一、PP-OCRv5简介¶
PP-OCRv5 是PP-OCR新一代文字识别解决方案，该方案聚焦于多场景、多文字类型的文字识别。在文字类型方面，PP-OCRv5支持简体中文、中文拼音、繁体中文、英文、日文5大主流文字类型，在场景方面，PP-OCRv5升级了中英复杂手写体、竖排文本、生僻字等多种挑战性场景的识别能力。在内部多场景复杂评估集上，PP-OCRv5较PP-OCRv4端到端提升13个百分点。
二、关键指标¶
1. 文本检测指标¶
| 模型 | 手写中文 | 手写英文 | 印刷中文 | 印刷英文 | 繁体中文 | 古籍文本 | 日文 | 通用场景 | 拼音 | 旋转 | 扭曲 | 艺术字 | 平均 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PP-OCRv5_server_det | 0.803 | 0.841 | 0.945 | 0.917 | 0.815 | 0.676 | 0.772 | 0.797 | 0.671 | 0.8 | 0.876 | 0.673 | 0.827 |
| PP-OCRv4_server_det | 0.706 | 0.249 | 0.888 | 0.690 | 0.759 | 0.473 | 0.685 | 0.715 | 0.542 | 0.366 | 0.775 | 0.583 | 0.662 |
| PP-OCRv5_mobile_det | 0.744 | 0.777 | 0.905 | 0.910 | 0.823 | 0.581 | 0.727 | 0.721 | 0.575 | 0.647 | 0.827 | 0.525 | 0.770 |
| PP-OCRv4_mobile_det | 0.583 | 0.369 | 0.872 | 0.773 | 0.663 | 0.231 | 0.634 | 0.710 | 0.430 | 0.299 | 0.715 | 0.549 | 0.624 |
对比PP-OCRv4，PP-OCRv5在所有检测场景下均有明显提升，尤其在手写、古籍、日文检测能力上表现更优。
2. 文本识别指标¶
| 评估集类别 | 手写中文 | 手写英文 | 印刷中文 | 印刷英文 | 繁体中文 | 古籍文本 | 日文 | 易混淆字符 | 通用场景 | 拼音 | 竖直文本 | 艺术字 | 加权平均 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PP-OCRv5_server_rec | 0.5807 | 0.5806 | 0.9013 | 0.8679 | 0.7472 | 0.6039 | 0.7372 | 0.5946 | 0.8384 | 0.7435 | 0.9314 | 0.6397 | 0.8401 |
| PP-OCRv4_server_rec | 0.3626 | 0.2661 | 0.8486 | 0.6677 | 0.4097 | 0.3080 | 0.4623 | 0.5028 | 0.8362 | 0.2694 | 0.5455 | 0.5892 | 0.5735 |
| PP-OCRv5_mobile_rec | 0.4166 | 0.4944 | 0.8605 | 0.8753 | 0.7199 | 0.5786 | 0.7577 | 0.5570 | 0.7703 | 0.7248 | 0.8089 | 0.5398 | 0.8015 |
| PP-OCRv4_mobile_rec | 0.2980 | 0.2550 | 0.8398 | 0.6598 | 0.3218 | 0.2593 | 0.4724 | 0.4599 | 0.8106 | 0.2593 | 0.5924 | 0.5555 | 0.5301 |
单模型即可覆盖多语言和多类型文本，识别精度大幅领先前代产品和主流开源方案。
三、PP-OCRv5 Demo示例¶
四、推理性能参考数据¶
测试环境：
- NVIDIA Tesla V100
- Intel Xeon Gold 6271C
- PaddlePaddle 3.0.0
在 200 张图像（包括通用图像与文档图像）上测试。测试时从磁盘读取图像，因此读图时间及其他额外开销也被包含在总耗时内。如果将图像提前载入到内存，可进一步减少平均每图约 25 ms 的时间开销。
如果不特别说明，则：
- 使用 PP-OCRv4_mobile_det 和 PP-OCRv4_mobile_rec 模型。
- 不使用文档图像方向分类、文本图像矫正、文本行方向分类。
- 将
text_det_limit_type设置为"min"、text_det_limit_side_len设置为736。
1. PP-OCRv5 与 PP-OCRv4 推理性能对比¶
| 配置 | 说明 |
|---|---|
| v5_mobile | 使用 PP-OCRv5_mobile_det 和 PP-OCRv5_mobile_rec 模型。 |
| v4_mobile | 使用 PP-OCRv4_mobile_det 和 PP-OCRv4_mobile_rec 模型。 |
| v5_server | 使用 PP-OCRv5_server_det 和 PP-OCRv5_server_rec 模型。 |
| v4_server | 使用 PP-OCRv4_server_det 和 PP-OCRv4_server_rec 模型。 |
GPU：
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） | 平均 GPU 利用率（%） | 峰值 VRAM 用量（MB） | 平均 VRAM 用量（MB） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| v5_mobile | 0.62 | 1054.23 | 106.35 | 1829.36 | 1521.92 | 17.42 | 4190.00 | 3114.02 |
| v4_mobile | 0.29 | 2062.53 | 112.21 | 1713.10 | 1456.14 | 26.53 | 1304.00 | 1166.68 |
| v5_server | 0.74 | 878.84 | 105.68 | 1899.80 | 1569.46 | 34.39 | 5402.00 | 4683.93 |
| v4_server | 0.47 | 1322.06 | 108.06 | 1773.10 | 1518.94 | 55.25 | 6760.67 | 5788.02 |
CPU：
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） |
|---|---|---|---|---|---|
| v5_mobile | 1.75 | 371.82 | 965.89 | 2219.98 | 1830.97 |
| v4_mobile | 1.37 | 444.27 | 1007.33 | 2090.53 | 1797.76 |
| v5_server | 4.34 | 149.98 | 990.24 | 4020.85 | 3137.20 |
| v4_server | 5.42 | 115.20 | 999.03 | 4018.35 | 3105.29 |
说明：PP-OCRv5 的识别模型使用了更大的字典，需要更长的推理时间，导致 PP-OCRv5 的推理速度慢于 PP-OCRv4。
2. 使用辅助功能对 PP-OCRv5 推理性能的影响¶
| 配置 | 说明 |
|---|---|
| base | 不使用文档图像方向分类、文本图像矫正、文本行方向分类。 |
| with_textline | 使用文本行方向分类，不使用文档图像方向分类、文本图像矫正。 |
| with_all | 使用文档图像方向分类、文本图像矫正、文本行方向分类。 |
GPU：
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） | 平均GPU利用率（%） | 峰值 VRAM 用量（MB） | 平均 VRAM 用量（MB） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| base | 0.62 | 1054.23 | 106.35 | 1829.36 | 1521.92 | 17.42 | 4190.00 | 3114.02 |
| with_textline | 0.64 | 1012.32 | 106.37 | 1867.69 | 1527.42 | 19.16 | 4198.00 | 3115.05 |
| with_all | 1.09 | 562.99 | 105.67 | 2381.53 | 1792.48 | 10.77 | 2480.00 | 2065.54 |
CPU：
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） |
|---|---|---|---|---|---|
| base | 1.75 | 371.82 | 965.89 | 2219.98 | 1830.97 |
| with_textline | 1.87 | 347.61 | 972.08 | 2232.38 | 1822.13 |
| with_all | 3.13 | 195.25 | 828.37 | 2751.47 | 2179.70 |
说明：文本图像矫正等辅助功能会对端到端推理精度造成影响，因此并不一定使用的辅助功能越多、资源用量越大。
3. 文本检测模块输入缩放尺寸策略对 PP-OCRv5 推理性能的影响¶
| 配置 | 说明 |
|---|---|
| mobile_min_1280 | 使用 PP-OCRv5_mobile_det 和 PP-OCRv5_mobile_rec 模型，将 text_det_limit_type 设置为 "min"、text_det_limit_side_len 设置为 1280。 |
| mobile_min_736 | 使用 PP-OCRv5_mobile_det 和 PP-OCRv5_mobile_rec 模型，将 text_det_limit_type 设置为 "min"、text_det_limit_side_len 设置为 736。 |
| mobile_max_960 | 使用 PP-OCRv5_mobile_det 和 PP-OCRv5_mobile_rec 模型，将 text_det_limit_type 设置为 "max"、text_det_limit_side_len 设置为 960。 |
| mobile_max_640 | 使用 PP-OCRv5_mobile_det 和 PP-OCRv5_mobile_rec 模型，将 text_det_limit_type 设置为 "max"、text_det_limit_side_len 设置为 640。 |
| server_min_1280 | 使用 PP-OCRv5_server_det 和 PP-OCRv5_server_rec 模型，将 text_det_limit_type 设置为 "min"、text_det_limit_side_len 设置为 1280。 |
| server_min_736 | 使用 PP-OCRv5_server_det 和 PP-OCRv5_server_rec 模型，将 text_det_limit_type 设置为 "min"、text_det_limit_side_len 设置为 736。 |
| server_max_960 | 使用 PP-OCRv5_server_det 和 PP-OCRv5_server_rec 模型，将 text_det_limit_type 设置为 "max"、text_det_limit_side_len 设置为 960。 |
| server_max_640 | 使用 PP-OCRv5_server_det 和 PP-OCRv5_server_rec 模型，将 text_det_limit_type 设置为 "max"、text_det_limit_side_len 设置为 640。 |
GPU：
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） | 平均GPU利用率（%） | 峰值 VRAM 用量（MB） | 平均 VRAM 用量（MB） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| mobile_min_1280 | 0.66 | 985.77 | 109.52 | 1878.74 | 1536.43 | 18.01 | 4050.00 | 3407.33 |
| mobile_min_736 | 0.62 | 1054.23 | 106.35 | 1829.36 | 1521.92 | 17.42 | 4190.00 | 3114.02 |
| mobile_max_960 | 0.52 | 1206.68 | 104.01 | 1795.27 | 1484.73 | 18.66 | 2490.00 | 2173.91 |
| mobile_max_640 | 0.45 | 1353.49 | 103.32 | 1728.91 | 1470.64 | 18.55 | 2378.00 | 1998.62 |
| server_min_1280 | 0.86 | 759.10 | 107.81 | 1876.31 | 1572.20 | 37.33 | 10368.00 | 8287.41 |
| server_min_736 | 0.74 | 878.84 | 105.68 | 1899.80 | 1569.46 | 34.39 | 5402.00 | 4683.93 |
| server_max_960 | 0.64 | 988.85 | 103.61 | 1831.31 | 1544.26 | 30.29 | 2929.33 | 2079.90 |
| server_max_640 | 0.57 | 1036.90 | 102.89 | 1838.36 | 1532.50 | 28.91 | 3153.33 | 2743.40 |
CPU：
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） |
|---|---|---|---|---|---|
| mobile_min_1280 | 2.00 | 326.44 | 976.83 | 2233.16 | 1867.94 |
| mobile_min_736 | 1.75 | 371.82 | 965.89 | 2219.98 | 1830.97 |
| mobile_max_960 | 1.49 | 422.62 | 969.11 | 2048.67 | 1677.82 |
| mobile_max_640 | 1.31 | 459.11 | 978.41 | 2023.25 | 1616.42 |
| server_min_1280 | 5.57 | 117.08 | 991.34 | 4452.39 | 3286.19 |
| server_min_736 | 4.34 | 149.98 | 990.24 | 4020.85 | 3137.20 |
| server_max_960 | 3.39 | 186.59 | 984.67 | 3492.62 | 2977.13 |
| server_max_640 | 2.95 | 201.00 | 980.59 | 3342.38 | 2935.24 |
五、部署与二次开发¶
- 多系统支持：兼容Windows、Linux、Mac等主流操作系统。
- 多硬件支持：除了英伟达GPU外，还支持Intel CPU、昆仑芯、昇腾等新硬件推理和部署。
- 高性能推理插件：推荐结合高性能推理插件进一步提升推理速度，详见高性能推理指南。
- 服务化部署：支持高稳定性服务化部署方案，详见服务化部署指南。
- 二次开发能力：支持自定义数据集训练、字典扩展、模型微调。举例：如需增加韩文识别，可扩展字典并微调模型，无缝集成到现有产线，详见文本检测模块使用教程及文本识别模块使用教程