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README_ch.md

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 PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。
 
+![](doc/imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/test_add_91.jpg) | ![](doc/imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/00018069.jpg)
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+![](./doc/imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/img_12.jpg) | ![](./doc/imgs_results/french_0.jpg)
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+![](./ppstructure/docs/table/ppstructure.GIF)
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+- [更多可视化效果](./doc/doc_ch/visualization.md)
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 ## 近期更新
 
 - 2021.12.21《动手学OCR · 十讲》课程开讲，12月21日起每晚八点半线上授课！[免费报名地址](https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/25207)。
@@ -39,7 +49,7 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
 
 - 在线网站体验：超轻量PP-OCR mobile模型体验地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr
 - 移动端demo体验：[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)
-- [快速开始（中英文/多语言/文档分析）](./doc/doc_ch/quickstart.md)
+- 一行命令快速使用：[快速开始（中英文/多语言/文档分析）](./doc/doc_ch/quickstart.md)
 
 <a name="电子书"></a>
 ## 《动手学OCR》电子书
@@ -110,6 +120,10 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
     - [端到端算法](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md#2-%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95)
     - [使用PaddleOCR架构添加新算法](./doc/doc_ch/add_new_algorithm.md)
 - [场景应用](./doc/doc_ch/application.md)
+    - [金融场景（表单/票据等）]()
+    - [工业场景（电表度数/车牌等）]()
+    - [教育场景（手写体/公式等）]()
+    - [医疗场景（化验单等）]()
 - 数据标注与合成
     - [半自动标注工具PPOCRLabel](./PPOCRLabel/README_ch.md)
     - [数据合成工具Style-Text](./StyleText/README_ch.md)

doc/doc_ch/ppocr_introduction.md

-# PP-OCR系列模型
+[English](../doc_en/ppocr_introduction_en.md) | 简体中文
 
+# PP-OCR
 
-- [PP-OCRv2 pipeline]()
-- [Benchmark]()
-- [Modle zoo]()
+- [1. 简介](#1)
+- [2. 特性](#2)
+- [3. 效果展示](#3)
+- [4. 使用教程](#4)
+    - [4.1 快速体验](#41)
+    - [4.2 模型训练、压缩、推理部署](#42)
+- [5. 模型库](#5)
+
+
+<a name="1"></a>
+## 1. 简介
+
+PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统。在实现[前沿算法](algorithm.md)的基础上，考虑精度与速度的平衡，进行**模型瘦身**和**深度优化**，使其尽可能满足产业落地需求。
+
+PP-OCR是一个两阶段的OCR系统，其中文本检测算法选用[DB](algorithm_det_db.md)，文本识别算法选用[CRNN](algorithm_rec_crnn.md)，并在检测和识别模块之间添加[文本方向分类器](angle_class.md)，以应对不同方向的文本识别。
+
+PP-OCR系统pipeline如下：
 
-## PP-OCRv2 Pipeline
 <div align="center">
     <img src="../ppocrv2_framework.jpg" width="800">
 </div>
-[1] 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(如绿框所示)，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
 
-[2] PP-OCRv2在PP-OCR的基础上，进一步在5个方面重点优化，检测模型采用CML协同互学习知识蒸馏策略和CopyPaste数据增广策略；识别模型采用LCNet轻量级骨干网络、UDML 改进知识蒸馏策略和[Enhanced CTC loss](./doc/doc_ch/enhanced_ctc_loss.md)损失函数改进（如上图红框所示），进一步在推理速度和预测效果上取得明显提升。更多细节请参考PP-OCRv2[技术报告](https://arxiv.org/abs/2109.03144)。
+
\ No newline at end of file
+PP-OCR系统在持续迭代优化，目前已发布PP-OCR和PP-OCRv2两个版本：
+
+[1] PP-OCR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(如绿框所示)，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
+
+[2] PP-OCRv2在PP-OCR的基础上，进一步在5个方面重点优化，检测模型采用CML协同互学习知识蒸馏策略和CopyPaste数据增广策略；识别模型采用LCNet轻量级骨干网络、UDML 改进知识蒸馏策略和[Enhanced CTC loss](./doc/doc_ch/enhanced_ctc_loss.md)损失函数改进（如上图红框所示），进一步在推理速度和预测效果上取得明显提升。更多细节请参考PP-OCRv2[技术报告](https://arxiv.org/abs/2109.03144)。
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+<a name="2"></a>
+## 2. 特性
+
+- 超轻量PP-OCRv2系列：检测（3.1M）+ 方向分类器（1.4M）+ 识别（8.5M）= 13.0M
+- 超轻量PP-OCR mobile移动端系列：检测（3.0M）+方向分类器（1.4M）+ 识别（5.0M）= 9.4M
+- 通用PP-OCR server系列：检测（47.1M）+方向分类器（1.4M）+ 识别（94.9M）= 143.4M
+- 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、法语等约80种语言
+
+<a name="3"></a>
+## 3. 效果展示 [more](./visualization.md)
+
+<details open>
+<summary>PP-OCRv2 中文模型</summary>
+
+<div align="center">
+      <img src="../imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/test_add_91.jpg" width="800">
+      <img src="../imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/00018069.jpg" width="800">
+</div>
+<div align="center">
+    <img src="../imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/00056221.jpg" width="800">
+    <img src="../imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/rotate_00052204.jpg" width="800">
+</div>
+    
+</details>
+
+
+<details open>
+<summary>PP-OCRv2 英文模型</summary>
+    
+<div align="center">
+    <img src="../imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/img_12.jpg" width="800">
+</div>
+
+</details>
+
+
+<details open>
+<summary>PP-OCRv2 其他语言模型</summary>
+    
+<div align="center">
+    <img src="../imgs_results/french_0.jpg" width="800">
+    <img src="../imgs_results/korean.jpg" width="800">
+</div>
+    
+</details>
+
+ 
+<a name="4"></a>
+## 4. 使用教程
+
+<a name="41"></a>
+### 4.1 快速体验
+
+- 在线网站体验：超轻量PP-OCR mobile模型体验地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr
+- 移动端demo体验：[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)
+- 一行命令快速使用：[快速开始（中英文/多语言）](./doc/doc_ch/quickstart.md)
+
+<a name="42"></a>
+### 4.2 模型训练、压缩、推理部署
+
+更多教程，包括模型训练、模型压缩、推理部署等，请参考[文档教程](../../README_ch.md#文档教程)。
+
+<a name="5"></a>
+## 5. 模型库
+
+PP-OCR中英文模型列表如下：
+
+| 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PP-OCRv2模型（13.0M）     | ch_PP-OCRv2_xx          | 移动端&服务器端 | [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) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar) |
+| 中英文超轻量PP-OCR mobile模型（9.4M） | ch_ppocr_mobile_v2.0_xx | 移动端&服务器端 | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_pre.tar) |
+| 中英文通用PP-OCR server模型（143.4M） | ch_ppocr_server_v2.0_xx | 服务器端        | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre.tar) |
+
+更多模型下载（包括英文数字模型、多语言模型、Paddle-Lite模型等），可以参考[PP-OCR 系列模型下载](./models_list.md)。
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