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#### 2024-06-06 **📚直播和OCR实战打卡营预告**
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《PP-ChatOCRv2赋能金融报告信息智能化抽取,新金融效率再升级》课程上线,破解复杂版面、表格识别、信息抽取OCR解析难题,直播时间:6月6日(周四)19:00。并于6月11日启动【政务采购合同信息抽取】实战打卡营。报名链接:<https://www.wjx.top/vm/eBcYmqO.aspx?udsid=197406>
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#### **🔥2024.5.10 上线星河零代码产线(OCR 相关)**
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全面覆盖了以下四大 OCR 核心任务,提供极便捷的 Badcase 分析和实用的在线体验
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- [通用 OCR](https://aistudio.baidu.com/community/app/91660) (PP-OCRv4)。
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- [通用表格识别](https://aistudio.baidu.com/community/app/91661) (SLANet)。
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- [通用图像信息抽取](https://aistudio.baidu.com/community/app/91662) (PP-ChatOCRv2-common)。
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- [文档场景信息抽取](https://aistudio.baidu.com/community/app/70303) (PP-ChatOCRv2-doc)。
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同时采用了 **[全新的场景任务开发范式](https://aistudio.baidu.com/pipeline/mine)** ,将模型统一汇聚,实现训练部署的零代码开发,并支持在线服务化部署和导出离线服务化部署包。
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#### 🔥2023.8.7 发布 PaddleOCR [release/2.7](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.7)
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- 发布[PP-OCRv4](./doc/doc_ch/PP-OCRv4_introduction.md),提供 mobile 和 server 两种模型
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- PP-OCRv4-mobile:速度可比情况下,中文场景效果相比于 PP-OCRv3 再提升 4.5%,英文场景提升 10%,80 语种多语言模型平均识别准确率提升 8%以上
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- PP-OCRv4-server:发布了目前精度最高的 OCR 模型,中英文场景上检测模型精度提升 4.9%, 识别模型精度提升 2%
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可参考[快速开始](./doc/doc_ch/quickstart.md) 一行命令快速使用,同时也可在飞桨 AI 套件(PaddleX)中的[通用 OCR 产业方案](https://aistudio.baidu.com/aistudio/modelsdetail?modelId=286)中低代码完成模型训练、推理、高性能部署全流程
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#### 🔨**2022.11 新增实现[4 种前沿算法](doc/doc_ch/algorithm_overview.md)**:文本检测 [DRRG](doc/doc_ch/algorithm_det_drrg.md), 文本识别 [RFL](doc/doc_ch/algorithm_rec_rfl.md), 文本超分[Text Telescope](doc/doc_ch/algorithm_sr_telescope.md),公式识别[CAN](doc/doc_ch/algorithm_rec_can.md)
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#### **2022.10 优化[JS 版 PP-OCRv3 模型](./deploy/paddlejs/README_ch.md)**:模型大小仅 4.3M,预测速度提升 8 倍,配套 web demo 开箱即用
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- **💥 直播回放:PaddleOCR 研发团队详解 PP-StructureV2 优化策略**。微信扫描[下方二维码](#开源社区),关注公众号并填写问卷后进入官方交流群,获取直播回放链接与 20G 重磅 OCR 学习大礼包(内含 PDF 转 Word 应用程序、10 种垂类模型、《动手学 OCR》电子书等)
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#### **🔥2022.8.24 发布 PaddleOCR [release/2.6](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.6)**
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- 发布[PP-StructureV2](./ppstructure/README_ch.md),系统功能性能全面升级,适配中文场景,新增支持[版面复原](./ppstructure/recovery/README_ch.md),支持**一行命令完成 PDF 转 Word**;
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- [版面分析](./ppstructure/layout/README_ch.md)模型优化:模型存储减少 95%,速度提升 11 倍,平均 CPU 耗时仅需 41ms;
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- [表格识别](./ppstructure/table/README_ch.md)模型优化:设计 3 大优化策略,预测耗时不变情况下,模型精度提升 6%;
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- [关键信息抽取](./ppstructure/kie/README_ch.md)模型优化:设计视觉无关模型结构,语义实体识别精度提升 2.8%,关系抽取精度提升 9.1%。
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#### **2022.8 发布 [OCR 场景应用集合](./applications)**:包含数码管、液晶屏、车牌、高精度 SVTR 模型、手写体识别等**9 个垂类模型**,覆盖通用,制造、金融、交通行业的主要 OCR 垂类应用
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#### 2022.5.9 发布PaddleOCR v2.5。发布内容包括
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- [PP-OCRv3](./ppocr_introduction.md#pp-ocrv3),速度可比情况下,中文场景效果相比于PP-OCRv2再提升5%,英文场景提升11%,80语种多语言模型平均识别准确率提升5%以上;
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- 半自动标注工具[PPOCRLabelv2](https://github.com/PFCCLab/PPOCRLabel):新增表格文字图像、图像关键信息抽取任务和不规则文字图像的标注功能;
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- OCR产业落地工具集:打通22种训练部署软硬件环境与方式,覆盖企业90%的训练部署环境需求
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- 交互式OCR开源电子书[《动手学OCR》](./ocr_book.md),覆盖OCR全栈技术的前沿理论与代码实践,并配套教学视频。
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#### 2022.5.7 添加对[Weights & Biases](https://docs.wandb.ai/)训练日志记录工具的支持
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#### 2021.12.21 《OCR十讲》课程开讲,12月21日起每晚八点半线上授课! 【免费】报名地址:<https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/25207>
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#### 2021.12.21 发布PaddleOCR v2.4。OCR算法新增1种文本检测算法(PSENet),3种文本识别算法(NRTR、SEED、SAR);文档结构化算法新增1种关键信息提取算法(SDMGR),3种DocVQA算法(LayoutLM、LayoutLMv2,LayoutXLM)
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#### 2021.9.7 发布PaddleOCR v2.3,发布[PP-OCRv2](#PP-OCRv2),CPU推理速度相比于PP-OCR server提升220%;效果相比于PP-OCR mobile 提升7%
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#### 2021.8.3 发布PaddleOCR v2.2,新增文档结构分析[PP-Structure](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/ppstructure/README_ch.md)工具包,支持版面分析与表格识别(含Excel导出)
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#### 2021.6.29 [FAQ](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题,总数248个,每周一都会更新,欢迎大家持续关注
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#### 2021.4.8 release 2.1版本,新增AAAI 2021论文[端到端识别算法PGNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/pgnet.md)开源,[多语言模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/multi_languages.md)支持种类增加到80+
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#### 2020.12.15 更新数据合成工具[Style-Text](https://github.com/PFCCLab/StyleText/blob/main/README_ch.md),可以批量合成大量与目标场景类似的图像,在多个场景验证,效果明显提升
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#### 2020.12.07 [FAQ](../../doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题,总数124个,并且计划以后每周一都会更新,欢迎大家持续关注
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#### 2020.11.25 更新半自动标注工具[PPOCRLabel](https://github.com/PFCCLab/PPOCRLabel/blob/main/README_ch.md),辅助开发者高效完成标注任务,输出格式与PP-OCR训练任务完美衔接
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#### 2020.9.22 更新PP-OCR技术文章,<https://arxiv.org/abs/2009.09941>
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#### 2020.9.19 更新超轻量压缩ppocr_mobile_slim系列模型,整体模型3.5M(详见PP-OCR Pipeline),适合在移动端部署使用
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#### 2020.9.17 更新超轻量ppocr_mobile系列和通用ppocr_server系列中英文ocr模型,媲美商业效果
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#### 2020.9.17 更新[英文识别模型](./models_list.md#english-recognition-model)和[多语种识别模型](./models_list.md#english-recognition-model),已支持`德语、法语、日语、韩语`,更多语种识别模型将持续更新
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#### 2020.8.26 更新OCR相关的84个常见问题及解答,具体参考[FAQ](./FAQ.md)
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#### 2020.8.24 支持通过whl包安装使用PaddleOCR,具体参考[Paddleocr Package使用说明](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/whl.md)
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#### 2020.8.21 更新8月18日B站直播课回放和PPT,课节2,易学易用的OCR工具大礼包,[获取地址](https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1519)
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#### 2020.8.16 开源文本检测算法[SAST](https://arxiv.org/abs/1908.05498)和文本识别算法[SRN](https://arxiv.org/abs/2003.12294)
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#### 2020.7.23 发布7月21日B站直播课回放和PPT,课节1,PaddleOCR开源大礼包全面解读,[获取地址](https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1519)
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#### 2020.7.15 添加基于EasyEdge和Paddle-Lite的移动端DEMO,支持iOS和Android系统
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#### 2020.7.15 完善预测部署,添加基于C++预测引擎推理、服务化部署和端侧部署方案,以及超轻量级中文OCR模型预测耗时Benchmark
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#### 2020.7.15 整理OCR相关数据集、常用数据标注以及合成工具
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#### 2020.7.9 添加支持空格的识别模型,识别效果,预测及训练方式请参考快速开始和文本识别训练相关文档
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#### 2020.7.9 添加数据增强、学习率衰减策略,具体参考[配置文件](./config.md)
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#### 2020.6.8 添加[数据集](dataset/datasets.md),并保持持续更新
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#### 2020.6.5 支持 `attetnion` 模型导出 `inference_model`
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#### 2020.6.5 支持单独预测识别时,输出结果得分
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#### 2020.5.30 提供超轻量级中文OCR在线体验
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#### 2020.5.30 模型预测、训练支持Windows系统
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#### 2020.5.30 开源通用中文OCR模型
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#### 2020.5.14 发布[PaddleOCR公开课](https://www.bilibili.com/video/BV1nf4y1U7RX?p=4)
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#### 2020.5.14 发布[PaddleOCR实战练习](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/467229)
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#### 2020.5.14 开源8.6M超轻量级中文OCR模型
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