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PaddlePaddle · Apr 10, 2024 · c82dd64 · c82dd64
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@@ -26,6 +26,8 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
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 ## 📣 近期更新
+- **🔥[PaddleOCR 算法模型挑战赛](https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=d25e62a0d7f27876a8c4219bfc0be90e)** 火热开启！报名时间1/15-3/31，30万元奖金池！快来一展身手吧😎！
+- **🔨2023.11 发布 [PP-ChatOCRv2](https://aistudio.baidu.com/application/detail/10368)**: 一个SDK，覆盖20+高频应用场景，支持5种文本图像智能分析能力和部署，包括通用场景关键信息抽取（快递单、营业执照和机动车行驶证等）、复杂文档场景关键信息抽取（解决生僻字、特殊标点、多页pdf、表格等难点问题）、通用OCR、文档场景专用OCR、通用表格识别。针对垂类业务场景，也支持模型训练、微调和Prompt优化。
 - **🔥2023.8.7 发布 PaddleOCR [release/2.7](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.7)**
     - 发布[PP-OCRv4](./doc/doc_ch/PP-OCRv4_introduction.md)，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
@@ -41,12 +43,12 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
   - [表格识别](./ppstructure/table/README_ch.md)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](./ppstructure/kie/README_ch.md)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](./applications)**：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。
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 > [更多](./doc/doc_ch/update.md)
 
 ## 🌟 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](./doc/doc_ch/ppocr_introduction.md)、[PP-Structure](./ppstructure/README_ch.md)和[PP-ChatOCR](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6488689)，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程。
+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](./doc/doc_ch/ppocr_introduction.md)、[PP-Structure](./ppstructure/README_ch.md)和[PP-ChatOCRv2](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/paddlex/7050167)，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程。
 
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     <img src="https://raw.githubusercontent.com/tink2123/test/master/ppocrv4.png">
@@ -57,22 +59,19 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
 
 ## ⚡ 快速开始
 
-- 在线网站体验：
-    - PP-OCRv4 在线体验地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6611435
-    - PP-ChatOCR 在线体验地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6488689
+- 在线免费体验：
+    - PP-OCRv4 在线体验地址：https://aistudio.baidu.com/application/detail/7658
+    - PP-ChatOCRv2 在线体验地址：https://aistudio.baidu.com/application/detail/10368
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 - 一行命令快速使用：[快速开始（中英文/多语言/文档分析）](./doc/doc_ch/quickstart.md)
-- 飞桨AI套件（PaddleX）中训练、推理、高性能部署全流程体验：
-    - PP-OCRv4：https://aistudio.baidu.com/aistudio/modelsdetail?modelId=286
-    - PP-ChatOCR：https://aistudio.baidu.com/aistudio/modelsdetail?modelId=332
 - 移动端demo体验：[安装包DEMO下载地址](https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource?from=paddlelite)(基于EasyEdge和Paddle-Lite, 支持iOS和Android系统)
 
 <a name="技术交流合作"></a>
 ## 📖 技术交流合作
-- 飞桨低代码开发工具（PaddleX）—— 面向国内外主流AI硬件的飞桨精选模型一站式开发工具。包含如下核心优势：
-  - 【产业高精度模型库】：覆盖10个主流AI任务 40+精选模型，丰富齐全。
-  - 【特色模型产线】：提供融合大小模型的特色模型产线，精度更高，效果更好。
-  - 【低代码开发模式】：图形化界面支持统一开发范式，便捷高效。
-  - 【私有化部署多硬件支持】：适配国内外主流AI硬件，支持本地纯离线使用，满足企业安全保密需要。
+- 飞桨AI套件([PaddleX](http://10.136.157.23:8080/paddle/paddleX))提供了飞桨模型训压推一站式全流程高效率开发平台，其使命是助力AI技术快速落地，愿景是使人人成为AI Developer！
+   - PaddleX 目前覆盖图像分类、目标检测、图像分割、3D、OCR和时序预测等领域方向，已内置了36种基础单模型，例如RT-DETR、PP-YOLOE、PP-HGNet、PP-LCNet、PP-LiteSeg等；集成了12种实用的产业方案，例如PP-OCRv4、PP-ChatOCR、PP-ShiTu、PP-TS、车载路面垃圾检测、野生动物违禁制品识别等。
+   - PaddleX 提供了“工具箱”和“开发者”两种AI开发模式。工具箱模式可以无代码调优关键超参，开发者模式可以低代码进行单模型训压推和多模型串联推理，同时支持云端和本地端。
+   - PaddleX 还支持联创开发，利润分成！目前 PaddleX 正在快速迭代，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！
 
 - PaddleX官网地址：https://aistudio.baidu.com/intro/paddlex
 
@@ -97,7 +96,7 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
 
 | 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](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_det_distill_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_rec_train.tar) |
+| 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](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_det_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_rec_train.tar) |
 | 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](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar) |
 | 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](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_distill_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) | [推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_rec_train.tar) |