doc/doc_i18n/README_Ру́сский_язы́к.md · PaddlePaddle/PaddleOCR

Введение

PaddleOCR стремится создавать многоязычные, потрясающие, передовые и практичные инструменты OCR, которые помогают пользователям обучать лучшие модели и применять их на практике

📣 Последние обновления

🔥2022.8.24 Выпуск PaddleOCR Выпуск /2.6
- Выпускать PP-Structurev2，с полностью обновленными функциями и производительностью, адаптированными для китайских сцен и новой поддержкой pаспознавание таблиц Восстановление макета и однострочная команда для преобразования PDF в Word;
- Анализ макета оптимизация: память модели уменьшена на 95%, а скорость увеличена в 11 раз, а среднее время процессорного времени составляет всего 41 мс;
- Распознавание таблиц оптимизация: разработано 3 стратегии оптимизации, а точность модели улучшена на 6% при сопоставимых затратах времени;
- Извлечение ключевой информации оптимизация: разработана визуально независимая структура модели, точность распознавания семантической сущности увеличена на 2,8%, а точность извлечения отношения увеличена на 9,1%.
🔥2022.7 Выпуск Коллекция приложений сцены OCR
Выпуск 9 вертикальных моделей, таких как цифровая трубка, ЖК-экран, номерной знак, модель распознавания рукописного ввода, высокоточная модель SVTR и т. д., охватывающих основные вертикальные приложения OCR в целом, производственной, финансовой и транспортной отраслях.
🔥2022.5.9 Выпуск PaddleOCR Выпуск /2.5
Выпускать PP-OCRv3: При сопоставимой скорости эффект китайской сцены улучшен на 5% по сравнению с ПП-OCRRv2, эффект английской сцены улучшен на 11%, а средняя точность распознавания 80 языковых многоязычных моделей улучшена более чем на 5%.
Выпускать PPOCRLabelv2: Добавьте функцию аннотации для задачи распознавания таблиц, задачи извлечения ключевой информации и изображения неправильного текста.
- Выпустить интерактивную электронную книгу "Погружение в OCR", охватывает передовую теорию и практику кодирования технологии полного стека OCR.
подробнее

🌟 Функции

PaddleOCR поддерживает множество передовых алгоритмов, связанных с распознаванием текста, и разработала промышленные модели/решения. PP-OCR и PP-Structure на этой основе и пройти весь процесс производства данных, обучения модели, сжатия, логического вывода и развертывания.

⚡ Быстрый опыт

pip3 install paddlepaddle # for gpu user please install paddlepaddle-gpu
pip3 install paddleocr
paddleocr --image_dir /your/test/image.jpg --lang=ru

Если у вас нет среды Python, выполните Подготовка среды. Мы рекомендуем вам начать с Учебники.

📚 Электронная книга: Погружение в OCR

Погружение в распознавание символов

👫 Сообщество

Что касается международных разработчиков, мы рассматриваем Обсуждения PaddleOCR как нашу платформу для международного сообщества. Все идеи и вOCRосы можно обсудить здесь на английском языке.

🛠️ Список моделей серии ПП -OCR

Введение модели	Название модели	Рекомендуемая сцена	Модель обнаружения	Модель распознавания
Ру́сский язы́к：Ру́сский язы́к Сверхлегкая модель ПП-OCRv3 (13.4M)	cyrillic_PP-OCRv3_xx	Мобильный и сервер	модель вывода/обученный модель	модель вывода/обученный модель
Английский сверхлегкая модель ПП-OCRv3 (13,4 Мб)	en_ПП-OCRv3_xx	Мобильный и сервер	модель вывода / обученный модель	вывод модель / обученный модель
Сверхлегкая китайская и английская модель ПП-OCRv3 (16,2M)	ch_ПП-OCRv3_xx	Мобильный и сервер	вывод модель / обученный модель	вывод модель / обученный модель

Для получения дополнительных загрузок моделей (включая несколько языков) см. Загрузки моделей серии ПП-OCR.
Для запроса нового языка см Руководство для новых языковых_запросов.
Модели структурного анализа документов см PP-Structure модельs.

📖 Учебники

🇺🇳 Руководство по запросам на новый язык

Если вы хотите запросить новую языковую модель, проголосуйте в Голосуйте за обновление многоязычной модели. Мы будем регулярно обновлять модель по результату. Пригласите друзей проголосовать вместе!

Если вам нужно обучить новую языковую модель на основе вашего сценария, учебное пособие в Проекте обучения многоязычной модели поможет вам подготовить набор данных и показать вам весь процесс шаг за шагом.

Оригинальный Многоязычный план разработки OCR по-прежнему показывает вам много полезных корпусов и словарей.