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PP-OCR系列模型列表（V3，2022年4月28日更新）

说明

  1. V3版模型相比V2版模型，在模型精度上有进一步提升
  2. 2.0+版模型和1.1版模型 的主要区别在于动态图训练vs.静态图训练，模型性能上无明显差距。
  3. 本文档提供的是PPOCR自研模型列表，更多基于公开数据集的算法介绍与预训练模型可以参考：算法概览文档。

PaddleOCR提供的可下载模型包括推理模型、训练模型、预训练模型、nb模型，模型区别说明如下：

模型类型 模型格式 简介
推理模型 inference.pdmodel、inference.pdiparams 用于预测引擎推理，详情
训练模型、预训练模型 *.pdparams、*.pdopt、*.states 训练过程中保存的模型的参数、优化器状态和训练中间信息，多用于模型指标评估和恢复训练
nb模型 *.nb 经过飞桨Paddle-Lite工具优化后的模型，适用于移动端/IoT端等端侧部署场景（需使用飞桨Paddle Lite部署）。

各个模型的关系如下面的示意图所示。

1. 文本检测模型

1.1 中文检测模型

模型名称 模型简介 配置文件 推理模型大小 下载地址
ch_PP-OCRv3_det_slim 【最新】slim量化+蒸馏版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测 ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 1.1M 推理模型 / 训练模型 / nb模型
ch_PP-OCRv3_det 【最新】原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测 ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 3.80M 推理模型 / 训练模型
ch_PP-OCRv2_det_slim slim量化+蒸馏版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测 ch_PP-OCRv2_det_cml.yml 3.0M 推理模型
ch_PP-OCRv2_det 原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测 ch_PP-OCRv2_det_cml.yml 3.0M 推理模型 / 训练模型
ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_det slim裁剪版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测 ch_det_mv3_db_v2.0.yml 2.60M 推理模型
ch_ppocr_mobile_v2.0_det 原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测 ch_det_mv3_db_v2.0.yml 3.0M 推理模型 / 训练模型
ch_ppocr_server_v2.0_det 通用模型，支持中英文、多语种文本检测，比超轻量模型更大，但效果更好 ch_det_res18_db_v2.0.yml 47.0M 推理模型 / 训练模型

1.2 英文检测模型

模型名称 模型简介 配置文件 推理模型大小 下载地址
en_PP-OCRv3_det_slim 【最新】slim量化版超轻量模型，支持英文、数字检测 ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 1.1M 推理模型 / 训练模型 / nb模型
en_PP-OCRv3_det 【最新】原始超轻量模型，支持英文、数字检测 ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 3.8M 推理模型 / 训练模型
  • 注：英文检测模型与中文检测模型结构完全相同，只有训练数据不同，在此仅提供相同的配置文件。

1.3 多语言检测模型

模型名称 模型简介 配置文件 推理模型大小 下载地址
ml_PP-OCRv3_det_slim 【最新】slim量化版超轻量模型，支持多语言检测 ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 1.1M 推理模型 / 训练模型 / nb模型
ml_PP-OCRv3_det 【最新】原始超轻量模型，支持多语言检测 ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 3.8M 推理模型 / 训练模型
  • 注：多语言检测模型与中文检测模型结构完全相同，只有训练数据不同，在此仅提供相同的配置文件。

2. 文本识别模型

2.1 中文识别模型

模型名称 模型简介 配置文件 推理模型大小 下载地址
ch_PP-OCRv3_rec_slim 【最新】slim量化版超轻量模型，支持中英文、数字识别 ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml 4.9M 推理模型 / 训练模型 / nb模型
ch_PP-OCRv3_rec 【最新】原始超轻量模型，支持中英文、数字识别 ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml 12.4M 推理模型 / 训练模型
ch_PP-OCRv2_rec_slim slim量化版超轻量模型，支持中英文、数字识别 ch_PP-OCRv2_rec.yml 9.0M 推理模型 / 训练模型
ch_PP-OCRv2_rec 原始超轻量模型，支持中英文、数字识别 ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml 8.50M 推理模型 / 训练模型
ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_rec slim裁剪量化版超轻量模型，支持中英文、数字识别 rec_chinese_lite_train_v2.0.yml 6.0M 推理模型 / 训练模型
ch_ppocr_mobile_v2.0_rec 原始超轻量模型，支持中英文、数字识别 rec_chinese_lite_train_v2.0.yml 5.20M 推理模型 / 训练模型 / 预训练模型
ch_ppocr_server_v2.0_rec 通用模型，支持中英文、数字识别 rec_chinese_common_train_v2.0.yml 94.8M 推理模型 / 训练模型 / 预训练模型

说明： 训练模型是基于预训练模型在真实数据与竖排合成文本数据上finetune得到的模型，在真实应用场景中有着更好的表现，预训练模型则是直接基于全量真实数据与合成数据训练得到，更适合用于在自己的数据集上finetune。

2.2 英文识别模型

模型名称 模型简介 配置文件 推理模型大小 下载地址
en_PP-OCRv3_rec_slim 【最新】slim量化版超轻量模型，支持英文、数字识别 en_PP-OCRv3_rec.yml 3.2M 推理模型 / 训练模型 / nb模型
en_PP-OCRv3_rec 【最新】原始超轻量模型，支持英文、数字识别 en_PP-OCRv3_rec.yml 9.6M 推理模型 / 训练模型
en_number_mobile_slim_v2.0_rec slim裁剪量化版超轻量模型，支持英文、数字识别 rec_en_number_lite_train.yml 2.7M 推理模型 / 训练模型
en_number_mobile_v2.0_rec 原始超轻量模型，支持英文、数字识别 rec_en_number_lite_train.yml 2.6M 推理模型 / 训练模型

注意： 所有英文识别模型的字典文件均为ppocr/utils/en_dict.txt

2.3 多语言识别模型（更多语言持续更新中...）

模型名称 字典文件 模型简介 配置文件 推理模型大小 下载地址
korean_PP-OCRv3_rec ppocr/utils/dict/korean_dict.txt 韩文识别 korean_PP-OCRv3_rec.yml 11.0M 推理模型 / 训练模型
japan_PP-OCRv3_rec ppocr/utils/dict/japan_dict.txt 日文识别 japan_PP-OCRv3_rec.yml 11.0M 推理模型 / 训练模型
chinese_cht_PP-OCRv3_rec ppocr/utils/dict/chinese_cht_dict.txt 中文繁体识别 chinese_cht_PP-OCRv3_rec.yml 12.0M 推理模型 / 训练模型
te_PP-OCRv3_rec ppocr/utils/dict/te_dict.txt 泰卢固文识别 te_PP-OCRv3_rec.yml 9.6M 推理模型 / 训练模型
ka_PP-OCRv3_rec ppocr/utils/dict/ka_dict.txt 卡纳达文识别 ka_PP-OCRv3_rec.yml 9.9M 推理模型 / 训练模型
ta_PP-OCRv3_rec ppocr/utils/dict/ta_dict.txt 泰米尔文识别 ta_PP-OCRv3_rec.yml 9.6M 推理模型 / 训练模型
latin_PP-OCRv3_rec ppocr/utils/dict/latin_dict.txt 拉丁文识别 latin_PP-OCRv3_rec.yml 9.7M 推理模型 / 训练模型
arabic_PP-OCRv3_rec ppocr/utils/dict/arabic_dict.txt 阿拉伯字母 arabic_PP-OCRv3_rec.yml 9.6M 推理模型 / 训练模型
cyrillic_PP-OCRv3_rec ppocr/utils/dict/cyrillic_dict.txt 斯拉夫字母 cyrillic_PP-OCRv3_rec.yml 9.6M 推理模型 / 训练模型
devanagari_PP-OCRv3_rec ppocr/utils/dict/devanagari_dict.txt 梵文字母 devanagari_PP-OCRv3_rec.yml 9.9M 推理模型 / 训练模型

查看完整语种列表与使用教程请参考: 多语言模型

3. 文本方向分类模型

模型名称 模型简介 配置文件 推理模型大小 下载地址
ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_cls slim量化版模型，对检测到的文本行文字角度分类 cls_mv3.yml 2.1M 推理模型 / 训练模型 / nb模型
ch_ppocr_mobile_v2.0_cls 原始分类器模型，对检测到的文本行文字角度分类 cls_mv3.yml 1.38M 推理模型 / 训练模型

4. Paddle-Lite 模型

Paddle-Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，它可以对inference模型进一步优化，得到适用于移动端/IoT端等端侧部署场景的nb模型。一般建议基于量化模型进行转换，因为可以将模型以INT8形式进行存储与推理，从而进一步减小模型大小，提升模型速度。

本节主要列出PP-OCRv2以及更早版本的检测与识别nb模型，最新版本的nb模型可以直接从上面的模型列表中获得。

模型版本 模型简介 模型大小 检测模型 文本方向分类模型 识别模型 Paddle-Lite版本
PP-OCRv2 蒸馏版超轻量中文OCR移动端模型 11.0M 下载地址 下载地址 下载地址 v2.10
PP-OCRv2(slim) 蒸馏版超轻量中文OCR移动端模型 4.6M 下载地址 下载地址 下载地址 v2.10
PP-OCRv2 蒸馏版超轻量中文OCR移动端模型 11.0M 下载地址 下载地址 下载地址 v2.9
PP-OCRv2(slim) 蒸馏版超轻量中文OCR移动端模型 4.9M 下载地址 下载地址 下载地址 v2.9
V2.0 ppocr_v2.0超轻量中文OCR移动端模型 7.8M 下载地址 下载地址 下载地址 v2.9
V2.0(slim) ppocr_v2.0超轻量中文OCR移动端模型 3.3M 下载地址 下载地址 下载地址 v2.9