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...@@ -39,7 +39,7 @@ PaddleOCR aims to create multilingual, awesome, leading, and practical OCR tools ...@@ -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 - 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 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 - 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 layout analysis and table recognition (support export to Excel)
- support key information extraction - support key information extraction
- support DocVQA - support DocVQA
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...@@ -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 ...@@ -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。 - 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](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)
- 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)
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/dygraph/doc/joinus.PNG" width = "200" height = "200" /> <img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/dygraph/doc/joinus.PNG" width = "200" height = "200" />
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## 零代码体验 ## 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 - 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) - 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 ## 文档教程
- [运行环境准备](./doc/doc_ch/environment.md) - [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) - [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) - [PaddleOCR全景图与项目克隆](./doc/doc_ch/paddleOCR_overview.md)
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- [文本检测](./doc/doc_ch/detection.md) - [文本检测](./doc/doc_ch/detection.md)
- [文本识别](./doc/doc_ch/recognition.md) - [文本识别](./doc/doc_ch/recognition.md)
- [文本方向分类器](./doc/doc_ch/angle_class.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) - [配置文件内容与生成](./doc/doc_ch/config.md)
- PP-OCR模型推理部署 - PP-OCR模型推理部署
- [基于C++预测引擎推理](./deploy/cpp_infer/readme.md) - [基于C++预测引擎推理](./deploy/cpp_infer/readme.md)
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[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 [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> <a name="效果展示"></a>
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...@@ -143,8 +143,10 @@ PaddleOCR主要聚焦通用OCR,如果有垂类需求,您可以用PaddleOCR+ ...@@ -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: 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)
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