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Paddle-OCR简介
PaddleOCR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。
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 已支持的文本识别算法列表
算法效果
参考DTRB[3]文字识别训练和评估流程，使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练，在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估，算法效果如下：
模型 骨干网络 Avg Accuracy 模型存储命名 下载链接 Rosetta Resnet34_vd 79.11% rec_r34_vd_none_none_ctc 训练模型 Rosetta MobileNetV3 75.80% rec_mv3_none_none_ctc 训练模型 CRNN Resnet34_vd 81.04% rec_r34_vd_none_bilstm_ctc 训练模型 CRNN MobileNetV3 77.95% rec_mv3_none_bilstm_ctc 训练模型 StarNet Resnet34_vd 82.85% rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc 训练模型 StarNet MobileNetV3 79.28% rec_mv3_tps_bilstm_ctc 训练模型 RARE Resnet34_vd 83.98% rec_r34_vd_tps_bilstm_att 训练模型 RARE MobileNetV3 81.76% rec_mv3_tps_bilstm_att 训练模型 SRN Resnet50_vd_fpn 86.31% rec_r50fpn_vd_none_srn 训练模型 NRTR NRTR_MTB 84.21% rec_mtb_nrtr 训练模型 SAR Resnet31 87.20% rec_r31_sar 训练模型 SEED Aster_Resnet 85.35% rec_resnet_stn_bilstm_att 训练模型 SVTR SVTR-Tiny 89.25% rec_svtr_tiny_none_ctc_en 训练模型 ViTSTR ViTSTR 79.82% rec_vitstr_none_ce 训练模型 ABINet Resnet45 90.75% rec_r45_abinet 训练模型 VisionLAN Resnet45 90.30% rec_r45_visionlan 训练模型 SPIN ResNet32 90.00% rec_r32_gaspin_bilstm_att 训练模型 RobustScanner ResNet31 87.77% rec_r31_robustscanner 训练模型 RFL ResNetRFL 88.63% rec_resnet_rfl_att 训练模型 -
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- 原文地址：https://blog.csdn.net/justlpf/article/details/127750101