCR系列高质量预训练模型准确的识别效果
    • 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
    • 通用ppocr_server系列检测47.2M+方向分类器0.9M+ 识别107M= 155.1M
    • 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
  • 支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别
  • 支持多语言识别:韩语、日语、德语、法语
  • 支持用户自定义训练,提供丰富的预测推理部署方案
  • 支持PIP快速安装使用
  • 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统

效果展示

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

快速体验

PP-OCR 1.1系列模型列表9月17日更新

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
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 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型
中英文通用OCR模型155.1M ch_ppocr_server_v1.1_xx 服务器端 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型
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 / slim模型 推理模型 / slim模型 推理模型 / slim模型

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

文档教程

PP-OCR Pipline

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技术方案 https://arxiv.org/abs/2009.09941

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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 TranKarl 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。