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...@@ -155,8 +155,25 @@ GTC(Guided Training of CTC),是在PP-OCRv3中使用过的策略,融合 ...@@ -155,8 +155,25 @@ GTC(Guided Training of CTC),是在PP-OCRv3中使用过的策略,融合
经过以上优化,最终PP-OCRv4在速度可比情况下,中文场景端到端Hmean指标相比于PP-OCRv3提升4.5%,效果大幅提升。具体指标如下表所示: 经过以上优化,最终PP-OCRv4在速度可比情况下,中文场景端到端Hmean指标相比于PP-OCRv3提升4.5%,效果大幅提升。具体指标如下表所示:
| Model | Hmean | Model Size (M) | Time Cost (CPU, ms) | | Model | Hmean | Model Size (M) | Time Cost (CPU, ms) |
|-----|-----|--------|----| --- | |-----|-----|--------|----|
| PP-OCRv3 | 57.99% | 15.6 | 78 | | PP-OCRv3 | 57.99% | 15.6 | 78 |
| PP-OCRv4 | 62.24% | 15.8 | 76 | | PP-OCRv4 | 62.24% | 15.8 | 76 |
测试环境:CPU型号为Intel Gold 6148,CPU预测时使用openvino。 测试环境:CPU型号为Intel Gold 6148,CPU预测时使用openvino。
除了更新中文模型,本次升级也优化了英文数字模型,在自有评估集上文本识别准确率提升6%,如下表所示:
| Model | ACC |
|-----|-----|
| PP-OCR_en | 54.38% |
| PP-OCRv3_en | 64.04% |
| PP-OCRv4_en | 70.1% |
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 | 69.60% | 40.50% | 38.50% | 55.40% |
| PP-OCRv3_mul | 75.20%| 45.37% | 45.80% | 60.10% |
| PP-OCRv4_mul | 80.00%| 75.48% | 56.50% | 83.25% |
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