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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。 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** **近期更新**
- 2020.6.8 添加[数据集](./doc/datasets.md),并保持持续更新
- 2020.6.5 支持 `attetnion` 模型导出 `inference_model` - 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 - 2020.6.5 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 - 2020.5.30 提供超轻量级中文OCR在线体验
- 2020.5.30 模型预测、训练支持Windows系统 - 2020.5.30 模型预测、训练支持Windows系统
- 2020.5.30 开源通用中文OCR模型
- [more](./doc/update.md) - [more](./doc/update.md)
## 特性 ## 特性
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...@@ -21,7 +21,8 @@ PaddleOCR已完成Windows和Mac系统适配,运行时注意两点:1、在[ ...@@ -21,7 +21,8 @@ PaddleOCR已完成Windows和Mac系统适配,运行时注意两点:1、在[
7. **超轻量模型和通用OCR模型的区别** 7. **超轻量模型和通用OCR模型的区别**
目前PaddleOCR开源了2个中文模型,分别是8.6M超轻量中文模型和通用中文OCR模型。两者对比信息如下: 目前PaddleOCR开源了2个中文模型,分别是8.6M超轻量中文模型和通用中文OCR模型。两者对比信息如下:
- 相同点:两者使用相同的**算法****训练数据** - 相同点:两者使用相同的**算法****训练数据**
- 不同点:不同之处在于**骨干网络****通道参数**,超轻量模型使用MobileNetV3作为骨干网络,通用模型使用Resnet50_vd作为检测模型backbone,Resnet34_vd作为识别模型backbone,具体参数差异可对比两种模型训练的配置文件。 - 不同点:不同之处在于**骨干网络****通道参数**,超轻量模型使用MobileNetV3作为骨干网络,通用模型使用Resnet50_vd作为检测模型backbone,Resnet34_vd作为识别模型backbone,具体参数差异可对比两种模型训练的配置文件.
|模型|骨干网络|检测训练配置|识别训练配置| |模型|骨干网络|检测训练配置|识别训练配置|
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|8.6M超轻量中文OCR模型|MobileNetV3+MobileNetV3|det_mv3_db.yml|rec_chinese_lite_train.yml| |8.6M超轻量中文OCR模型|MobileNetV3+MobileNetV3|det_mv3_db.yml|rec_chinese_lite_train.yml|
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...@@ -45,7 +45,6 @@ https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/8429 ...@@ -45,7 +45,6 @@ https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/8429
- 包含汉字、英文字母、数字和标点共5990个字符(字符集合:https://github.com/YCG09/chinese_ocr/blob/master/train/char_std_5990.txt ) - 包含汉字、英文字母、数字和标点共5990个字符(字符集合:https://github.com/YCG09/chinese_ocr/blob/master/train/char_std_5990.txt )
- 每个样本固定10个字符,字符随机截取自语料库中的句子 - 每个样本固定10个字符,字符随机截取自语料库中的句子
- 图片分辨率统一为280x32 - 图片分辨率统一为280x32
![](datasets/ch_doc1.jpg) ![](datasets/ch_doc1.jpg)
![](datasets/ch_doc2.jpg) ![](datasets/ch_doc2.jpg)
![](datasets/ch_doc3.jpg) ![](datasets/ch_doc3.jpg)
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