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# Benchmark

本文给出了中英文OCR系列模型精度指标和在各平台预测耗时的benchmark。

## 测试数据  
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，下图给出了一些图像示例。

<div align="center">
<img src="../datasets/doc.jpg"  width = "1000" height = "500" />
</div>

## 评估指标

说明：

- 检测输入图像的长边尺寸是960。
- 评估耗时阶段为图像预测耗时，不包括图像的预处理和后处理。  
- `Intel至强6148`为服务器端CPU型号，测试中使用Intel MKL-DNN 加速。
- `骁龙855`为移动端处理平台型号。

预测模型大小和整体识别精度对比

| 模型名称                     | 整体模型<br>大小\(M\) | 检测模型<br>大小\(M\) | 方向分类器<br>模型大小\(M\) | 识别模型<br>大小\(M\) | 整体识别<br>F\-score |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
| PP-OCRv2 | 11\.6        | 3\.0        | 0\.9           | 8\.6        | 0\.5224      |
| PP-OCR mobile |   8\.1  | 2\.6        | 0\.9           | 4\.6        | 0\.503       |
| PP-OCR server | 155\.1  | 47\.2       | 0\.9           | 107         | 0\.570       |

预测模型在CPU和GPU上的速度对比，单位ms

| 模型名称                     | CPU   | T4 GPU  |
|:-:|:-:|:-:|
| PP-OCRv2 | 330  | 111 |
| PP-OCR mobile | 356  | 11 6|
| PP-OCR server | 1056  | 200 |

更多 PP-OCR 系列模型的预测指标可以参考[PP-OCR Benchmark](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/benchmark.md)

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提交于 2022-05-02 14:06 . [cherry-pick] Fix some typos from release/2.4 branch and merge. (#6114)

Benchmark

本文给出了中英文OCR系列模型精度指标和在各平台预测耗时的benchmark。

测试数据

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，下图给出了一些图像示例。

评估指标

说明：

检测输入图像的长边尺寸是960。
评估耗时阶段为图像预测耗时，不包括图像的预处理和后处理。
Intel至强6148为服务器端CPU型号，测试中使用Intel MKL-DNN 加速。
骁龙855为移动端处理平台型号。

预测模型大小和整体识别精度对比

模型名称	整体模型大小(M)	检测模型大小(M)	方向分类器模型大小(M)	识别模型大小(M)	整体识别 F-score
PP-OCRv2	11.6	3.0	0.9	8.6	0.5224
PP-OCR mobile	8.1	2.6	0.9	4.6	0.503
PP-OCR server	155.1	47.2	0.9	107	0.570

预测模型在CPU和GPU上的速度对比，单位ms

模型名称	CPU	T4 GPU
PP-OCRv2	330	111
PP-OCR mobile	356	11 6
PP-OCR server	1056	200

更多 PP-OCR 系列模型的预测指标可以参考PP-OCR Benchmark

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https://gitee.com/yanglishuan/PaddleOCR.git

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