简介

PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力使用者训练出更好的模型，并应用落地。

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：dygraph分支（默认），需将paddle版本升级至2.0.0（快速安装）
  • 静态图版本：develop分支

近期更新

  • 2021.4.6 FAQ新增5个高频问题，总数198个，每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
  • 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
  • 2021.1.21 更新多语言识别模型，目前支持语种超过27种，多语言模型下载，包括中文简体、中文繁体、英文、法文、德文、韩文、日文、意大利文、西班牙文、葡萄牙文、俄罗斯文、阿拉伯文等，后续计划可以参考多语言研发计划
  • 2020.12.15 更新数据合成工具Style-Text，可以批量合成大量与目标场景类似的图像，在多个场景验证，效果明显提升。
  • 2020.11.25 更新半自动标注工具PPOCRLabel，辅助开发者高效完成标注任务，输出格式与PP-OCR训练任务完美衔接。
  • 2020.9.22 更新PP-OCR技术文章，https://arxiv.org/abs/2009.09941
  • More

特性

  • PPOCR系列高质量预训练模型，准确的识别效果
    • 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
    • 支持多语言识别：韩语、日语、德语、法语
  • 丰富易用的OCR相关工具组件
    • 半自动数据标注工具PPOCRLabel：支持快速高效的数据标注
    • 数据合成工具Style-Text：批量合成大量与目标场景类似的图像
  • 支持用户自定义训练，提供丰富的预测推理部署方案
  • 支持PIP快速安装使用
  • 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统

效果展示

介绍 - 图1 介绍 - 图2

上图是通用ppocr_server模型效果展示，更多效果图请见效果展示页面。

欢迎加入PaddleOCR技术交流群

  • 微信扫描二维码加入官方交流群，获得更高效的问题答疑，与各行各业开发者充分交流，期待您的加入。

介绍 - 图3

快速体验

介绍 - 图4

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 / 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OCR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（包括多语言），可以参考PP-OCR v2.0 系列模型下载

文档教程

PP-OCR Pipeline

介绍 - 图5

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。

效果展示 more

  • 中文模型

介绍 - 图6 介绍 - 图7 介绍 - 图8 介绍 - 图9

  • 英文模型

介绍 - 图10

  • 其他语言模型

介绍 - 图11 介绍 - 图12

许可证书

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。

贡献代码

我们非常欢迎你为PaddleOCR贡献代码，也十分感谢你的反馈。

  • 非常感谢 Khanh Tran 和 Karl Horky 贡献修改英文文档
  • 非常感谢 zhangxin(Blog) 贡献新的可视化方式、添加.gitignore、处理手动设置PYTHONPATH环境变量的问题
  • 非常感谢 lyl120117 贡献打印网络结构的代码
  • 非常感谢 xiangyubo 贡献手写中文OCR数据集
  • 非常感谢 authorfu 贡献Android和xiadeye 贡献IOS的demo代码
  • 非常感谢 BeyondYourself 给PaddleOCR提了很多非常棒的建议，并简化了PaddleOCR的部分代码风格。
  • 非常感谢 tangmq 给PaddleOCR增加Docker化部署服务，支持快速发布可调用的Restful API服务。
  • 非常感谢 lijinhan 给PaddleOCR增加java SpringBoot 调用OCR Hubserving接口完成对OCR服务化部署的使用。
  • 非常感谢 Mejans 给PaddleOCR增加新语言奥克西坦语Occitan的字典和语料。
  • 非常感谢 Evezerest， ninetailskim， edencfc， BeyondYourself， 1084667371 贡献了PPOCRLabel的完整代码。