说明
- PP-OCR系列模型列表（V4，2023年8月1日更新）
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。
| 模型名称 | 模型简介 | 配置文件 | 推理模型大小 | 下载地址 |
|---|---|---|---|---|
| ch_PP-OCRv4_det | 【最新】原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测 | ch_PP-OCRv4_det_cml.yml | 4.70M | 推理模型 / 训练模型 |
| ch_PP-OCRv4_server_det | 【最新】原始高精度模型，支持中英文、多语种文本检测 | ch_PP-OCRv4_det_teacher.yml | 110M | 推理模型 / 训练模型 |
| ch_PP-OCRv3_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-OCRv3_det_cml.yml | 1.1M | 推理模型 / 训练模型 / nb模型 |
| ch_PP-OCRv3_det | 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 |
| 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。
| 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。
| 模型名称 | 模型简介 | 配置文件 | 推理模型大小 | 下载地址 |
|---|---|---|---|---|
| ch_PP-OCRv4_rec | 【最新】超轻量模型，支持中英文、数字识别 | ch_PP-OCRv4_rec_distill.yml | 10M | 推理模型 / 训练模型 |
| ch_PP-OCRv4_server_rec | 【最新】高精度模型，支持中英文、数字识别 | ch_PP-OCRv4_rec_hgnet.yml | 88M | 推理模型 / 训练模型 |
| ch_PP-OCRv3_rec_slim | 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 | 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。
| 模型名称 | 模型简介 | 配置文件 | 推理模型大小 | 下载地址 |
|---|---|---|---|---|
| en_PP-OCRv4_rec | 【最新】原始超轻量模型，支持英文、数字识别 | en_PP-OCRv4_rec.yml | 9.7M | 推理模型 / 训练模型 |
| en_PP-OCRv3_rec_slim | 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 | 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 |
| 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
| 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 |
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 |