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......@@ -25,7 +25,7 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力
**近期更新**
- PaddleOCR研发团队对最新发版内容技术深入解读,9月8日晚上20:15,[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802)
- 2021.9.7 发布PaddleOCR v2.3,发布[PP-OCRv2](#PP-OCRv2),CPU推理速度相比于PP-OCR server提升220%;效果相比于PP-OCR mobile 提升7%。
- 2021.9.7 发布PaddleOCR v2.3,发布[PP-OCRv2](#PP-OCRv2),CPU推理速度相比于PP-OCR server提升220%;效果相比于PP-OCR mobile 提升7%。([技术报告](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/PP-OCRv2.pdf))
- 2021.8.3 发布PaddleOCR v2.2,新增文档结构分析[PP-Structure](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/ppstructure/README_ch.md)工具包,支持版面分析与表格识别(含Excel导出)。
- 2021.6.29 [FAQ](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题,总数248个,每周一都会更新,欢迎大家持续关注。
- 2021.4.8 release 2.1版本,新增AAAI 2021论文[端到端识别算法PGNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/pgnet.md)开源,[多语言模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/multi_languages.md)支持种类增加到80+。
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[1] 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(如绿框所示),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
[2] PP-OCRv2在PP-OCR的基础上,进一步在5个方面重点优化,检测模型采用CML协同互学习知识蒸馏策略和CopyPaste数据增广策略;识别模型采用LCNet轻量级骨干网络、UDML 改进知识蒸馏策略和Enhanced CTC loss损失函数改进(如上图红框所示),进一步在推理速度和预测效果上取得明显提升。更多细节请参考PP-OCR技术方案(arxiv链接生成中)
[2] PP-OCRv2在PP-OCR的基础上,进一步在5个方面重点优化,检测模型采用CML协同互学习知识蒸馏策略和CopyPaste数据增广策略;识别模型采用LCNet轻量级骨干网络、UDML 改进知识蒸馏策略和Enhanced CTC loss损失函数改进(如上图红框所示),进一步在推理速度和预测效果上取得明显提升。更多细节请参考PP-OCRv2[技术报告](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/PP-OCRv2.pdf)
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