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## 简介
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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。

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**近期更新**
7
- 2020.6.8 添加[数据集](./doc/doc_ch/datasets.md),并保持持续更新
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8 9 10
- 2020.6.5 支持 `attetnion` 模型导出 `inference_model`
- 2020.6.5 支持单独预测识别时,输出结果得分
- 2020.5.30 提供超轻量级中文OCR在线体验
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11
- 2020.5.30 模型预测、训练支持Windows系统
12
- [more](./doc/doc_ch/update.md)
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## 特性
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15 16 17
- 超轻量级中文OCR,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)
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18 19 20
- 多种文本检测训练算法,EAST、DB
- 多种文本识别训练算法,Rosetta、CRNN、STAR-Net、RARE

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21 22 23 24 25 26
### 支持的中文模型列表:

|模型名称|模型简介|检测模型地址|识别模型地址|
|-|-|-|-|
|chinese_db_crnn_mobile|超轻量级中文OCR模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar)|
|chinese_db_crnn_server|通用中文OCR模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_infer.tar) & [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn.tar)|
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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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**也可以按如下教程快速体验超轻量级中文OCR和通用中文OCR模型。**
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LDOUBLEV 已提交
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## **超轻量级中文OCR以及通用中文OCR体验**
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![](doc/imgs_results/11.jpg)
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上图是超轻量级中文OCR模型效果展示,更多效果图请见文末[超轻量级中文OCR效果展示](#超轻量级中文OCR效果展示)[通用中文OCR效果展示](#通用中文OCR效果展示)
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#### 1.环境配置
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LDOUBLEV 已提交
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请先参考[快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)配置PaddleOCR运行环境。
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#### 2.inference模型下载
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LDOUBLEV 已提交
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*windows 环境下如果没有安装wget,下载模型时可将链接复制到浏览器中下载,并解压放置在相应目录下*

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#### (1)超轻量级中文OCR模型下载
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```
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mkdir inference && cd inference
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50
# 下载超轻量级中文OCR模型的检测模型并解压
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LDOUBLEV 已提交
51
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar && tar xf ch_det_mv3_db_infer.tar
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52
# 下载超轻量级中文OCR模型的识别模型并解压
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LDOUBLEV 已提交
53
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar && tar xf ch_rec_mv3_crnn_infer.tar
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54 55 56 57 58 59 60 61 62 63
cd ..
```
#### (2)通用中文OCR模型下载
```
mkdir inference && cd inference
# 下载通用中文OCR模型的检测模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db_infer.tar && tar xf ch_det_r50_vd_db_infer.tar
# 下载通用中文OCR模型的识别模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_infer.tar && tar xf ch_rec_r34_vd_crnn_infer.tar
cd ..
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```

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66 67
#### 3.单张图像或者图像集合预测

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以下代码实现了文本检测、识别串联推理,在执行预测时,需要通过参数image_dir指定单张图像或者图像集合的路径、参数det_model_dir指定检测inference模型的路径和参数rec_model_dir指定识别inference模型的路径。可视化识别结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面。
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70
```bash
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revert  
tink2123 已提交
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# 预测image_dir指定的单张图像
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python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/"
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74 75

# 预测image_dir指定的图像集合
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python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/"
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dyning 已提交
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LDOUBLEV 已提交
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# 如果想使用CPU进行预测,需设置use_gpu参数为False
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dyning 已提交
79 80 81 82 83 84 85
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/" --use_gpu=False
```

通用中文OCR模型的体验可以按照上述步骤下载相应的模型,并且更新相关的参数,示例如下:
```
# 预测image_dir指定的单张图像
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_r50_vd_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_r34_vd_crnn/"
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tink2123 已提交
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```
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LDOUBLEV 已提交
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88
更多的文本检测、识别串联推理使用方式请参考文档教程中[基于预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md)
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tink2123 已提交
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dyning 已提交
90
## 文档教程
91 92 93 94
- [快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)
- [文本检测模型训练/评估/预测](./doc/doc_ch/detection.md)
- [文本识别模型训练/评估/预测](./doc/doc_ch/recognition.md)
- [基于预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md)
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LDOUBLEV 已提交
95
- [yml配置文件参数介绍](./doc/doc_ch/config_ch.md)
96
- [数据集](./doc/doc_ch/datasets.md)
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dyning 已提交
97 98
- [FAQ](#FAQ)
- [联系我们](#欢迎加入PaddleOCR技术交流群)
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dyning 已提交
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- [参考文献](#参考文献)
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## 文本检测算法
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tink2123 已提交
102 103

PaddleOCR开源的文本检测算法列表:
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tink2123 已提交
104
- [x]  EAST([paper](https://arxiv.org/abs/1704.03155))
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fix url  
tink2123 已提交
105 106
- [x]  DB([paper](https://arxiv.org/abs/1911.08947))
- [ ]  SAST([paper](https://arxiv.org/abs/1908.05498))(百度自研, comming soon)
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tink2123 已提交
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dyning 已提交
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在ICDAR2015文本检测公开数据集上,算法效果如下:
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tink2123 已提交
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fix doc  
LDOUBLEV 已提交
110
|模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
111
|-|-|-|-|-|-|
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dyning 已提交
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|EAST|ResNet50_vd|88.18%|85.51%|86.82%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_east.tar)|
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fix doc  
LDOUBLEV 已提交
113 114 115
|EAST|MobileNetV3|81.67%|79.83%|80.74%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_east.tar)|
|DB|ResNet50_vd|83.79%|80.65%|82.19%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_r50_vd_db.tar)|
|DB|MobileNetV3|75.92%|73.18%|74.53%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/det_mv3_db.tar)|
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LDOUBLEV 已提交
116

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MissPenguin 已提交
117
使用[LSVT](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/datasets.md#1icdar2019-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:
T
tink2123 已提交
118 119
|模型|骨干网络|配置文件|预训练模型|
|-|-|-|-|
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120 121
|超轻量中文模型|MobileNetV3|det_mv3_db.yml|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar)|
|通用中文OCR模型|ResNet50_vd|det_r50_vd_db.yml|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db.tar)|
T
tink2123 已提交
122

123
* 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
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tink2123 已提交
124

125
PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中[文本检测模型训练/评估/预测](./doc/doc_ch/detection.md)
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tink2123 已提交
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dyning 已提交
127
## 文本识别算法
T
tink2123 已提交
128 129

PaddleOCR开源的文本识别算法列表:
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tink2123 已提交
130 131 132 133 134
- [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))
- [ ]  SRN([paper](https://arxiv.org/abs/2003.12294))(百度自研, comming soon)
T
tink2123 已提交
135

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dyning 已提交
136
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:
T
tink2123 已提交
137

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dyning 已提交
138
|模型|骨干网络|Avg Accuracy|模型存储命名|下载链接|
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dyning 已提交
139
|-|-|-|-|-|
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dyning 已提交
140 141 142 143 144 145 146 147
|Rosetta|Resnet34_vd|80.24%|rec_r34_vd_none_none_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_none_none_ctc.tar)|
|Rosetta|MobileNetV3|78.16%|rec_mv3_none_none_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_none_none_ctc.tar)|
|CRNN|Resnet34_vd|82.20%|rec_r34_vd_none_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.tar)|
|CRNN|MobileNetV3|79.37%|rec_mv3_none_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_none_bilstm_ctc.tar)|
|STAR-Net|Resnet34_vd|83.93%|rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc.tar)|
|STAR-Net|MobileNetV3|81.56%|rec_mv3_tps_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_tps_bilstm_ctc.tar)|
|RARE|Resnet34_vd|84.90%|rec_r34_vd_tps_bilstm_attn|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_r34_vd_tps_bilstm_attn.tar)|
|RARE|MobileNetV3|83.32%|rec_mv3_tps_bilstm_attn|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/rec_mv3_tps_bilstm_attn.tar)|
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148

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149
使用[LSVT](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/datasets.md#1icdar2019-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:
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tink2123 已提交
150 151
|模型|骨干网络|配置文件|预训练模型|
|-|-|-|-|
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dyning 已提交
152 153
|超轻量中文模型|MobileNetV3|rec_chinese_lite_train.yml|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar)|
|通用中文OCR模型|Resnet34_vd|rec_chinese_common_train.yml|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn.tar)|
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tink2123 已提交
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155
PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[文本识别模型训练/评估/预测](./doc/doc_ch/recognition.md)
T
tink2123 已提交
156

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dyning 已提交
157 158
## 端到端OCR算法
- [ ]  [End2End-PSL](https://arxiv.org/abs/1909.07808)(百度自研, comming soon)
T
tink2123 已提交
159

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dyning 已提交
160
<a name="超轻量级中文OCR效果展示"></a>
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dyning 已提交
161
## 超轻量级中文OCR效果展示
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LDOUBLEV 已提交
162 163 164 165 166 167 168 169
![](doc/imgs_results/1.jpg)
![](doc/imgs_results/7.jpg)
![](doc/imgs_results/12.jpg)
![](doc/imgs_results/4.jpg)
![](doc/imgs_results/6.jpg)
![](doc/imgs_results/9.jpg)
![](doc/imgs_results/16.png)
![](doc/imgs_results/22.jpg)
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tink2123 已提交
170

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dyning 已提交
171
<a name="通用中文OCR效果展示"></a>
172 173 174 175 176
## 通用中文OCR效果展示
![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/11.jpg)
![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/2.jpg)
![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/8.jpg)

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dyning 已提交
177
<a name="FAQ"></a>
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dyning 已提交
178
## FAQ
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tink2123 已提交
179
1. **转换attention识别模型时报错:KeyError: 'predict'**  
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MissPenguin 已提交
180
问题已解,请更新到最新代码。  
T
tink2123 已提交
181

T
tink2123 已提交
182
2. **关于推理速度**  
R
root 已提交
183
图片中的文字较多时,预测时间会增,可以使用--rec_batch_num设置更小预测batch num,默认值为30,可以改为10或其他数值。  
M
MissPenguin 已提交
184

T
tink2123 已提交
185
3. **服务部署与移动端部署**  
R
root 已提交
186
预计6月中下旬会先后发布基于Serving的服务部署方案和基于Paddle Lite的移动端部署方案,欢迎持续关注。  
T
tink2123 已提交
187

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tink2123 已提交
188
4. **自研算法发布时间**  
R
root 已提交
189
自研算法SAST、SRN、End2End-PSL都将在6-7月陆续发布,敬请期待。  
M
MissPenguin 已提交
190

191
[more](./doc/doc_ch/FAQ.md)
D
dyning 已提交
192

D
dyning 已提交
193
<a name="欢迎加入PaddleOCR技术交流群"></a>
D
dyning 已提交
194
## 欢迎加入PaddleOCR技术交流群
M
MissPenguin 已提交
195 196
扫描二维码或者加微信:paddlehelp,备注OCR,小助手拉你进群~  
<img src="./doc/paddlehelp.jpg"  width = "200" height = "200" />
M
MissPenguin 已提交
197

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dyning 已提交
198
<a name="参考文献"></a>
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dyning 已提交
199
## 参考文献
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tink2123 已提交
200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252
```
1. EAST:
@inproceedings{zhou2017east,
  title={EAST: an efficient and accurate scene text detector},
  author={Zhou, Xinyu and Yao, Cong and Wen, He and Wang, Yuzhi and Zhou, Shuchang and He, Weiran and Liang, Jiajun},
  booktitle={Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  pages={5551--5560},
  year={2017}
}

2. DB:
@article{liao2019real,
  title={Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization},
  author={Liao, Minghui and Wan, Zhaoyi and Yao, Cong and Chen, Kai and Bai, Xiang},
  journal={arXiv preprint arXiv:1911.08947},
  year={2019}
}

3. DTRB:
@inproceedings{baek2019wrong,
  title={What is wrong with scene text recognition model comparisons? dataset and model analysis},
  author={Baek, Jeonghun and Kim, Geewook and Lee, Junyeop and Park, Sungrae and Han, Dongyoon and Yun, Sangdoo and Oh, Seong Joon and Lee, Hwalsuk},
  booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision},
  pages={4715--4723},
  year={2019}
}

4. SAST:
@inproceedings{wang2019single,
  title={A Single-Shot Arbitrarily-Shaped Text Detector based on Context Attended Multi-Task Learning},
  author={Wang, Pengfei and Zhang, Chengquan and Qi, Fei and Huang, Zuming and En, Mengyi and Han, Junyu and Liu, Jingtuo and Ding, Errui and Shi, Guangming},
  booktitle={Proceedings of the 27th ACM International Conference on Multimedia},
  pages={1277--1285},
  year={2019}
}

5. SRN:
@article{yu2020towards,
  title={Towards Accurate Scene Text Recognition with Semantic Reasoning Networks},
  author={Yu, Deli and Li, Xuan and Zhang, Chengquan and Han, Junyu and Liu, Jingtuo and Ding, Errui},
  journal={arXiv preprint arXiv:2003.12294},
  year={2020}
}

6. end2end-psl:
@inproceedings{sun2019chinese,
  title={Chinese Street View Text: Large-scale Chinese Text Reading with Partially Supervised Learning},
  author={Sun, Yipeng and Liu, Jiaming and Liu, Wei and Han, Junyu and Ding, Errui and Liu, Jingtuo},
  booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision},
  pages={9086--9095},
  year={2019}
}
```
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253 254 255 256

## 许可证书
本项目的发布受<a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/master/LICENSE">Apache 2.0 license</a>许可认证。

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LDOUBLEV 已提交
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## 贡献代码
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我们非常欢迎你为PaddleOCR贡献代码,也十分感谢你的反馈。
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259 260

- 非常感谢 [Khanh Tran](https://github.com/xxxpsyduck) 贡献了英文文档。
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- 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