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README_ch.md

@@ -4,16 +4,18 @@
 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**
+- 2020.12.07 [FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题，总数124个，并且计划以后每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
+- 2020.11.25 更新半自动标注工具[PPOCRLabel](./PPOCRLabel/README.md)，辅助开发者高效完成标注任务，输出格式与PP-OCR训练任务完美衔接。
 - 2020.9.22 更新PP-OCR技术文章，https://arxiv.org/abs/2009.09941
-- 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)
+- 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 Pipeline](#PP-OCR))，适合在移动端部署使用。[模型下载](#模型下载)
 - 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)
 - 2020.9.17 更新[英文识别模型](./doc/doc_ch/models_list.md#英文识别模型)和[多语言识别模型](doc/doc_ch/models_list.md#多语言识别模型)，已支持`德语、法语、日语、韩语`，更多语种识别模型将持续更新。
-- 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)
 - 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)
 - 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)
 - [More](./doc/doc_ch/update.md)
 
 
+
 ## 特性
 
 - PPOCR系列高质量预训练模型，准确的识别效果
@@ -48,13 +50,13 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
 - 代码体验：从[快速安装](./doc/doc_ch/installation.md) 开始
 
 <a name="模型下载"></a>
-## PP-OCR 1.1系列模型列表（9月17日更新）
+## PP-OCR 2.0系列模型列表（更新中）
 
 | 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](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)      |
-| 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)  |  
-| 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/lite/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_prune_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/mobile/lite/ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_quant_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/lite/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_quant_opt.nb)|  
+| 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](link) / [预训练模型](link)|[推理模型](link) / [预训练模型](link) |[推理模型](link) / [预训练模型](link)      |
+| 中英文通用OCR模型（155.1M）   |ch_ppocr_server_v1.1_xx|服务器端 |[推理模型](link) / [预训练模型](link)    |[推理模型](link) / [预训练模型](link)    |[推理模型](link) / [预训练模型](link)  |  
+| 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](link) / [slim模型](link) |[推理模型](link) / [slim模型](link)| [推理模型](link) / [slim模型](link)|  
 
 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)
 
@@ -141,6 +143,7 @@ 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
 ## 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](https://github.com/xxxpsyduck) 和 [Karl Horky](https://github.com/karlhorky) 贡献修改英文文档
 - 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
 - 非常感谢 [lyl120117](https://github.com/lyl120117) 贡献打印网络结构的代码
@@ -148,3 +151,6 @@ 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
 - 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
 - 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。
 - 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。
+- 非常感谢 [lijinhan](https://github.com/lijinhan) 给PaddleOCR增加java SpringBoot 调用OCR Hubserving接口完成对OCR服务化部署的使用。
+- 非常感谢 [Mejans](https://github.com/Mejans) 给PaddleOCR增加新语言奥克西坦语Occitan的字典和语料。
+- 非常感谢 [Evezerest](https://github.com/Evezerest)， [ninetailskim](https://github.com/ninetailskim)， [edencfc](https://github.com/edencfc)， [BeyondYourself](https://github.com/BeyondYourself)， [1084667371](https://github.com/1084667371) 贡献了PPOCRLabel的完整代码。

doc/doc_ch/algorithm_overview.md

@@ -17,17 +17,17 @@ PaddleOCR开源的文本检测算法列表：
 
 |模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
 |-|-|-|-|-|-|
-|EAST|ResNet50_vd||||[敬请期待]()|
-|EAST|MobileNetV3||||[敬请期待]()|
-|DB|ResNet50_vd||||[敬请期待]()|
-|DB|MobileNetV3||||[敬请期待]()|
-|SAST|ResNet50_vd||||[敬请期待]()|
+|EAST|ResNet50_vd|88.18%|85.51%|86.82%|[下载链接](link)|
+|EAST|MobileNetV3|81.67%|79.83%|80.74%|[下载链接](link)|
+|DB|ResNet50_vd|83.79%|80.65%|82.19%|[下载链接](link)|
+|DB|MobileNetV3|75.92%|73.18%|74.53%|[下载链接](link)|
+|SAST|ResNet50_vd|92.18%|82.96%|87.33%|[下载链接](link))|
 
 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||||[敬请期待]()|
+|SAST|ResNet50_vd|88.74%|79.80%|84.03%|[下载链接](link)|
 
 **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](https://pan.baidu.com/s/12cPnZcVuV1zn5DOd4mqjVw) (提取码: 2bpi)
 
@@ -37,23 +37,23 @@ PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中[模型训
 <a name="文本识别算法"></a>
 ### 2.文本识别算法
 
-PaddleOCR开源的文本识别算法列表：
+PaddleOCR基于动态图开源的文本识别算法列表：
 - [x]  CRNN([paper](https://arxiv.org/abs/1507.05717))（ppocr推荐）
 - [x]  Rosetta([paper](https://arxiv.org/abs/1910.05085))
 - [x]  STAR-Net([paper](http://www.bmva.org/bmvc/2016/papers/paper043/index.html))
-- [x]  RARE([paper](https://arxiv.org/abs/1603.03915v1))
-- [x]  SRN([paper](https://arxiv.org/abs/2003.12294))
+- [ ]  RARE([paper](https://arxiv.org/abs/1603.03915v1)) coming soon
+- [ ]  SRN([paper](https://arxiv.org/abs/2003.12294)) coming soon
 
 参考[DTRB](https://arxiv.org/abs/1904.01906)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||rec_r34_vd_none_none_ctc|[敬请期待]()|
-|Rosetta|MobileNetV3||rec_mv3_none_none_ctc|[敬请期待]()|
-|CRNN|Resnet34_vd||rec_r34_vd_none_bilstm_ctc|[敬请期待]()|
-|CRNN|MobileNetV3||rec_mv3_none_bilstm_ctc|[敬请期待]()|
-|STAR-Net|Resnet34_vd||rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc|[敬请期待]()|
-|STAR-Net|MobileNetV3||rec_mv3_tps_bilstm_ctc|[敬请期待]()|
+|Rosetta|Resnet34_vd|80.24%|rec_r34_vd_none_none_ctc|[下载链接](link)|
+|Rosetta|MobileNetV3|78.16%|rec_mv3_none_none_ctc|[下载链接](link)|
+|CRNN|Resnet34_vd|82.20%|rec_r34_vd_none_bilstm_ctc|[下载链接](link)|
+|CRNN|MobileNetV3|79.37%|rec_mv3_none_bilstm_ctc|[下载链接](link)|
+|STAR-Net|Resnet34_vd|83.93%|rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc|[下载链接](link)|
+|STAR-Net|MobileNetV3|81.56%|rec_mv3_tps_bilstm_ctc|[下载链接](link)|
 
 
 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](./recognition.md)。

doc/doc_en/algorithm_overview_en.md

@@ -19,17 +19,17 @@ On the ICDAR2015 dataset, the text detection result is as follows:
 
 |Model|Backbone|precision|recall|Hmean|Download link|
 |-|-|-|-|-|-|
-|EAST|ResNet50_vd||||[Coming soon]()|
-|EAST|MobileNetV3||||[Coming soon]()|
-|DB|ResNet50_vd||||[Coming soon]()|
-|DB|MobileNetV3||||[Coming soon]()|
-|SAST|ResNet50_vd||||[Coming soon]()|
+|EAST|ResNet50_vd|88.18%|85.51%|86.82%|[Download link](link)|
+|EAST|MobileNetV3|81.67%|79.83%|80.74%|[Download link](link)|
+|DB|ResNet50_vd|83.79%|80.65%|82.19%|[Download link](link)|
+|DB|MobileNetV3|75.92%|73.18%|74.53%|[Download link](link)|
+|SAST|ResNet50_vd|92.18%|82.96%|87.33%|[Download link](link)|
 
 On Total-Text dataset, the text detection result is as follows:
 
 |Model|Backbone|precision|recall|Hmean|Download link|
 |-|-|-|-|-|-|
-|SAST|ResNet50_vd||||[Coming soon]()|
+|SAST|ResNet50_vd|88.74%|79.80%|84.03%|[Download link](link)|
 
 **Note：** Additional data, like icdar2013, icdar2017, COCO-Text, ArT, was added to the model training of SAST. Download English public dataset in organized format used by PaddleOCR from [Baidu Drive](https://pan.baidu.com/s/12cPnZcVuV1zn5DOd4mqjVw) (download code: 2bpi).
 
@@ -42,19 +42,19 @@ PaddleOCR open-source text recognition algorithms list:
 - [x]  CRNN([paper](https://arxiv.org/abs/1507.05717))
 - [x]  Rosetta([paper](https://arxiv.org/abs/1910.05085))
 - [x]  STAR-Net([paper](http://www.bmva.org/bmvc/2016/papers/paper043/index.html))
-- [x]  RARE([paper](https://arxiv.org/abs/1603.03915v1))
-- [x]  SRN([paper](https://arxiv.org/abs/2003.12294))(Baidu Self-Research)
+- [ ]  RARE([paper](https://arxiv.org/abs/1603.03915v1)) coming soon
+- [ ]  SRN([paper](https://arxiv.org/abs/2003.12294))(Baidu Self-Research) coming soon
 
 Refer to [DTRB](https://arxiv.org/abs/1904.01906), the training and evaluation result of these above text recognition (using MJSynth and SynthText for training, evaluate on IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE) is as follow:
 
 |Model|Backbone|Avg Accuracy|Module combination|Download link|
 |-|-|-|-|-|
-|Rosetta|Resnet34_vd||rec_r34_vd_none_none_ctc|[Coming soon]()|
-|Rosetta|MobileNetV3||rec_mv3_none_none_ctc|[Coming soon]()|
-|CRNN|Resnet34_vd||rec_r34_vd_none_bilstm_ctc|[Coming soon]()|
-|CRNN|MobileNetV3||rec_mv3_none_bilstm_ctc|[Coming soon]()|
-|STAR-Net|Resnet34_vd||rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc|[Coming soon]()|
-|STAR-Net|MobileNetV3||rec_mv3_tps_bilstm_ctc|[Coming soon]()|
+|Rosetta|Resnet34_vd|80.24%|rec_r34_vd_none_none_ctc|[Download link](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_none_none_ctc.tar)|
+|Rosetta|MobileNetV3|78.16%|rec_mv3_none_none_ctc|[Download link](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_none_none_ctc.tar)|
+|CRNN|Resnet34_vd|82.20%|rec_r34_vd_none_bilstm_ctc|[Download link](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.tar)|
+|CRNN|MobileNetV3|79.37%|rec_mv3_none_bilstm_ctc|[Download link](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar)|
+|STAR-Net|Resnet34_vd|83.93%|rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc|[Download link](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc.tar)|
+|STAR-Net|MobileNetV3|81.56%|rec_mv3_tps_bilstm_ctc|[Download link](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_tps_bilstm_ctc.tar)|
 
 
 Please refer to the document for training guide and use of PaddleOCR text recognition algorithms [Text recognition model training/evaluation/prediction](./doc/doc_en/recognition_en.md)