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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

  • 💥 直播预告：10.24-10.26日每晚8点半，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。

  • 2022.8 新增实现8种前沿算法

  • 2022.5.9 发布 PaddleOCR release/2.5

    • 发布PP-OCRv3，速度可比情况下，中文场景效果相比于PP-OCRv2再提升5%，英文场景提升11%，80语种多语言模型平均识别准确率提升5%以上；
    • 发布半自动标注工具PPOCRLabelv2：新增表格文字图像、图像关键信息抽取任务和不规则文字图像的标注功能；
    • 发布OCR产业落地工具集：打通22种训练部署软硬件环境与方式，覆盖企业90%的训练部署环境需求；
    • 发布交互式OCR开源电子书《动手学OCR》，覆盖OCR全栈技术的前沿理论与代码实践，并配套教学视频。

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-OCR和PP-Structure，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

📚《动手学OCR》电子书

👫 开源社区

  • 📑项目合作： 如果您是企业开发者且有明确的OCR垂类应用需求，填写问卷后可免费与官方团队展开不同层次的合作。
  • 👫加入社区： 微信扫描二维码并填写问卷之后，加入交流群领取20G重磅OCR学习大礼包
    • 包括《动手学OCR》电子书 ，配套讲解视频和notebook项目；PaddleOCR历次发版直播课视频；
    • OCR场景应用模型集合： 包含数码管、液晶屏、车牌、高精度SVTR模型、手写体识别等垂类模型，覆盖通用，制造、金融、交通行业的主要OCR垂类应用。
    • PDF2Word应用程序；OCR社区优秀开发者项目分享视频。
  • 🏅️社区项目：社区项目文档中包含了社区用户使用PaddleOCR开发的各种工具、应用以及为PaddleOCR贡献的功能、优化的文档与代码等，是官方为社区开发者打造的荣誉墙，也是帮助优质项目宣传的广播站。
  • 🎁社区常规赛：社区常规赛是面向OCR开发者的积分赛事，覆盖文档、代码、模型和应用四大类型，以季度为单位评选并发放奖励，赛题详情与报名方法可参考链接。

🛠️ 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-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。