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PaddleOCR

PaddlePaddle / PaddleOCR
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deploy/pdserving/config.yml
浏览文件 @ 399a6358
......@@ -36,8 +36,8 @@ op:
#det模型路径
model_config: ./ppocr_det_v3_serving
#Fetch结果列表，以client_config中fetch_var的alias_name为准
fetch_list: ["sigmoid_0.tmp_0"]
#Fetch结果列表，以client_config中fetch_var的alias_name为准，不设置默认取全部输出变量
#fetch_list: ["sigmoid_0.tmp_0"]
#计算硬件ID，当devices为""或不写时为CPU预测；当devices为"0", "0,1,2"时为GPU预测，表示使用的GPU卡
devices: "0"
......@@ -62,8 +62,8 @@ op:
#rec模型路径
model_config: ./ppocr_rec_v3_serving
#Fetch结果列表，以client_config中fetch_var的alias_name为准
fetch_list: ["softmax_5.tmp_0"]
#Fetch结果列表，以client_config中fetch_var的alias_name为准, 不设置默认取全部输出变量
#fetch_list:
#计算硬件ID，当devices为""或不写时为CPU预测；当devices为"0", "0,1,2"时为GPU预测，表示使用的GPU卡
devices: "0"
......
deploy/pdserving/ocr_reader.py
浏览文件 @ 399a6358
......@@ -393,7 +393,7 @@ class OCRReader(object):
return norm_img_batch[0]
def postprocess(self, outputs, with_score=False):
preds = outputs["softmax_5.tmp_0"]
preds = list(outputs.values())[0]
try:
preds = preds.numpy()
except:
......@@ -404,8 +404,11 @@ class OCRReader(object):
preds_idx, preds_prob, is_remove_duplicate=True)
return text
from argparse import ArgumentParser,RawDescriptionHelpFormatter
from argparse import ArgumentParser, RawDescriptionHelpFormatter
import yaml
class ArgsParser(ArgumentParser):
def __init__(self):
super(ArgsParser, self).__init__(
......@@ -441,16 +444,16 @@ class ArgsParser(ArgumentParser):
s = s.strip()
k, v = s.split('=')
v = self._parse_helper(v)
print(k,v, type(v))
print(k, v, type(v))
cur = config
parent = cur
for kk in k.split("."):
if kk not in cur:
cur[kk] = {}
parent = cur
cur = cur[kk]
cur[kk] = {}
parent = cur
cur = cur[kk]
else:
parent = cur
cur = cur[kk]
parent = cur
cur = cur[kk]
parent[k.split(".")[-1]] = v
return config
\ No newline at end of file
return config
deploy/pdserving/web_service.py
浏览文件 @ 399a6358
......@@ -56,7 +56,7 @@ class DetOp(Op):
return {"x": det_img[np.newaxis, :].copy()}, False, None, ""
def postprocess(self, input_dicts, fetch_dict, data_id, log_id):
det_out = fetch_dict["sigmoid_0.tmp_0"]
det_out = list(fetch_dict.values())[0]
ratio_list = [
float(self.new_h) / self.ori_h, float(self.new_w) / self.ori_w
]
......
deploy/pdserving/web_service_det.py
浏览文件 @ 399a6358
......@@ -55,7 +55,7 @@ class DetOp(Op):
return {"x": det_img[np.newaxis, :].copy()}, False, None, ""
def postprocess(self, input_dicts, fetch_dict, data_id, log_id):
det_out = fetch_dict["sigmoid_0.tmp_0"]
det_out = list(fetch_dict.values())[0]
ratio_list = [
float(self.new_h) / self.ori_h, float(self.new_w) / self.ori_w
]
......
doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md
浏览文件 @ 399a6358
......@@ -8,123 +8,214 @@
- [4. 端到端评估](#4)
<a name="1"></a>
## 1. 简介
PP-OCRv3在PP-OCRv2的基础上进一步升级。检测模型仍然基于DB算法，优化策略采用了带残差注意力机制的FPN结构RSEFPN、增大感受野的PAN结构LKPAN、基于DML训练的更优的教师模型；识别模型将base模型从CRNN替换成了IJCAI 2022论文[SVTR]()，并采用SVTR轻量化、带指导训练CTC、数据增广策略RecConAug、自监督训练的更好的预训练模型、无标签数据的使用进行模型加速和效果提升。更多细节请参考PP-OCRv3[技术报告](./PP-OCRv3_introduction.md)。
PP-OCRv3系统pipeline如下：
PP-OCRv3在PP-OCRv2的基础上进一步升级。整体的框架图保持了与PP-OCRv2相同的pipeline，针对检测模型和识别模型进行了优化。其中，检测模型仍基于DB模型优化，而识别模型不再采用CRNN，换成了会议IJCAI 2022中的最新方法[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159)，PP-OCRv3系统框图如下所示（粉色框中为PP-OCRv3新增策略）：
<div align="center">
<img src="../ppocrv3_framework.png" width="800">
</div>
从算法改进思路上看，分别针对检测和识别模型，进行了共八个方面的改进：
- 检测模型优化：
- LK-PAN：增大感受野的PAN模块；
- DML：教师模型互学习策略；
- RSE-FPN：带残差注意力机制的FPN模块；
- 识别模型优化：
- SVTR_LCNet：轻量级文本识别网络；
- GTC：Attention指导CTC训练策略；
- TextConAug：丰富图像上下文信息的数据增广策略；
- TextRotNet：自监督的预训练模型；
- UIM：无标签数据挖掘方案。
从效果上看，速度可比情况下，多种场景精度均有大幅提升：
- 中文场景，相对于PP-OCRv2中文模型提升超5%；
- 英文数字场景，相比于PP-OCRv2英文模型提升11%；
- 多语言场景，优化80+语种识别效果，平均准确率提升超5%。
<a name="2"></a>
## 2. 检测优化
PP-OCRv3采用PP-OCRv2的[CML](https://arxiv.org/pdf/2109.03144.pdf)蒸馏策略，在蒸馏的student模型、teacher模型精度提升，CML蒸馏策略上分别做了优化。
PP-OCRv3检测模型整体训练方案仍采用PP-OCRv2的[CML](https://arxiv.org/pdf/2109.03144.pdf)蒸馏策略，CML蒸馏包含一个教师模型和两个学生模型，在训练过程中，教师模型不参与训练，学生模型受到来自标签和教师模型的监督，同时两个学生模型互相学习。PP-OCRv3分别针对教师模型、学生模型进一步优化。其中，在对教师模型优化时，采用了增大感受野的PAN模块LK-PAN和DML蒸馏策略；在对学生模型优化时，采用了带残差注意力机制的FPN模块RSE-FPN。
- 在蒸馏student模型精度提升方面，提出了基于残差结构的通道注意力模块RSEFPN（Residual Squeeze-and-Excitation FPN），用于提升student模型精度和召回。
RSEFPN的网络结构如下图所示，RSEFPN在PP-OCRv2的FPN基础上，将FPN中的卷积层更换为了通道注意力结构的RSEConv层。
PP-OCRv3 CML蒸馏训练框架图如下：
<div align="center">
<img src=".././ppocr_v3/RSEFPN.png" width="800">
<img src=".././ppocr_v3/ppocrv3_det_cml.png" width="800">
</div>
RSEFPN将PP-OCR检测模型的精度hmean从81.3%提升到84.5%。模型大小从3M变为3.6M。
消融实验如下：
*注：PP-OCRv2的FPN通道数仅为96和24，如果直接用SE模块代替FPN的卷积会导致精度下降，RSEConv引入残差结构可以防止训练中包含重要特征的通道被抑制。*
|序号|策略|模型大小|hmean|速度（cpu + mkldnn)|
|-|-|-|-|-|
|baseline teacher|PP-OCR server|49M|83.2%|171ms|
|teacher1|DB-R50-LK-PAN|124M|85.0%|396ms|
|teacher2|DB-R50-LK-PAN-DML|124M|86.0%|396ms|
|baseline student|PP-OCRv2|3M|83.2%|117ms|
|student0|DB-MV3-RSE-FPN|3.6M|84.5%|124ms|
|student1|DB-MV3-CML（teacher2）|3M|84.3%|117ms|
|student2|DB-MV3-RSE-FPN-CML（teacher2）|3.6M|85.4%|124ms|
- 在蒸馏的teacher模型精度提升方面，提出了LKPAN结构替换PP-OCRv2的FPN结构，并且使用ResNet50作为Backbone，更大的模型带来更多的精度提升。另外，对teacher模型使用[DML](https://arxiv.org/abs/1706.00384)蒸馏策略进一步提升teacher模型的精度。最终teacher的模型指标相比ppocr_server_v2.0从83.2%提升到了86.0%。
测试环境： Intel Gold 6148 CPU，预测时开启MKLDNN加速。
*注：[PP-OCRv2的FPN结构](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/77acb3bfe51c8a46c684527f73cd218cefedb4a3/ppocr/modeling/necks/db_fpn.py#L107)对DB算法FPN结构做了轻量级设计*
**（1）增大感受野的PAN模块LK-PAN（Large Kernel PAN）**
LKPAN的网络结构如下图所示：
LK-PAN(Large Kernel PAN)是一个具有更大感受野的轻量级[PAN](https://arxiv.org/pdf/1803.01534.pdf)结构。在LK-PAN的path augmentation中，使用卷积核为`9*9`的卷积；更大的卷积核意味着更大的感受野，更容易检测大字体的文字以及极端长宽比的文字。LK-PAN将PP-OCR server检测模型的hmean从83.2%提升到85.0%。
<div align="center">
<img src="../ppocr_v3/LKPAN.png" width="800">
<img src="../ppocr_v3/LKPAN.png" width="1000">
</div>
LKPAN(Large Kernel PAN)是一个具有更大感受野的轻量级[PAN](https://arxiv.org/pdf/1803.01534.pdf)结构。在LKPAN的path augmentation中，使用kernel size为`9*9`的卷积；更大的kernel size意味着更大的感受野，更容易检测大字体的文字以及极端长宽比的文字。LKPAN将PP-OCR检测模型的精度hmean从81.3%提升到84.9%。
**（2）DML（Deep Mutual Learning）蒸馏进一步提升teacher模型精度。**
*注：LKPAN相比RSEFPN有更多的精度提升，但是考虑到模型大小和预测速度等因素，在student模型中使用RSEFPN。*
[DML](https://arxiv.org/abs/1706.00384) 互学习蒸馏方法，通过两个结构相同的模型互相学习，相比于传统的教师模型监督学生模型的蒸馏方法，DML 摆脱了对大的教师模型的依赖，蒸馏训练的流程更加简单。在PP-OCRv3的检测模型训练中，使用DML蒸馏策略进一步提升教师模型的精度，并使用ResNet50作为Backbone。DML策略将教师模型的Hmean从85%进一步提升至86%。
采用上述策略，PP-OCRv3相比PP-OCRv2，hmean指标从83.3%提升到85.4%；预测速度从平均117ms/image变为124ms/image。
教师模型DML训练流程图如下：
3. PP-OCRv3检测模型消融实验
<div align="center">
<img src="../ppocr_v3/teacher_dml.png" width="800">
</div>
|序号|策略|模型大小|hmean|Intel Gold 6148CPU+mkldnn预测耗时|
|-|-|-|-|-|
|0|PP-OCR|3M|81.3%|117ms|
|1|PP-OCRV2|3M|83.3%|117ms|
|2|0 + RESFPN|3.6M|84.5%|124ms|
|3|0 + LKPAN|4.6M|84.9%|156ms|
|4|ppocr_server_v2.0 |124M|83.2%||171ms|
|5|teacher + DML + LKPAN|124M|86.0%|396ms|
|6|0 + 2 + 5 + CML|3.6M|85.4%|124ms|
**（3）带残差注意力机制的FPN模块RSE-FPN（Residual SE-FPN）。**
残差结构的通道注意力模块RSE-FPN结构如下图所示，RSE-FPN在PP-OCRv2的FPN基础上，将FPN中的卷积层更换为通道注意力结构的RSEConv层。考虑到PP-OCRv2的FPN通道数仅为96和24，如果直接用SEblock代替FPN中卷积会导致某些通道的特征被抑制，进而导致精度下降，RSEConv引入残差结构防止训练中包含重要特征的通道被抑制。直接添加RSE-FPN模块，可将PP-OCR检测模型的精度Hmean从81.3%提升到84.5%。在学生模型中加入RSE-FPN后进行CML蒸馏，比不加时，Hmean指标从83.2提升到84.3%。
<div align="center">
<img src=".././ppocr_v3/RSEFPN.png" width="1000">
</div>
<a name="3"></a>
## 3. 识别优化
[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159) 证明了强大的单视觉模型（无需序列模型）即可高效准确完成文本识别任务，在中英文数据上均有优秀的表现。经过实验验证，SVTR_Tiny在自建的 [中文数据集上](https://arxiv.org/abs/2109.03144) ，识别精度可以提升10.7%，网络结构如下所示：
PP-OCRv3识别模型从网络结构、训练策略、数据增广等多个方面进行了优化，PP-OCRv3系统流程图如下所示：
<img src="../ppocr_v3/svtr_tiny.jpg" width=800>
<div align="center">
<img src="../ppocr_v3/v3_rec_pipeline.png" width=800>
</div>
由于 MKLDNN 加速库支持的模型结构有限，SVTR 在CPU+MKLDNN上相比PP-OCRv2慢了10倍。
上图中，蓝色方块中列举了PP-OCRv3识别模型的6个主要模块。首先在模块①，将base模型从CRNN替换为精度更高的单一视觉模型[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159)，并进行一系列的结构优化进行加速，得到全新的轻量级文本识别网络SVTR_LCNet（如图中红色虚线框所示）；在模块②，借鉴[GTC](https://arxiv.org/pdf/2002.01276.pdf)策略，引入Attention指导CTC训练，进一步提升模型精度；在模块③，使用基于上下文信息的数据增广策略TextConAug，丰富训练数据上下文信息，提升训练数据多样性；在模块④，使用TextRotNet训练自监督的预训练模型，充分利用无标注识别数据的信息；模块⑤基于PP-OCRv2中提出的UDML蒸馏策略进行蒸馏学习，除计算2个模型的CTC分支的DMLLoss外，也计算2个模型的Attention分支之间的DMLLoss，从而得到更优模型；在模块⑥中，基于UIM无标注数据挖掘方法，使用效果好但速度相对较慢的SVTR_tiny模型进行无标签数据挖掘，为模型训练增加更多真实数据。
PP-OCRv3 期望在提升模型精度的同时，不带来额外的推理耗时。通过分析发现，SVTR_Tiny结构的主要耗时模块为Mixing Block，因此我们对 SVTR_Tiny 的结构进行了一系列优化（详细速度数据请参考下方消融实验表格）:
1. 将SVTR网络前半部分替换为PP-LCNet的前三个stage，保留4个 Global Mixing Block ，精度为76%，加速69%，网络结构如下所示：
<img src="../ppocr_v3/svtr_g4.png" width=800>
2. 将4个 Global Attenntion Block 减小到2个，精度为72.9%，加速69%，网络结构如下所示：
<img src="../ppocr_v3/svtr_g2.png" width=800>
3. 实验发现 Global Attention 的预测速度与输入其特征的shape有关，因此后移Global Mixing Block的位置到池化层之后，精度下降为71.9%，速度超越 CNN-base 的PP-OCRv2 22%，网络结构如下所示：
<img src="../ppocr_v3/ppocr_v3.png" width=800>
基于上述策略，PP-OCRv3识别模型相比PP-OCRv2，在速度可比的情况下，精度进一步提升4.6%。 具体消融实验如下所示：
为了提升模型精度同时不引入额外推理成本，PP-OCRv3参考GTC策略，使用Attention监督CTC训练，预测时完全去除Attention模块，在推理阶段不增加任何耗时, 精度提升3.8%，训练流程如下所示：
<img src="../ppocr_v3/GTC.png" width=800>
| ID | 策略 | 模型大小 | 精度 | 预测耗时（CPU + MKLDNN)|
|-----|-----|--------|----| --- |
| 01 | PP-OCRv2 | 8M | 74.8% | 8.54ms |
| 02 | SVTR_Tiny | 21M | 80.1% | 97ms |
| 03 | SVTR_LCNet | 12M | 71.9% | 6.6ms |
| 04 | + GTC | 12M | 75.8% | 7.6ms |
| 05 | + TextConAug | 12M | 76.3% | 7.6ms |
| 06 | + TextRotNet | 12M | 76.9% | 7.6ms |
| 07 | + UDML | 12M | 78.4% | 7.6ms |
| 08 | + UIM | 12M | 79.4% | 7.6ms |
在训练策略方面，PP-OCRv3参考 [SSL](https://github.com/ku21fan/STR-Fewer-Labels) 设计了文本方向任务，训练了适用于文本识别的预训练模型，加速模型收敛过程，精度提升了0.6%; 使用UDML蒸馏策略，进一步提升精度1.5%，训练流程所示：
注： 测试速度时，实验01-03输入图片尺寸均为(3,32,320)，04-08输入图片尺寸均为(3,48,320)。在实际预测时，图像为变长输入，速度会有所变化。
<img src="../ppocr_v3/SSL.png" width="300"> <img src="../ppocr_v3/UDML.png" width="500">
**（1）轻量级文本识别网络SVTR_LCNet。**
数据增强方面：
PP-OCRv3将base模型从CRNN替换成了[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159)，SVTR证明了强大的单视觉模型（无需序列模型）即可高效准确完成文本识别任务，在中英文数据上均有优秀的表现。经过实验验证，SVTR_Tiny 在自建的[中文数据集](https://arxiv.org/abs/2109.03144)上 ，识别精度可以提升至80.1%，SVTR_Tiny 网络结构如下所示：
1. 基于 [ConCLR](https://www.cse.cuhk.edu.hk/~byu/papers/C139-AAAI2022-ConCLR.pdf) 中的ConAug方法，设计了 RecConAug 数据增强方法，增强数据多样性，精度提升0.5%，增强可视化效果如下所示：
<img src="../ppocr_v3/recconaug.png" width=800>
<div align="center">
<img src="../ppocr_v3/svtr_tiny.png" width=800>
</div>
2. 使用训练好的 SVTR_large 预测 120W 的 lsvt 无标注数据，取出其中得分大于0.95的数据，共得到81W识别数据加入到PP-OCRv3的训练数据中，精度提升1%。
总体来讲PP-OCRv3识别从网络结构、训练策略、数据增强三个方向做了进一步优化:
由于 MKLDNN 加速库支持的模型结构有限，SVTR 在 CPU+MKLDNN 上相比 PP-OCRv2 慢了10倍。PP-OCRv3 期望在提升模型精度的同时，不带来额外的推理耗时。通过分析发现，SVTR_Tiny 结构的主要耗时模块为 Mixing Block，因此我们对 SVTR_Tiny 的结构进行了一系列优化（详细速度数据请参考下方消融实验表格）:
- 网络结构上：考虑[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159) 在中英文效果上的优越性，采用SVTR_Tiny作为base，选取Global Mixing Block和卷积组合提取特征，并将Global Mixing Block位置后移进行加速; 参考 [GTC](https://arxiv.org/pdf/2002.01276.pdf) 策略，使用注意力机制模块指导CTC训练，定位和识别字符，提升不规则文本的识别精度。
- 训练策略上：参考 [SSL](https://github.com/ku21fan/STR-Fewer-Labels) 设计了方向分类前序任务，获取更优预训练模型，加速模型收敛过程，提升精度; 使用UDML蒸馏策略、监督attention、ctc两个分支得到更优模型。
- 数据增强上：基于 [ConCLR](https://www.cse.cuhk.edu.hk/~byu/papers/C139-AAAI2022-ConCLR.pdf) 中的ConAug方法，改进得到 RecConAug 数据增广方法，支持随机结合任意多张图片，提升训练数据的上下文信息丰富度，增强模型鲁棒性；使用 SVTR_large 预测无标签数据，向训练集中补充81w高质量真实数据。
基于上述策略，PP-OCRv3识别模型相比PP-OCRv2，在速度可比的情况下，精度进一步提升4.5%。 具体消融实验如下所示：
1. 将 SVTR 网络前半部分替换为 PP-LCNet 的前三个stage，保留4个 Global Mixing Block ，精度为76%，加速69%，网络结构如下所示：
<div align="center">
<img src="../ppocr_v3/svtr_g4.png" width=800>
</div>
2. 将4个 Global Mixing Block 减小到2个，精度为72.9%，加速69%，网络结构如下所示：
<div align="center">
<img src="../ppocr_v3/svtr_g2.png" width=800>
</div>
3. 实验发现 Global Mixing Block 的预测速度与输入其特征的shape有关，因此后移 Global Mixing Block 的位置到池化层之后，精度下降为71.9%，速度超越基于CNN结构的PP-OCRv2-baseline 22%，网络结构如下所示：
<div align="center">
<img src="../ppocr_v3/LCNet_SVTR.png" width=800>
</div>
实验细节：
具体消融实验如下所示：
| id | 策略 | 模型大小 | 精度 | 速度（cpu + mkldnn)|
| ID | 策略 | 模型大小 | 精度 | 速度（CPU + MKLDNN)|
|-----|-----|--------|----| --- |
| 01 | PP-OCRv2 | 8M | 69.3% | 8.54ms |
| 01 | PP-OCRv2-baseline | 8M | 69.3% | 8.54ms |
| 02 | SVTR_Tiny | 21M | 80.1% | 97ms |
| 03 | LCNet_SVTR_G4 | 9.2M | 76% | 30ms |
| 04 | LCNet_SVTR_G2 | 13M | 72.98% | 9.37ms |
| 05 | PP-OCRv3 | 12M | 71.9% | 6.6ms |
| 06 | + large input_shape | 12M | 73.98% | 7.6ms |
| 06 | + GTC | 12M | 75.8% | 7.6ms |
| 07 | + RecConAug | 12M | 76.3% | 7.6ms |
| 08 | + SSL pretrain | 12M | 76.9% | 7.6ms |
| 09 | + UDML | 12M | 78.4% | 7.6ms |
| 10 | + unlabeled data | 12M | 79.4% | 7.6ms |
注： 测试速度时，实验01-05输入图片尺寸均为(3,32,320)，06-10输入图片尺寸均为(3,48,320)
| 03 | SVTR_LCNet(G4) | 9.2M | 76% | 30ms |
| 04 | SVTR_LCNet(G2) | 13M | 72.98% | 9.37ms |
| 05 | SVTR_LCNet | 12M | 71.9% | 6.6ms |
注： 测试速度时，输入图片尺寸均为(3,32,320)； PP-OCRv2-baseline 代表没有借助蒸馏方法训练得到的模型
**（2）采用Attention指导CTC训练。**
为了提升模型精度同时不引入额外推理成本，PP-OCRv3 参考 GTC(Guided Training of CTC) 策略，使用 Attention 监督 CTC 训练，预测时完全去除 Attention 模块，在推理阶段不增加任何耗时, 精度提升3.8%，训练流程如下所示：
<div align="center">
<img src="../ppocr_v3/GTC.png" width=800>
</div>
**（3）TextConAug数据增广策略。**
在论文[ConCLR](https://www.cse.cuhk.edu.hk/~byu/papers/C139-AAAI2022-ConCLR.pdf)中，作者提出ConAug数据增广，在一个batch内对2张不同的图像进行联结，组成新的图像并进行自监督对比学习。PP-OCRv3将此方法应用到有监督的学习任务中，设计了TextConAug数据增强方法，支持更多图像的联结，从而进一步丰富了图像的上下文信息。最终将识别模型精度进一步提升0.5%。TextConAug示意图如下所示：
<div align="center">
<img src="../ppocr_v3/recconaug.png" width=800>
</div>
**（4）TextRotNet自监督训练优化预训练模型。**
为了充分利用自然场景中的大量无标注文本数据，PP-OCRv3参考论文[STR-Fewer-Labels](https://github.com/ku21fan/STR-Fewer-Labels)，设计TextRotNet自监督任务，对识别图像进行旋转并预测其旋转角度，同时结合中文场景文字识别任务的特点，在训练时适当调整图像的尺寸，添加文本识别数据增广，最终产出针对文本识别任务的PP-LCNet预训练模型，帮助识别模型精度进一步提升0.6%。TextRotNet训练流程如下图所示：
<div align="center">
<img src="../ppocr_v3/SSL.png" width="500">
</div>
**（5）UIM（Unlabeled Images Mining）无标注数据挖掘策略。**
为更直接利用自然场景中包含大量无标注数据，使用PP-OCRv2检测模型以及SVTR_tiny识别模型对百度开源的40W [LSVT弱标注数据集](https://ai.baidu.com/broad/introduction?dataset=lsvt)进行检测与识别，并筛选出识别得分大于0.95的文本，共81W文本行数据，将其补充到训练数据中，最终进一步提升模型精度1.0%。
<div align="center">
<img src="../ppocr_v3/UIM.png" width="500">
</div>
<a name="4"></a>
## 4. 端到端评估
经过以上优化，最终PP-OCRv3在速度可比情况下，中文场景端到端Hmean指标相比于PP-OCRv2提升5%，效果大幅提升。具体指标如下表所示：
| Model | Hmean | Model Size (M) | Time Cost (CPU, ms) | Time Cost (T4 GPU, ms) |
|-----|-----|--------|----| --- |
| PP-OCR mobile | 50.3% | 8.1 | 356 | 116 |
| PP-OCR server | 57.0% | 155.1 | 1056 | 200 |
| PP-OCRv2 | 57.6% | 11.6 | 330 | 111 |
| PP-OCRv3 | 62.9% | 15.6 | 331 | 86.64 |
测试环境：CPU型号为Intel Gold 6148，CPU预测时开启MKLDNN加速。
除了更新中文模型，本次升级也同步优化了英文数字模型，端到端效果提升11%，如下表所示：
| Model | Recall | Precision | Hmean |
|-----|-----|--------|----|
| PP-OCR_en | 38.99% | 45.91% | 42.17% |
| PP-OCRv3_en | 50.95% | 55.53% | 53.14% |
同时，也对已支持的80余种语言识别模型进行了升级更新，在有评估集的四种语系识别准确率平均提升5%以上，如下表所示：
| Model | 拉丁语系 | 阿拉伯语系 | 日语 | 韩语 |
|-----|-----|--------|----| --- |
| PP-OCR_mul | 69.6% | 40.5% | 38.5% | 55.4% |
| PP-OCRv3_mul | 75.2%| 45.37% | 45.8% | 60.1% |
doc/doc_ch/models_list.md
浏览文件 @ 399a6358
......@@ -41,7 +41,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | --- |
|ch_PP-OCRv3_det_slim|【最新】slim量化+蒸馏版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml)| 1.1M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar) / [训练模型(coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_slim_distill_train.tar) / [slim模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_slim_infer.nb)|
|ch_PP-OCRv3_det_slim|【最新】slim量化+蒸馏版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml)| 1.1M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_slim_distill_train.tar) / [slim模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_slim_infer.nb)|
|ch_PP-OCRv3_det| 【最新】原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测 |[ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml)| 3.8M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar)|
|ch_PP-OCRv2_det_slim| slim量化+蒸馏版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml)| 3M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar)|
|ch_PP-OCRv2_det| 原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml)|3M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar)|
......@@ -55,7 +55,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | --- |
|en_PP-OCRv3_det_slim |【最新】slim量化版超轻量模型，支持英文、数字检测 | [ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml) | 1.1M |[推理模型(coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar) / [训练模型(coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_slim_distill_train.tar) / [slim模型(coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_slim_infer.nb) |
|en_PP-OCRv3_det_slim |【最新】slim量化版超轻量模型，支持英文、数字检测 | [ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml) | 1.1M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_slim_distill_train.tar) / [slim模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_slim_infer.nb) |
|ch_PP-OCRv3_det |【最新】原始超轻量模型，支持英文、数字检测|[ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml)| 3.8M | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_distill_train.tar) |
* 注：英文检测模型与中文检测模型结构完全相同，只有训练数据不同，在此仅提供相同的配置文件。
......@@ -66,7 +66,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ml_PP-OCRv3_det_slim |【最新】slim量化版超轻量模型，支持多语言检测 | [ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml) | 1.1M |[推理模型(coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar) / [训练模型(coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_slim_distill_train.tar) / [slim模型(coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_slim_infer.nb) |
| ml_PP-OCRv3_det_slim |【最新】slim量化版超轻量模型，支持多语言检测 | [ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml) | 1.1M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_slim_distill_train.tar) / [slim模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_slim_infer.nb) |
| ml_PP-OCRv3_det |【最新】原始超轻量模型，支持多语言检测 | [ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml)| 3.8M | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_distill_train.tar) |
* 注：多语言检测模型与中文检测模型结构完全相同，只有训练数据不同，在此仅提供相同的配置文件。
......@@ -113,11 +113,10 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
| te_PP-OCRv3_rec | ppocr/utils/dict/te_dict.txt | 泰卢固文识别|[te_PP-OCRv3_rec.yml](../../configs/rec/PP-OCRv3/multi_language/te_PP-OCRv3_rec.yml)|9.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/te_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/te_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
| ka_PP-OCRv3_rec | ppocr/utils/dict/ka_dict.txt |卡纳达文识别|[ka_PP-OCRv3_rec.yml](../../configs/rec/PP-OCRv3/multi_language/ka_PP-OCRv3_rec.yml)|9.9M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/ka_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/ka_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
| ta_PP-OCRv3_rec | ppocr/utils/dict/ta_dict.txt |泰米尔文识别|[ta_PP-OCRv3_rec.yml](../../configs/rec/PP-OCRv3/multi_language/ta_PP-OCRv3_rec.yml)|9.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/ta_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/ta_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
| latin_PP-OCRv3_rec | ppocr/utils/dict/latin_dict.txt | 拉丁文识别 | [latin_PP-OCRv3_rec.yml](../../configs/rec/PP-OCRv3/multi_language/latin_PP-OCRv3_rec.yml) |9.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/latin_ppocr_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/latin_ppocr_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
| arabic_PP-OCRv3_rec | ppocr/utils/dict/arabic_dict.txt | 阿拉伯字母 | [arabic_PP-OCRv3_rec.yml](../../configs/rec/PP-OCRv3/multi_language/rec_arabic_lite_train.yml) |9.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/arabic_ppocr_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/arabic_ppocr_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
| cyrillic_PP-OCRv3_rec | ppocr/utils/dict/cyrillic_dict.txt | 斯拉夫字母 | [cyrillic_PP-OCRv3_rec.yml](../../configs/rec/PP-OCRv3/multi_language/cyrillic_PP-OCRv3_rec.yml) |9.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/cyrillic_ppocr_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/cyrillic_ppocr_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
| devanagari_PP-OCRv3_rec | ppocr/utils/dict/devanagari_dict.txt |梵文字母 | [devanagari_PP-OCRv3_rec.yml](../../configs/rec/PP-OCRv3/multi_language/devanagari_PP-OCRv3_rec.yml) |9.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/devanagari_ppocr_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/devanagari_ppocr_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
| latin_PP-OCRv3_rec | ppocr/utils/dict/latin_dict.txt | 拉丁文识别 | [latin_PP-OCRv3_rec.yml](../../configs/rec/PP-OCRv3/multi_language/latin_PP-OCRv3_rec.yml) |9.7M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/latin_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/latin_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
| arabic_PP-OCRv3_rec | ppocr/utils/dict/arabic_dict.txt | 阿拉伯字母 | [arabic_PP-OCRv3_rec.yml](../../configs/rec/PP-OCRv3/multi_language/rec_arabic_lite_train.yml) |9.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/arabic_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/arabic_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
| cyrillic_PP-OCRv3_rec | ppocr/utils/dict/cyrillic_dict.txt | 斯拉夫字母 | [cyrillic_PP-OCRv3_rec.yml](../../configs/rec/PP-OCRv3/multi_language/cyrillic_PP-OCRv3_rec.yml) |9.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/cyrillic_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/cyrillic_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
| devanagari_PP-OCRv3_rec | ppocr/utils/dict/devanagari_dict.txt |梵文字母 | [devanagari_PP-OCRv3_rec.yml](../../configs/rec/PP-OCRv3/multi_language/devanagari_PP-OCRv3_rec.yml) |9.9M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/devanagari_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/devanagari_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
更多支持语种请参考: [多语言模型](./multi_languages.md)
......
doc/doc_en/models_list_en.md
浏览文件 @ 399a6358
......@@ -37,7 +37,7 @@ Relationship of the above models is as follows.
|model name|description|config|model size|download|
| --- | --- | --- | --- | --- |
|ch_PP-OCRv3_det_slim| [New] slim quantization with distillation lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection |[ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml)| 1.1M |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar) / [trained model (coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/ch/ch_PP-OCRv3_det_slim_distill_train.tar) / [slim model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_slim_infer.nb)|
|ch_PP-OCRv3_det_slim| [New] slim quantization with distillation lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection |[ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml)| 1.1M |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/ch/ch_PP-OCRv3_det_slim_distill_train.tar) / [slim model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_slim_infer.nb)|
|ch_PP-OCRv3_det| [New] Original lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection |[ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml)| 3.8M |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar)|
|ch_PP-OCRv2_det_slim| [New] slim quantization with distillation lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml)| 3M |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar)|
|ch_PP-OCRv2_det| [New] Original lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml)|3M|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar)|
......@@ -51,7 +51,7 @@ Relationship of the above models is as follows.
|model name|description|config|model size|download|
| --- | --- | --- | --- | --- |
|en_PP-OCRv3_det_slim | [New] Slim qunatization with distillation lightweight detection model, supporting English | [ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml) | 1.1M |[inference model(coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar) / [trained model (coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_slim_distill_train.tar) / [slim model(coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_slim_infer.nb) |
|en_PP-OCRv3_det_slim | [New] Slim qunatization with distillation lightweight detection model, supporting English | [ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml) | 1.1M |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_slim_distill_train.tar) / [slim model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_slim_infer.nb) |
|ch_PP-OCRv3_det | [New] Original lightweight detection model, supporting English |[ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml)| 3.8M | [inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_distill_train.tar) |
* Note: English configuration file is same as Chinese except training data, here we only provide one configuration file.
......@@ -62,7 +62,7 @@ Relationship of the above models is as follows.
|model name|description|config|model size|download|
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ml_PP-OCRv3_det_slim | [New] Slim qunatization with distillation lightweight detection model, supporting English | [ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml) | 1.1M | [inference model(coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar) / [trained model (coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_slim_distill_train.tar) / [slim model(coming soon)](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_slim_infer.nb) |
| ml_PP-OCRv3_det_slim | [New] Slim qunatization with distillation lightweight detection model, supporting English | [ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml) | 1.1M | [inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar) / [trained model ](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_slim_distill_train.tar) / [slim model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_slim_infer.nb) |
| ml_PP-OCRv3_det |[New] Original lightweight detection model, supporting English | [ch_PP-OCRv3_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml)| 3.8M | [inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/multilingual/Multilingual_PP-OCRv3_det_distill_train.tar) |
* Note: English configuration file is same as Chinese except training data, here we only provide one configuration file.
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doc/doc_en/quickstart_en.md
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- [PaddleOCR Quick Start](#paddleocr-quick-start)
- [1. Installation](#1-installation)
# PaddleOCR Quick Start
**Note:** this tutorial mainly introduces the usage of PP-OCR series models, please refer to [PP-Structure Quick Start](../../ppstructure/docs/quickstart_en.md) for the quick use of document analysis related functions.
- [1. Installation](#1-installation)
- [1.1 Install PaddlePaddle](#11-install-paddlepaddle)
- [1.2 Install PaddleOCR Whl Package](#12-install-paddleocr-whl-package)
- [2. Easy-to-Use](#2-easy-to-use)
- [2. Easy-to-Use](#2-easy-to-use)
- [2.1 Use by Command Line](#21-use-by-command-line)
- [2.1.1 Chinese and English Model](#211-chinese-and-english-model)
- [2.1.2 Multi-language Model](#212-multi-language-model)
......@@ -10,9 +13,8 @@
- [2.2 Use by Code](#22-use-by-code)
- [2.2.1 Chinese & English Model and Multilingual Model](#221-chinese--english-model-and-multilingual-model)
- [2.2.2 Layout Analysis](#222-layout-analysis)
- [3. Summary](#3-summary)
- [3. Summary](#3-summary)
# PaddleOCR Quick Start
<a name="1nstallation"></a>
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