README_ch.md 9.8 KB
Newer Older
1 2 3 4 5 6
[English](README.md) | 简体中文

## 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**
D
dyning 已提交
7
- 2020.9.22 更新PP-OCR技术文章,https://arxiv.org/abs/2009.09941
8 9
- 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)
- 2020.9.17 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)
M
MissPenguin 已提交
10
- 2020.9.17 更新[英文识别模型](./doc/doc_ch/models_list.md#英文识别模型)[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。
11 12 13 14 15 16 17 18
- 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

D
Daniel Yang 已提交
19
- PPOCR系列高质量预训练模型,准确的识别效果
20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
    - 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

<div align="center">
    <img src="doc/imgs_results/1101.jpg" width="800">
    <img src="doc/imgs_results/1103.jpg" width="800">
</div>

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](./doc/doc_ch/visualization.md)

## 快速体验
- PC端:超轻量级中文OCR在线体验地址:https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr

- 移动端:[安装包DEMO下载地址](https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource?from=paddlelite)(基于EasyEdge和Paddle-Lite, 支持iOS和Android系统),Android手机也可以直接扫描下面二维码安装体验。


<div align="center">
<img src="./doc/ocr-android-easyedge.png"  width = "200" height = "200" />
</div>

- 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)

L
LDOUBLEV 已提交
53 54 55 56
| 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)  |  
L
LDOUBLEV 已提交
57
| 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)|  
58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71

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)

## 文档教程
- [快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)
- [中文OCR模型快速使用](./doc/doc_ch/quickstart.md)
- [代码组织结构](./doc/doc_ch/tree.md)
- 算法介绍
    - [文本检测](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md)
    - [文本识别](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md)
    - [PP-OCR Pipline](#PP-OCR)
- 模型训练/评估
    - [文本检测](./doc/doc_ch/detection.md)
    - [文本识别](./doc/doc_ch/recognition.md)
72
    - [方向分类器](./doc/doc_ch/angle_class.md)
73 74 75 76 77 78 79 80
    - [yml参数配置文件介绍](./doc/doc_ch/config.md)
- 预测部署
    - [基于pip安装whl包快速推理](./doc/doc_ch/whl.md)
    - [基于Python脚本预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md)
    - [基于C++预测引擎推理](./deploy/cpp_infer/readme.md)
    - [服务化部署](./deploy/hubserving/readme.md)
    - [端侧部署](./deploy/lite/readme.md)
    - [模型量化](./deploy/slim/quantization/README.md)
D
Daniel Yang 已提交
81
    - [模型裁剪](./deploy/slim/prune/README.md)
82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104
    - [Benchmark](./doc/doc_ch/benchmark.md)
- 数据集
    - [通用中英文OCR数据集](./doc/doc_ch/datasets.md)
    - [手写中文OCR数据集](./doc/doc_ch/handwritten_datasets.md)
    - [垂类多语言OCR数据集](./doc/doc_ch/vertical_and_multilingual_datasets.md)
    - [常用数据标注工具](./doc/doc_ch/data_annotation.md)
    - [常用数据合成工具](./doc/doc_ch/data_synthesis.md)
- [效果展示](#效果展示)
- FAQ
    - [【精选】OCR精选10个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
    - [【理论篇】OCR通用21个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
    - [【实战篇】PaddleOCR实战53个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
- [技术交流群](#欢迎加入PaddleOCR技术交流群)
- [参考文献](./doc/doc_ch/reference.md)
- [许可证书](#许可证书)
- [贡献代码](#贡献代码)

<a name="PP-OCR"></a>
## PP-OCR Pipline
<div align="center">
    <img src="./doc/ppocr_framework.png" width="800">
</div>

D
dyning 已提交
105
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 。其中FPGM裁剪器和PACT量化可以参考[PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim)
106 107 108

<a name="效果展示"></a>
## 效果展示 [more](./doc/doc_ch/visualization.md)
M
MissPenguin 已提交
109
- 中文模型
110 111 112 113 114
<div align="center">
    <img src="./doc/imgs_results/1102.jpg" width="800">
    <img src="./doc/imgs_results/1104.jpg" width="800">
    <img src="./doc/imgs_results/1106.jpg" width="800">
    <img src="./doc/imgs_results/1105.jpg" width="800">
M
MissPenguin 已提交
115
</div>
M
MissPenguin 已提交
116

M
MissPenguin 已提交
117 118 119 120
- 英文模型
<div align="center">
    <img src="./doc/imgs_results/img_12.jpg" width="800">
</div>
M
MissPenguin 已提交
121

M
MissPenguin 已提交
122 123
- 其他语言模型
<div align="center">
124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150
    <img src="./doc/imgs_results/1110.jpg" width="800">
    <img src="./doc/imgs_results/1112.jpg" width="800">
</div>

<a name="欢迎加入PaddleOCR技术交流群"></a>
## 欢迎加入PaddleOCR技术交流群
请扫描下面二维码,完成问卷填写,获取加群二维码和OCR方向的炼丹秘籍

<div align="center">
<img src="./doc/joinus.PNG"  width = "200" height = "200" />
</div>

<a name="许可证书"></a>
## 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。

<a name="贡献代码"></a>
## 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)[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
- 非常感谢 [xiangyubo](https://github.com/xiangyubo) 贡献手写中文OCR数据集
- 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。