开源OCR 过程介绍
不久前，百度技术团队在不久前，百度技术团队在 github 上正式开源了一款 ocr 神器，在发布后不久便多次冲上 github trending 榜单，引起了技术圈内开发者的热议，今天就跟大家好好介绍下这个项目。
众所周知，ocr（optical character recognition，光学字符识别） 技术已被广泛应用到我们生活中的方方面面，从印刷稿的文字识别、身份证电子化信息录入，到传统邮件自动分拣、汽车牌照识别等领域，都上正式开源了一款 ocr 神器，在发布后不久便多次冲上 github trending 榜单，引起了技术圈内开发者的热议，今天就跟大家好好介绍下这个项目。
众所周知，ocr（optical character recognition，光学字符识别） 技术已被广泛应用到我们生活中的方方面面，从印刷稿的文字识别、身份证电子化信息录入，到传统邮件自动分拣、汽车牌照识别等领域，都少不了 ocr 的身影。
在平时工作的时候，我也经常会使用一些 ocr 软件来扫描图片并提取文字，而要替代人工完成一系列的文本分析，图像识别操作，则必将使用到 ai 技术。
百度在 github 上开源的 paddleocr 模型，大小仅有 8.6m，是目前圈内为数不多，能支持中英文图像、横竖排排版识别的 ai 深度学习模型之一。
先看下 paddleocr 自今年年中开源以来，短短几个月在 github 上的表现：
7 月，8.6m 超轻量模型发布，github trending 全球日榜榜单第一！
8 月，开源 cvpr2020 顶会 sota 算法，再上 github 趋势榜单！
9 月，github star 数量已超过 4.6k， 近期又带来哪些重磅更新？
果然，看 9 月最新更新，paddleocr 再次诚意满满为大家带来真干货，直接看官方介绍：
01. 官方介绍
数量上，这次 paddleocr 一口气发布了三个系列模型，满足移动端、服务器端各种场景需求。而且，多语言也妥妥安排上了，全部训练代码和模型毫无保留开源。其中 3.5m 超轻量文字识别模型，堪称目前业界开源的最轻量 ocr 模型了。质量上，如此轻量的模型，效果有保障吗？不看广告，直接看疗效。 先看几个常见的通用场景识别效果：
3.5m 的模型能达到这个识别精度，绝对是良心之作了！传送门 github：https://github.com/paddlepaddle/paddleocr论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2009.09941
02. 快速体验
paddleocr 的 3.5m 超轻量 ocr 模型1).pc 端快速尝试：（打开网页，选一张图片，即可实时看到结果） https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr
2). 手机端 app 安装体验paddleocr 在百度大脑 easyedge 上开放了文字识别 app demo。 示例效果如下（可以在 github 首页找到下载二维码）
多个开源 repo 测试对比
简单对比一下目前主流 ocr 方向开源 repo 的核心能力：
3). 从性能指标来看：
针对 ocr 实际应用场景，包括合同，车牌，铭牌，火车票，化验单，表格，证书，街景文字，名片，数码显示屏等，收集的 300 张图像，每张图平均有 17 个文本框，paddleocr 的 f1-score 超过 0.5，这个性能已经很不错了。
4). 从功能完备来看：
预训练模型大小：easyocr 目前暂无超轻量模型，chineseocr_lite 最新的模型是 4.7m 左右，而 paddleocr 提供的 3.5m 无疑是目前业界已知最轻量的。
pip 安装：目前仅 paddleocr 和 easyocr 支持。
自定义训练：实际业务场景中，预训练模型往往不能满足需求，对于自定义训练和模型 finetuning，目前只有 paddleocr 支持。
部署方面：easyocr 模型较大不适合端侧部署，chineseocr_lite 和 paddleocr 都具备端侧部署能力。
开发者可以根据自己的实际需求，选择适合自己的开源方案。 对于 paddleocr3.5mb 的超轻量模型，是如何做到的，repo 中也给出了解释。
3.5m 超轻量模型应用了一套超轻量 ocr 系统 pp-ocr，主要由 db 文本检测、检测框矫正和 crnn 文本识别三部分组成。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。 其中，飞桨模型压缩库 paddleslim 为 paddleocr 超轻量化模型的实现提供了核心的技术支撑。从超轻量模型 8.1m 的压缩到 3.5m，模型大小降低了 56.79%，其中检测模型速度提升 21%，而且整体模型精度还有提升。
除了 3.5m 超轻量 ocr 模型，paddleocr 提供了多语言预训练模型（英、德、法、韩、日），支持自定义训练和丰富的部署方式。
原文标题：github标星4.6k+！这个ocr开源项目，火了！
文章出处：【微信公众号：人工智能与大数据技术】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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众所周知，ocr（optical character recognition，光学字符识别） 技术已被广泛应用到我们生活中的方方面面，从印刷稿的文字识别、身份证电子化信息录入，到传统邮件自动分拣、汽车牌照识别等领域，都少不了 ocr 的身影。
在平时工作的时候，我也经常会使用一些 ocr 软件来扫描图片并提取文字，而要替代人工完成一系列的文本分析，图像识别操作，则必将使用到 ai 技术。
百度在 github 上开源的 paddleocr 模型，大小仅有 8.6m，是目前圈内为数不多，能支持中英文图像、横竖排排版识别的 ai 深度学习模型之一。
先看下 paddleocr 自今年年中开源以来，短短几个月在 github 上的表现：
7 月，8.6m 超轻量模型发布，github trending 全球日榜榜单第一！
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数量上，这次 paddleocr 一口气发布了三个系列模型，满足移动端、服务器端各种场景需求。而且，多语言也妥妥安排上了，全部训练代码和模型毫无保留开源。其中 3.5m 超轻量文字识别模型，堪称目前业界开源的最轻量 ocr 模型了。质量上，如此轻量的模型，效果有保障吗？不看广告，直接看疗效。 先看几个常见的通用场景识别效果：
3.5m 的模型能达到这个识别精度，绝对是良心之作了！传送门 github：https://github.com/paddlepaddle/paddleocr论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2009.09941
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4). 从功能完备来看：
预训练模型大小：easyocr 目前暂无超轻量模型，chineseocr_lite 最新的模型是 4.7m 左右，而 paddleocr 提供的 3.5m 无疑是目前业界已知最轻量的。
pip 安装：目前仅 paddleocr 和 easyocr 支持。
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开发者可以根据自己的实际需求，选择适合自己的开源方案。 对于 paddleocr3.5mb 的超轻量模型，是如何做到的，repo 中也给出了解释。
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