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PaddleOCR は、さまざまな言語で、優れた最先端かつ実用的な OCR ツールを作成することを目的とし、ユーザーがより優れたモデルをトレーニングし、実践的に対応できるようになるために役立つAIOCRです。
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🔥2022.8.24 リリース PaddleOCR release/2.6
- PP-Structurev2がリリース。機能と使いやすさがアップグレード、中国語のさまざまな文字に適応、 レイアウトの復旧 さらに1 行のコマンドをPDFへ転換、そして Wordに変換可能。
- レイアウト分析 の最適化:モデルのストレージが 95% 削減、速度が 11 倍向上、平均 CPU 時間コストはわずか 41 ミリ秒です。
- 表認識 最適化:3つの最適化戦略設計、モデルの精度が従来より同時間比が 6% 向上。
- キー情報抽出 最適化:視覚に依存しないモデル構造設計、語彙の実態識別精度が 2.8% 向上、関係抽出の精度が 9.1% 向上。
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🔥2022.7 リリース OCR scene application collection
- デジタルチューブ、液晶画面、ナンバー プレート、手書き認識モデル、高精度 SVTR モデルなど、9つの垂直モデルをリリース、一般、製造、金融、運輸業界の主要な OCR 垂直アプリケーションをカバー。
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🔥2022.5.9 リリース PaddleOCR release/2.5
- PP-OCRv3リリース: 同等の速度で、中国語の識別効果は PP-OCRv2 より 5% 向上、英語の識別効果は 11% 向上し、80 言語の多言語モデルの平均認識精度は 5% 以上向上。
- PPOCRLabelv2リリース: 表認識タスク、キー情報抽出タスク、イレギュラーテキスト画像のアノテーション機能を追加。
- インタラクティブな電子書籍 "OCR に没入"、 をリリース。 OCRフルスタック技術の最先端の理論とコードの実践をカバー。
PaddleOCRは、OCRに関連するさまざまな最先端のアルゴリズムに対応する、産業用の機能モデル/ソリューション PP-OCR や PP-Structure を開発。これに基づき、データの生成、モデルのトレーニング、圧縮、推論、展開の全プロセスを実行可能。
pip3 install paddlepaddle # for gpu user please install paddlepaddle-gpu
pip3 install paddleocr
paddleocr --image_dir /your/test/image.jpg --lang=japan # change for i18n abbr
他国の開発者の方は PaddleOCR Discussions を国際的なコミュニティ プラットフォームとして使用します。みなさんのアイデアや質問がある場合、ここで英語で話し合うことができます。
モデル紹介 | モデル名 | 推奨のシーン | 検出モデル | 認識モデル |
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日本語超軽量 PP-OCRv3 モデル(14.8M) | japan_PP-OCRv3_xx | モバイル & サーバー | 推論モデル/トレーニングモデル | 推論モデル/トレーニングモデル |
英語超軽量PP-OCRv3モデル(13.4M) | en_PP-OCRv3_xx | モバイル & サーバー | 推論モデル / トレーニングモデル | 推論モデル / トレーニングモデル |
中国語と英語の超軽量 PP-OCRv3 モデル(16.2M) | ch_PP-OCRv3_xx | モバイル & サーバー | 推論モデル / トレーニングモデル | 推論モデル / トレーニングモデル |
- その他のモデルのダウンロード (多言語を含む) については、[PP-OCR シリーズ モデルのダウンロード] (../doc_en/models_list_en.md)をご参照ください。
- 新しい言語のリクエストについては、 新しい言語_リクエストのガイドラインを参照してください。
- 構造文書分析モデルについては、PP-Structure modelsをご参照ください。
- 環境の準備
- PP-OCR 🔥
- PP-Structure 🔥
- アカデミックアリゴリズム
- データの注釈と合成
- データセット
- コード構造
- 視覚化
- コミュニティ
- 新言語のリクエスト
- よくある質問
- 参考文献
- ライセンス
新言語モデルをリクエストしたい場合、多言語モデルのアップグレードへの投票で投票してください。投票結果に応じて定期的にモデルがアップグレードされます。友達を招待して一緒に投票しましょう!
シナリオに基づいて新しい言語モデルをトレーニング する必要がある場合は、多言語モデル トレーニング プロジェクト のチュートリアルがデータセットの準備にご利用でき、 プロセス全体を段階的に表示することができます。
元の多言語 OCR 開発計画 には、まだ多くの有用なコーパスと辞書が表示されています
👀 ビジュアリゼーション more
このプロジェクトは以下の場所でリリースされています Apache 2.0 license