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Fix a bug in PPOCRLabel and update README.md

PPOCRLabel/README.md

@@ -78,14 +78,14 @@ PPOCRLabel # run
 ```bash
 cd PaddleOCR/PPOCRLabel
 python3 setup.py bdist_wheel 
-pip3 install dist/PPOCRLabel-1.0.0-py2.py3-none-any.whl
+pip3 install dist/PPOCRLabel-1.0.2-py2.py3-none-any.whl
 ```
 
 #### 1.2.3 Run PPOCRLabel by Python Script
 
 ```bash
 cd ./PPOCRLabel  # Switch to the PPOCRLabel directory
-python PPOCRLabel.py --lang ch
+python PPOCRLabel.py
 ```
 
 

PPOCRLabel/README_ch.md

@@ -78,7 +78,7 @@ PPOCRLabel --lang ch # 启动
 ```bash
 cd PaddleOCR/PPOCRLabel
 python3 setup.py bdist_wheel 
-pip3 install dist/PPOCRLabel-1.0.0-py2.py3-none-any.whl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
+pip3 install dist/PPOCRLabel-1.0.2-py2.py3-none-any.whl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
 ```
 
 #### 1.2.3 通过Python脚本运行PPOCRLabel

PPOCRLabel/libs/stringBundle.py

@@ -60,7 +60,7 @@ class StringBundle:
 
     def __createLookupFallbackList(self, localeStr):
         resultPaths = []
-        basePath = "\strings" if os.name == 'nt' else ":/strings"
+        basePath = "\strings" if os.name == 'nt' else "/strings"
         resultPaths.append(basePath)
         if localeStr is not None:
             # Don't follow standard BCP47. Simple fallback

PPOCRLabel/setup.py

@@ -33,7 +33,7 @@ setup(
     package_dir={'PPOCRLabel': ''},
     include_package_data=True,
     entry_points={"console_scripts": ["PPOCRLabel= PPOCRLabel.PPOCRLabel:main"]},
-    version='1.0.0',
+    version='1.0.2',
     install_requires=requirements,
     license='Apache License 2.0',
     description='PPOCRLabel is a semi-automatic graphic annotation tool suitable for OCR field, with built-in PPOCR model to automatically detect and re-recognize data. It is written in python3 and pyqt5, supporting rectangular box annotation and four-point annotation modes. Annotations can be directly used for the training of PPOCR detection and recognition models',

README.md

@@ -39,7 +39,7 @@ PaddleOCR aims to create multilingual, awesome, leading, and practical OCR tools
     - General PP-OCR server series models: detection (47.1M) + direction classifier (1.4M) + recognition (94.9M) = 143.4M
     - Support Chinese, English, and digit recognition, vertical text recognition, and long text recognition
     - Support multi-language recognition: about 80 languages like Korean, Japanese, German, French, etc
-- document structurize system PP-Structure
+- PP-Structure: a document structurize system
     - support layout analysis and table recognition (support export to Excel)
     - support key information extraction
     - support DocVQA

README_ch.md

@@ -19,7 +19,7 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
 
 ## 近期更新
 
-- 2021.12.21 《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
+- 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)。
 - 2021.12.21 发布PaddleOCR v2.4。OCR算法新增1种文本检测算法（PSENet），3种文本识别算法（NRTR、SEED、SAR）；文档结构化算法新增1种关键信息提取算法（SDMGR，[文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppstructure/docs/kie.md)），3种DocVQA算法（LayoutLM、LayoutLMv2，LayoutXLM，[文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.4/ppstructure/vqa)）。
 - PaddleOCR研发团队对最新发版内容技术深入解读，9月8日晚上20:15，[课程回放](https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/6758)。
 - 2021.9.7 发布PaddleOCR v2.3与[PP-OCRv2](#PP-OCRv2)，CPU推理速度相比于PP-OCR server提升220%；效果相比于PP-OCR mobile 提升7%。
@@ -54,8 +54,7 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
 
 - 加入社区：微信扫描下方二维码加入官方交流群，与各行各业开发者充分交流，期待您的加入。
 - 社区贡献：[社区贡献](./doc/doc_ch/thirdparty.md)文档中包含了社区用户**使用PaddleOCR开发的各种工具、应用**以及**为PaddleOCR贡献的功能、优化的文档与代码**等，是官方为社区开发者打造的荣誉墙、也是帮助优质项目宣传的广播站。如果您的OCR项目未被收集在文档中，可根据文档说明与我们联系。最新社区贡献可查看[此处](#社区贡献)。
-
-- 社区常规赛：作为社区贡献的具体承载形式，社区常规赛是面向OCR开发者的积分赛事。首届社区常规赛与《动手学OCR · 十讲》课程联合推广，课程详情可参考[链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/25207)，课程奖励与作业说明可参考[链接](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/4982)。
+- 社区常规赛：作为社区贡献的具体承载形式，社区常规赛是面向OCR开发者的积分赛事。首届社区常规赛与[《动手学OCR · 十讲》课程](https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/25207)联合推广。社区常规赛的赛题详情与报名方法可参考[链接](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/4982)。
 
 <div align="center">
 <img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/dygraph/doc/joinus.PNG"  width = "200" height = "200" />
@@ -64,11 +63,21 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
 ## 零代码体验
 
 - 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：[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)
 
+<a name="模型下载"></a>
+## PP-OCR系列模型列表（更新中）
+
+| 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（包括多语言），可以参考[PP-OCR 系列模型下载](./doc/doc_ch/models_list.md)
 
 ## 文档教程
+
 - [运行环境准备](./doc/doc_ch/environment.md)
 - [快速开始（中英文/多语言/文档分析）](./doc/doc_ch/quickstart.md)
 - [PaddleOCR全景图与项目克隆](./doc/doc_ch/paddleOCR_overview.md)
@@ -80,6 +89,7 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
         - [文本检测](./doc/doc_ch/detection.md)
         - [文本识别](./doc/doc_ch/recognition.md)
         - [文本方向分类器](./doc/doc_ch/angle_class.md)
+        - [知识蒸馏](./doc/doc_ch/knowledge_distillation.md)
         - [配置文件内容与生成](./doc/doc_ch/config.md)
     - PP-OCR模型推理部署
         - [基于C++预测引擎推理](./deploy/cpp_infer/readme.md)
@@ -121,7 +131,7 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
 </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)。
+[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)。
 
 <a name="效果展示"></a>
 

doc/doc_ch/training.md

@@ -143,8 +143,10 @@ PaddleOCR主要聚焦通用OCR，如果有垂类需求，您可以用PaddleOCR+
 
 具体的训练教程可点击下方链接跳转： 
 
-\- [文本检测模型训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/detection.md) 
+- [文本检测模型训练](./detection.md) 
 
-\- [文本识别模型训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/recognition.md)  
+- [文本识别模型训练](./recognition.md)  
+
+- [文本方向分类器训练](./angle_class.md)  
+- [知识蒸馏](./knowledge_distillation.md)
 
-\- [文本方向分类器训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/angle_class.md)