PaddleOCR стремится создавать многоязычные, потрясающие, передовые и практичные инструменты OCR, которые помогают пользователям обучать лучшие модели и применять их на практике
- **🔥2022.8.24 Выпуск PaddleOCR [Выпуск /2.6](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.6)**
- Выпускать [PP-Structurev2](./ppstructure/)，с полностью обновленными функциями и производительностью, адаптированными для китайских сцен и новой поддержкой pаспознавание таблиц
[Восстановление макета](./ppstructure/recovery) и **однострочная команда для преобразования PDF в Word**;
- [Анализ макета](./ppstructure/layout) оптимизация: память модели уменьшена на 95%, а скорость увеличена в 11 раз, а среднее время процессорного времени составляет всего 41 мс;
- [Распознавание таблиц](./ppstructure/table) оптимизация: разработано 3 стратегии оптимизации, а точность модели улучшена на 6% при сопоставимых затратах времени;
- [Извлечение ключевой информации](./ppstructure/kie) оптимизация: разработана визуально независимая структура модели, точность распознавания семантической сущности увеличена на 2,8%, а точность извлечения отношения увеличена на 9,1%.
- **🔥2022.7 Выпуск [Коллекция приложений сцены OCR](../../applications/README_en.md)**
- Выпуск **9 вертикальных моделей**, таких как цифровая трубка, ЖК-экран, номерной знак, модель распознавания рукописного ввода, высокоточная модель SVTR и т. д., охватывающих основные вертикальные приложения OCR в целом, производственной, финансовой и транспортной отраслях.
- **🔥2022.5.9 Выпуск PaddleOCR [Выпуск /2.5](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.5)**
- Выпускать [PP-OCRv3](../doc_en/ppocr_introduction_en.md#pp-ocrv3): При сопоставимой скорости эффект китайской сцены улучшен на 5% по сравнению с ПП-OCRRv2, эффект английской сцены улучшен на 11%, а средняя точность распознавания 80 языковых многоязычных моделей улучшена более чем на 5%.
- Выпускать [PPOCRLabelv2](https://github.com/PFCCLab/PPOCRLabel/blob/main/README.md): Добавьте функцию аннотации для задачи распознавания таблиц, задачи извлечения ключевой информации и изображения неправильного текста.
- Выпустить интерактивную электронную книгу [*"Погружение в OCR"*](../doc_en/ocr_book_en.md), охватывает передовую теорию и практику кодирования технологии полного стека OCR.
PaddleOCR поддерживает множество передовых алгоритмов, связанных с распознаванием текста, и разработала промышленные модели/решения. [PP-OCR](../doc_en/ppocr_introduction_en.md) и [PP-Structure](./ppstructure/README.md) на этой основе и пройти весь процесс производства данных, обучения модели, сжатия, логического вывода и развертывания.
Что касается международных разработчиков, мы рассматриваем [Обсуждения PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/discussions) как нашу платформу для международного сообщества. Все идеи и вOCRосы можно обсудить здесь на английском языке.
Если вы хотите **запросить новую языковую модель**, проголосуйте в [Голосуйте за обновление многоязычной модели](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/discussions/7253). Мы будем регулярно обновлять модель по результату. **Пригласите друзей проголосовать вместе!**
Если вам нужно **обучить новую языковую модель** на основе вашего сценария, учебное пособие в [Проекте обучения многоязычной модели](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/discussions/7252) поможет вам подготовить набор данных и показать вам весь процесс шаг за шагом.
Оригинальный [Многоязычный план разработки OCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/1048) по-прежнему показывает вам много полезных корпусов и словарей.
