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......@@ -24,23 +24,23 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力
## 注意
PaddleOCR同时支持动态图与静态图两种编程范式
- 动态图版本:release/2.2(默认分支,开发分支为dygraph分支),需将paddle版本升级至2.0.0或以上版本([快速安装](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/installation.md)
- 动态图版本:release/2.3(默认分支,开发分支为dygraph分支),需将paddle版本升级至2.0.0或以上版本([快速安装](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/installation.md)
- 静态图版本:develop分支
**近期更新**
- PaddleOCR研发团队对最新发版内容技术深入解读,8月4日晚上20:15,[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802)
- 2021.8.3 正式发布PaddleOCR v2.2,新增文档结构分析[PP-Structure](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/ppstructure/README_ch.md)工具包,支持版面分析与表格识别(含Excel导出)。
- 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,[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802)
- 2021.9.7 发布PaddleOCR v2.3,发布PP-OCRv2算法,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%。
- 2021.8.3 发布PaddleOCR v2.2,新增文档结构分析[PP-Structure](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/ppstructure/README_ch.md)工具包,支持版面分析与表格识别(含Excel导出)。
- 2021.6.29 [FAQ](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题,总数248个,每周一都会更新,欢迎大家持续关注。
- 2021.4.8 release 2.1版本,新增AAAI 2021论文[端到端识别算法PGNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/pgnet.md)开源,[多语言模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/multi_languages.md)支持种类增加到80+。
- 2021.2.8 正式发布PaddleOCRv2.0(branch release/2.0)并设置为推荐用户使用的默认分支. 发布的详细内容,请参考: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/releases/tag/v2.0.0
- 2021.1.26,28,29 PaddleOCR官方研发团队带来技术深入解读三日直播课,1月26日、28日、29日晚上19:30,[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802)
- [More](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/update.md)
## 特性
- PPOCR系列高质量预训练模型,准确的识别效果
- 超轻量ppocrv2系列:检测(3.1M)+ 识别(8.5M)= 11.6M
- 超轻量ppocr_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ppocr_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
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<a name="模型下载"></a>
## PP-OCR 2.0系列模型列表(更新中)
**说明** :2.0版模型和[1.1版模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/models_list.md)的主要区别在于动态图训练vs.静态图训练,模型性能上无明显差距。
| 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OCR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) |
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## 文档教程
- [运行环境准备](./doc/doc_ch/environment.md)
- [快速开始](./doc/doc_ch/quickstart.md)
- [PaddleOCR全景图与安装](./doc/doc_ch/paddleOCR_overview.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)
- PP-OCR产业落地:从训练到部署
- [PP-OCR模型与配置文件](./doc/doc_ch/models_and_config.md)
- [PP-OCR模型下载](./doc/doc_ch/models_list.md)
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- [代码组织结构](./doc/doc_ch/tree.md)
<a name="PP-OCR"></a>
## PP-OCR Pipeline
<a name="PP-OCRv2"></a>
## PP-OCRv2 Pipeline
<div align="center">
<img src="./doc/ppocr_framework.png" width="800">
<img src="./doc/ppocrv2_framework.jpg" width="800">
</div>
PP-OCR是一个实用的超轻量OCR系统。主要由DB文本检测[2]、检测框矫正和CRNN文本识别三部分组成[7]。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,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 。其中FPGM裁剪器[8]和PACT量化[9]的实现可以参考[PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim)
[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-OCR技术方案(arxiv链接生成中)。
<a name="效果展示"></a>
## 效果展示 [more](./doc/doc_ch/visualization.md)
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