Skip to content

Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools, support training and deployment among server, mobile, embedded and IoT devices)

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

Komorebi-AI/PaddleOCR

 
 

Repository files navigation

English | 简体中文 | हिन्दी | 日本語 | 한국인 | Pу́сский язы́к

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。

📣 近期更新

  • 🔥2023.8.7 发布 PaddleOCR release/2.7
    • 发布PP-OCRv4,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 一行命令快速使用,同时也可在飞桨AI套件(PaddleX)中的通用OCR产业方案中低代码完成模型训练、推理、高性能部署全流程
    • 发布PP-ChatOCR ,使用融合PP-OCR模型和文心大模型的通用场景关键信息抽取全新方案
  • 🔨2022.11 新增实现4种前沿算法:文本检测 DRRG, 文本识别 RFL, 文本超分Text Telescope,公式识别CAN
  • 2022.10 优化JS版PP-OCRv3模型: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,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
    • 发布PP-StructureV2,系统功能性能全面升级,适配中文场景,新增支持版面复原,支持一行命令完成PDF转Word
    • 版面分析模型优化: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: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

🌟 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-OCRPP-StructurePP-ChatOCR,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

📖 技术交流合作

  • 飞桨AI套件(PaddleX)—— 精选产业实用模型的一站式开发平台。包含如下特点:
  • 【优质的算法库】包含10大任务领域的36个精选模型,实现在一个平台中完成不同任务模型算法的开发。更多领域模型持续丰富中!PaddleX还提供完善的模型训练推理benchmark数据,服务开发者基于业务需求选择最合适的模型。
  • 【简易的开发方式】工具箱/开发者双模式联动,无代码+低代码开发方式,四步完成数据、训练、验证、部署的全流程AI开发。
  • 【高效的训练部署】沉淀百度算法团队的最佳调优策略,实现每个模型都能最快最优地收敛。完善的部署SDK支持,实现跨平台、跨硬件的快速产业级部署(服务化部署能力完善中)。
  • 【丰富的国产硬件支持】PaddleX除了在AI Studio云端使用,还沉淀了windows本地端,正在丰富Linux版本、昆仑芯版本、昇腾版本、寒武纪版本。
  • 【共赢的联创共建】除了便捷地开发AI应用外,PaddleX还为大家提供了获取商业收益的机会,为企业探索更多商业空间。

作为一款高效的开发神器,PaddleX值得每一位开发者拥有。

PaddleX官网地址:https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddleX

欢迎微信扫描下方二维码或者点击链接 进入AI Studio【PaddleX社区频道】获得更高效的技术答疑~

飞桨AI套件【PaddleX】社区频道二维码

📚《动手学OCR》电子书

🚀 开源共建

  • 👫 加入社区:感谢大家长久以来对 PaddleOCR 的支持和关注,与广大开发者共同构建一个专业、和谐、相互帮助的开源社区是 PaddleOCR 的目标。我们非常欢迎各位开发者参与到飞桨社区的开源建设中,加入开源、共建飞桨。为感谢社区开发者在 PaddleOCR release2.7 中做出的代码贡献,我们将为贡献者制作与邮寄开源贡献证书,烦请填写问卷提供必要的邮寄信息。
  • 🤩 社区活动:飞桨开源社区长期运营与发布各类丰富的活动与开发任务,在 PaddleOCR 社区,你可以关注以下社区活动,并选择自己感兴趣的内容参与开源共建:
    • 🎁 飞桨套件快乐开源常规赛 | 传送门:OCR 社区常规赛升级版,以建设更好用的 OCR 套件为目标,包括但不限于学术前沿模型训练与推理、打磨优化 OCR 工具与应用项目开发等,任何有利于社区意见流动和问题解决的行为都热切希望大家的参与。让我们共同成长为飞桨套件的重要 Contributor 🎉🎉🎉。
    • 💡 新需求征集 | 传送门:你在日常研究和实践深度学习过程中,有哪些你期望的 feature 亟待实现?请按照格式描述你想实现的 feature 和你提出的初步实现思路,我们会定期沟通与讨论这些需求,并将其纳入未来的版本规划中。
    • 💬 PP-SIG 技术研讨会 | 传送门:PP-SIG 是飞桨社区开发者由于相同的兴趣汇聚在一起形成的虚拟组织,通过定期召开技术研讨会的方式,分享行业前沿动态、探讨社区需求与技术开发细节、发起社区联合贡献任务。PaddleOCR 希望可以通过 AI 的力量助力任何一位有梦想的开发者实现自己的想法,享受创造价值带来的愉悦。
  • 📑 项目合作:如果你有企业中明确的 OCR 垂类应用需求,我们推荐你使用训压推一站式全流程高效率开发平台 PaddleX,助力 AI 技术快速落地。PaddleX 还支持联创开发,利润分成!欢迎广大的个人开发者和企业开发者参与进来,共创繁荣的 AI 技术生态!

🛠️ 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 / 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-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

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 下载链接
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 下载链接
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 下载链接
  • 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

📖 文档教程

👀 效果展示 more

PP-OCRv3 中文模型
PP-OCRv3 英文模型
PP-OCRv3 多语言模型
PP-Structure 文档分析
  • 版面分析+表格识别
  • SER(语义实体识别)
  • RE(关系提取)

许可证书

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。

About

Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools, support training and deployment among server, mobile, embedded and IoT devices)

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Python 78.5%
  • C++ 12.5%
  • Shell 4.8%
  • Java 2.5%
  • CMake 0.4%
  • Cuda 0.4%
  • Other 0.9%