You cannot select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.
# 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)