## 简介 PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的 OCR 工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。

## 🚀 社区 PaddleOCR 由 [PMC](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/12122) 监督。Issues 和 PRs 将在尽力的基础上进行审查。欲了解 PaddlePaddle 社区的完整概况，请访问 [community](https://github.com/PaddlePaddle/community)。 ⚠️注意：[Issues](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues)模块仅用来报告程序🐞Bug，其余提问请移步[Discussions](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/discussions)模块提问。如所提Issue不是Bug，会被移到Discussions模块，敬请谅解。 ## 📣 近期更新 - **🔥2024.7 添加 PaddleOCR 算法模型挑战赛冠军方案**： - 赛题一：OCR 端到端识别任务冠军方案——[场景文本识别算法-SVTRv2](doc/doc_ch/algorithm_rec_svtrv2.md)； - 赛题二：通用表格识别任务冠军方案——[表格识别算法-SLANet-LCNetV2](doc/doc_ch/algorithm_table_slanet.md)。 - **💥2024.6.27 飞桨低代码开发工具 [PaddleX 3.0](https://github.com/paddlepaddle/paddlex) 重磅更新！** - 低代码开发范式：支持 OCR 模型全流程低代码开发，提供 Python API，支持用户自定义串联模型； - 多硬件训推支持：支持英伟达 GPU、昆仑芯、昇腾和寒武纪等多种硬件进行模型训练与推理。PaddleOCR支持的模型见 [模型列表](doc/doc_ch/hardware/supported_models.md) - **📚直播和OCR实战打卡营预告**：《PP-ChatOCRv2赋能金融报告信息智能化抽取，新金融效率再升级》课程上线，破解复杂版面、表格识别、信息抽取OCR解析难题，直播时间：6月6日（周四）19：00。并于6月11日启动【政务采购合同信息抽取】实战打卡营。报名链接：https://www.wjx.top/vm/eBcYmqO.aspx?udsid=197406 - **🔥2024.5.10 上线星河零代码产线(OCR 相关)**：全面覆盖了以下四大 OCR 核心任务，提供极便捷的 Badcase 分析和实用的在线体验： - [通用 OCR](https://aistudio.baidu.com/community/app/91660) (PP-OCRv4)。 - [通用表格识别](https://aistudio.baidu.com/community/app/91661) (SLANet)。 - [通用图像信息抽取](https://aistudio.baidu.com/community/app/91662) (PP-ChatOCRv2-common)。 - [文档场景信息抽取](https://aistudio.baidu.com/community/app/70303) (PP-ChatOCRv2-doc)。同时采用了 **[全新的场景任务开发范式](https://aistudio.baidu.com/pipeline/mine)** ,将模型统一汇聚，实现训练部署的零代码开发，并支持在线服务化部署和导出离线服务化部署包。 - **🔥2023.8.7 发布 PaddleOCR [release/2.7](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.7)** - 发布[PP-OCRv4](./doc/doc_ch/PP-OCRv4_introduction.md)，提供 mobile 和 server 两种模型 - PP-OCRv4-mobile：速度可比情况下，中文场景效果相比于 PP-OCRv3 再提升 4.5%，英文场景提升 10%，80 语种多语言模型平均识别准确率提升 8%以上 - PP-OCRv4-server：发布了目前精度最高的 OCR 模型，中英文场景上检测模型精度提升 4.9%，识别模型精度提升 2% 可参考[快速开始](./doc/doc_ch/quickstart.md) 一行命令快速使用，同时也可在飞桨 AI 套件(PaddleX)中的[通用 OCR 产业方案](https://aistudio.baidu.com/aistudio/modelsdetail?modelId=286)中低代码完成模型训练、推理、高性能部署全流程 - 🔨**2022.11 新增实现[4 种前沿算法](doc/doc_ch/algorithm_overview.md)**：文本检测 [DRRG](doc/doc_ch/algorithm_det_drrg.md), 文本识别 [RFL](doc/doc_ch/algorithm_rec_rfl.md), 文本超分[Text Telescope](doc/doc_ch/algorithm_sr_telescope.md)，公式识别[CAN](doc/doc_ch/algorithm_rec_can.md) - **2022.10 优化[JS 版 PP-OCRv3 模型](./deploy/paddlejs/README_ch.md)**：模型大小仅 4.3M，预测速度提升 8 倍，配套 web demo 开箱即用 - **💥 直播回放：PaddleOCR 研发团队详解 PP-StructureV2 优化策略**。微信扫描[下方二维码](#开源社区)，关注公众号并填写问卷后进入官方交流群，获取直播回放链接与 20G 重磅 OCR 学习大礼包（内含 PDF 转 Word 应用程序、10 种垂类模型、《动手学 OCR》电子书等） - **🔥2022.8.24 发布 PaddleOCR [release/2.6](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.6)** - 发布[PP-StructureV2](./ppstructure/README_ch.md)，系统功能性能全面升级，适配中文场景，新增支持[版面复原](./ppstructure/recovery/README_ch.md)，支持**一行命令完成 PDF 转 Word**； - [版面分析](./ppstructure/layout/README_ch.md)模型优化：模型存储减少 95%，速度提升 11 倍，平均 CPU 耗时仅需 41ms； - [表格识别](./ppstructure/table/README_ch.md)模型优化：设计 3 大优化策略，预测耗时不变情况下，模型精度提升 6%； - [关键信息抽取](./ppstructure/kie/README_ch.md)模型优化：设计视觉无关模型结构，语义实体识别精度提升 2.8%，关系抽取精度提升 9.1%。 - 🔥**2022.8 发布 [OCR 场景应用集合](./applications)**：包含数码管、液晶屏、车牌、高精度 SVTR 模型、手写体识别等**9 个垂类模型**，覆盖通用，制造、金融、交通行业的主要 OCR 垂类应用。 > [更多](./doc/doc_ch/update.md) ## 🌟 特性支持多种 OCR 相关前沿算法，在此基础上打造产业级特色模型[PP-OCR](./doc/doc_ch/ppocr_introduction.md)、[PP-Structure](./ppstructure/README_ch.md)和[PP-ChatOCRv2](https://aistudio.baidu.com/community/app/70303)，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程。

> 上述内容的使用方法建议从文档教程中的快速开始体验 ## ⚡ 快速开始 - 在线免费体验： - PP-OCRv4 在线体验地址：https://aistudio.baidu.com/community/app/91660 - SLANet 在线体验地址：https://aistudio.baidu.com/community/app/91661 - PP-ChatOCRv2-common 在线体验地址：https://aistudio.baidu.com/community/app/91662 - PP-ChatOCRv2-doc 在线体验地址：https://aistudio.baidu.com/community/app/70303 - 一行命令快速使用：[快速开始（中英文/多语言/文档分析）](./doc/doc_ch/quickstart.md) - 移动端 demo 体验：[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) ## 📖 技术交流合作 - 飞桨低代码开发工具 PaddleX 官方交流频道：https://aistudio.baidu.com/community/channel/610 ## 📚《动手学 OCR》电子书 - [《动手学 OCR》电子书](./doc/doc_ch/ocr_book.md) ## 🛠️ 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-OCRv4 模型（15.8M） | ch_PP-OCRv4_xx | 移动端&服务器端 | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_det_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [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-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_rec_train.tar) | | 中英文超轻量 PP-OCRv3 模型（16.2M） | ch_PP-OCRv3_xx | 移动端&服务器端 | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_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) / [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-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar) | | 英文超轻量 PP-OCRv3 模型（13.4M） | en_PP-OCRv3_xx | 移动端&服务器端 | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_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) / [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-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_rec_train.tar) | - 超轻量 OCR 系列更多模型下载（包括多语言），可以参考[PP-OCR 系列模型下载](./doc/doc_ch/models_list.md)，文档分析相关模型参考[PP-Structure 系列模型下载](./ppstructure/docs/models_list.md) ### PaddleOCR 场景应用模型 | 行业 | 类别 | 亮点 | 文档说明 | 模型下载 | | ---- | ------------ | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------- | | 制造 | 数码管识别 | 数码管数据合成、漏识别调优 | [光功率计数码管字符识别](./applications/光功率计数码管字符识别/光功率计数码管字符识别.md) | [下载链接](./applications/README.md#模型下载) | | 金融 | 通用表单识别 | 多模态通用表单结构化提取 | [多模态表单识别](./applications/多模态表单识别.md) | [下载链接](./applications/README.md#模型下载) | | 交通 | 车牌识别 | 多角度图像处理、轻量模型、端侧部署 | [轻量级车牌识别](./applications/轻量级车牌识别.md) | [下载链接](./applications/README.md#模型下载) | - 更多制造、金融、交通行业的主要 OCR 垂类应用模型（如电表、液晶屏、高精度 SVTR 模型等），可参考[场景应用模型下载](./applications) ## 📖 文档教程 - [运行环境准备](./doc/doc_ch/environment.md) - [PP-OCR 文本检测识别🔥](./doc/doc_ch/ppocr_introduction.md) - [快速开始](./doc/doc_ch/quickstart.md) - [模型库](./doc/doc_ch/models_list.md) - [模型训练](./doc/doc_ch/training.md) - [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) - 模型压缩 - [模型量化](./deploy/slim/quantization/README.md) - [模型裁剪](./deploy/slim/prune/README.md) - [知识蒸馏](./doc/doc_ch/knowledge_distillation.md) - [推理部署](./deploy/README_ch.md) - [基于 Python 预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference_ppocr.md) - [基于 C++预测引擎推理](./deploy/cpp_infer/readme_ch.md) - [服务化部署](./deploy/pdserving/README_CN.md) - [端侧部署](./deploy/lite/readme.md) - [Paddle2ONNX 模型转化与预测](./deploy/paddle2onnx/readme_ch.md) - [云上飞桨部署工具](./deploy/paddlecloud/README.md) - [Benchmark](./doc/doc_ch/benchmark.md) - [PP-Structure 文档分析🔥](./ppstructure/README_ch.md) - [快速开始](./ppstructure/docs/quickstart.md) - [模型库](./ppstructure/docs/models_list.md) - [模型训练](./doc/doc_ch/training.md) - [版面分析](./ppstructure/layout/README_ch.md) - [表格识别](./ppstructure/table/README_ch.md) - [关键信息提取](./ppstructure/kie/README_ch.md) - [推理部署](./deploy/README_ch.md) - [基于 Python 预测引擎推理](./ppstructure/docs/inference.md) - [基于 C++预测引擎推理](./deploy/cpp_infer/readme_ch.md) - [服务化部署](./deploy/hubserving/readme.md) - [前沿算法与模型🚀](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md) - [文本检测算法](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md) - [文本识别算法](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md) - [端到端 OCR 算法](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md) - [表格识别算法](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md) - [关键信息抽取算法](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md) - [使用 PaddleOCR 架构添加新算法](./doc/doc_ch/add_new_algorithm.md) - [场景应用](./applications) - 数据标注与合成 - [半自动标注工具 PPOCRLabel](https://github.com/PFCCLab/PPOCRLabel/blob/main/README_ch.md) - [数据合成工具 Style-Text](https://github.com/PFCCLab/StyleText/blob/main/README_ch.md) - [其它数据标注工具](./doc/doc_ch/data_annotation.md) - [其它数据合成工具](./doc/doc_ch/data_synthesis.md) - 数据集 - [通用中英文 OCR 数据集](doc/doc_ch/dataset/datasets.md) - [手写中文 OCR 数据集](doc/doc_ch/dataset/handwritten_datasets.md) - [垂类多语言 OCR 数据集](doc/doc_ch/dataset/vertical_and_multilingual_datasets.md) - [版面分析数据集](doc/doc_ch/dataset/layout_datasets.md) - [表格识别数据集](doc/doc_ch/dataset/table_datasets.md) - [关键信息提取数据集](doc/doc_ch/dataset/kie_datasets.md) - [代码组织结构](./doc/doc_ch/tree.md) - [效果展示](#效果展示) - [《动手学 OCR》电子书📚](./doc/doc_ch/ocr_book.md) - [开源社区](#开源社区) - FAQ - [通用问题](./doc/doc_ch/FAQ.md) - [PaddleOCR 实战问题](./doc/doc_ch/FAQ.md) - [参考文献](./doc/doc_ch/reference.md) - [许可证书](#许可证书) ## 👀 效果展示 [more](./doc/doc_ch/visualization.md)

PP-OCRv3 中文模型