PaddleOCR/doc/doc_ch/ppocr_introduction.md

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PP-OCR

1. 简介

PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统。在实现前沿算法的基础上,考虑精度与速度的平衡,进行模型瘦身深度优化,使其尽可能满足产业落地需求。

PP-OCR

PP-OCR是一个两阶段的OCR系统其中文本检测算法选用DB,文本识别算法选用CRNN,并在检测和识别模块之间添加文本方向分类器,以应对不同方向的文本识别。

PP-OCR系统pipeline如下

PP-OCR系统在持续迭代优化目前已发布PP-OCR和PP-OCRv2两个版本

PP-OCR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

PP-OCRv2

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

PP-OCRv3

PP-OCRv3在PP-OCRv2的基础上进一步升级。检测模型仍然基于DB算法优化策略采用了带残差注意力机制的FPN结构RSEFPN、增大感受野的PAN结构LKPAN、基于DML训练的更优的教师模型识别模型将base模型从CRNN替换成了IJCAI 2022论文SVTR并采用SVTR轻量化、带指导训练CTC、数据增广策略RecConAug、自监督训练的更好的预训练模型、无标签数据的使用进行模型加速和效果提升。更多细节请参考PP-OCRv3技术报告

PP-OCRv3系统pipeline如下

2. 特性

  • 超轻量PP-OCRv3系列检测3.6M+ 方向分类器1.4M+ 识别12M= 17.0M
  • 超轻量PP-OCRv2系列检测3.1M+ 方向分类器1.4M+ 识别8.5M= 13.0M
  • 超轻量PP-OCR 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PP-OCR 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
  • 支持多语言识别韩语、日语、德语、法语等约80种语言

3. benchmark

关于PP-OCR系列模型之间的性能对比请查看benchmark文档。

4. 效果展示 more

PP-OCRv2 中文模型
PP-OCRv2 英文模型
PP-OCRv2 其他语言模型

5. 使用教程

5.1 快速体验

5.2 模型训练、压缩、推理部署

更多教程,包括模型训练、模型压缩、推理部署等,请参考文档教程

6. 模型库

PP-OCR中英文模型列表如下

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-OCRv3模型16.2M ch_PP-OCRv3_xx 移动端&服务器端 推理模型 / 训练模型 推理模型 / 训练模型 推理模型 / 训练模型
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 / 训练模型 推理模型 / 训练模型 推理模型 / 训练模型
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 / 训练模型 推理模型 / 训练模型 推理模型 / 训练模型
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 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型
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 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型

更多模型下载包括英文数字模型、多语言模型、Paddle-Lite模型等可以参考PP-OCR 系列模型下载