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WenmuZhou 已提交
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<a name="算法介绍"></a>
## 算法介绍
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MissPenguin 已提交
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本文给出了PaddleOCR已支持的文本检测算法和文本识别算法列表,以及每个算法在**英文公开数据集**上的模型和指标,主要用于算法简介和算法性能对比,更多包括中文在内的其他数据集上的模型请参考[PP-OCR v2.0 系列模型下载](./models_list.md)
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WenmuZhou 已提交
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- [1.文本检测算法](#文本检测算法)
- [2.文本识别算法](#文本识别算法)

<a name="文本检测算法"></a>
### 1.文本检测算法

PaddleOCR开源的文本检测算法列表:
- [x]  DB([paper](https://arxiv.org/abs/1911.08947))(ppocr推荐)
- [x]  EAST([paper](https://arxiv.org/abs/1704.03155))
- [x]  SAST([paper](https://arxiv.org/abs/1908.05498))

在ICDAR2015文本检测公开数据集上,算法效果如下:

|模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
|-|-|-|-|-|-|
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MissPenguin 已提交
20 21 22 23 24
|EAST|ResNet50_vd|88.76%|81.36%|84.90%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_east_v2.0_train.tar)|
|EAST|MobileNetV3|78.24%|79.15%|78.69%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_mv3_east_v2.0_train.tar)|
|DB|ResNet50_vd|86.41%|78.72%|82.38%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/det_r50_vd_db_v2.0_train.tar)|
|DB|MobileNetV3|77.29%|73.08%|75.12%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/det_mv3_db_v2.0_train.tar)|
|SAST|ResNet50_vd|91.83%|81.80%|86.52%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0_train.tar))|
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WenmuZhou 已提交
25 26 27 28 29

在Total-text文本检测公开数据集上,算法效果如下:

|模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
|-|-|-|-|-|-|
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MissPenguin 已提交
30
|SAST|ResNet50_vd|89.05%|76.80%|82.47%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0_train.tar)|
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WenmuZhou 已提交
31 32 33 34 35 36 37 38 39

**说明:** SAST模型训练额外加入了icdar2013、icdar2017、COCO-Text、ArT等公开数据集进行调优。PaddleOCR用到的经过整理格式的英文公开数据集下载:[百度云地址](https://pan.baidu.com/s/12cPnZcVuV1zn5DOd4mqjVw) (提取码: 2bpi)

PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中[模型训练/评估中的文本检测部分](./detection.md)


<a name="文本识别算法"></a>
### 2.文本识别算法

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tink2123 已提交
40
PaddleOCR基于动态图开源的文本识别算法列表:
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WenmuZhou 已提交
41 42 43
- [x]  CRNN([paper](https://arxiv.org/abs/1507.05717))(ppocr推荐)
- [x]  Rosetta([paper](https://arxiv.org/abs/1910.05085))
- [x]  STAR-Net([paper](http://www.bmva.org/bmvc/2016/papers/paper043/index.html))
X
xiaoting 已提交
44 45
- [ ]  RARE([paper](https://arxiv.org/abs/1603.03915v1)) coming soon
- [ ]  SRN([paper](https://arxiv.org/abs/2003.12294)) coming soon
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WenmuZhou 已提交
46 47 48 49 50

参考[DTRB](https://arxiv.org/abs/1904.01906)文字识别训练和评估流程,使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练,在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估,算法效果如下:

|模型|骨干网络|Avg Accuracy|模型存储命名|下载链接|
|-|-|-|-|-|
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MissPenguin 已提交
51 52 53 54
|Rosetta|Resnet34_vd|80.9%|rec_r34_vd_none_none_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0_train.tar)|
|Rosetta|MobileNetV3|78.05%|rec_mv3_none_none_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/rec_mv3_none_none_ctc_v2.0_train.tar)|
|CRNN|Resnet34_vd|82.76%|rec_r34_vd_none_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)|
|CRNN|MobileNetV3|79.97%|rec_mv3_none_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)|
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WenmuZhou 已提交
55 56

PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[模型训练/评估中的文本识别部分](./recognition.md)