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文件歷史
原始文件
更新
2022.5.9 发布PaddleOCR v2.5。发布内容包括:
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;
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;
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
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。
2022.5.7 添加对
Weights & Biases
训练日志记录工具的支持。
2021.12.21 《OCR十讲》课程开讲,12月21日起每晚八点半线上授课! 【免费】报名地址:
https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/25207
2021.12.21 发布PaddleOCR v2.4。OCR算法新增1种文本检测算法(PSENet),3种文本识别算法(NRTR、SEED、SAR);文档结构化算法新增1种关键信息提取算法(SDMGR),3种DocVQA算法(LayoutLM、LayoutLMv2,LayoutXLM)。
2021.9.7 发布PaddleOCR v2.3,发布
PP-OCRv2
,CPU推理速度相比于PP-OCR server提升220%;效果相比于PP-OCR mobile 提升7%。
2021.8.3 发布PaddleOCR v2.2,新增文档结构分析
PP-Structure
工具包,支持版面分析与表格识别(含Excel导出)。
2021.6.29
FAQ
新增5个高频问题,总数248个,每周一都会更新,欢迎大家持续关注。
2021.4.8 release 2.1版本,新增AAAI 2021论文
端到端识别算法PGNet
开源,
多语言模型
支持种类增加到80+。
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。
2020.12.07
FAQ
新增5个高频问题,总数124个,并且计划以后每周一都会更新,欢迎大家持续关注。
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
2020.9.19 更新超轻量压缩ppocr_mobile_slim系列模型,整体模型3.5M(详见PP-OCR Pipeline),适合在移动端部署使用。
2020.9.17 更新超轻量ppocr_mobile系列和通用ppocr_server系列中英文ocr模型,媲美商业效果。
2020.9.17 更新
英文识别模型
和
多语种识别模型
,已支持
德语、法语、日语、韩语
,更多语种识别模型将持续更新。
2020.8.26 更新OCR相关的84个常见问题及解答,具体参考
FAQ
2020.8.24 支持通过whl包安装使用PaddleOCR,具体参考
Paddleocr Package使用说明
2020.8.21 更新8月18日B站直播课回放和PPT,课节2,易学易用的OCR工具大礼包,
获取地址
2020.8.16 开源文本检测算法
SAST
和文本识别算法
SRN
2020.7.23 发布7月21日B站直播课回放和PPT,课节1,PaddleOCR开源大礼包全面解读,
获取地址
2020.7.15 添加基于EasyEdge和Paddle-Lite的移动端DEMO,支持iOS和Android系统
2020.7.15 完善预测部署,添加基于C++预测引擎推理、服务化部署和端侧部署方案,以及超轻量级中文OCR模型预测耗时Benchmark
2020.7.15 整理OCR相关数据集、常用数据标注以及合成工具
2020.7.9 添加支持空格的识别模型,识别效果,预测及训练方式请参考快速开始和文本识别训练相关文档
2020.7.9 添加数据增强、学习率衰减策略,具体参考
配置文件
2020.6.8 添加
数据集
,并保持持续更新
2020.6.5 支持
attetnion
模型导出
inference_model
2020.6.5 支持单独预测识别时,输出结果得分
2020.5.30 提供超轻量级中文OCR在线体验
2020.5.30 模型预测、训练支持Windows系统
2020.5.30 开源通用中文OCR模型
2020.5.14 发布
PaddleOCR公开课
2020.5.14 发布
PaddleOCR实战练习
2020.5.14 开源8.6M超轻量级中文OCR模型