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大家好，我是小 G。
不得不说，2020 年绝对是 OCR 开源界的丰收年，各种开源 repo 横空出世，一次又一次的刷新开源界的 baseline，今天再次给大家种个草，介绍今年 OCR 开源领域 “真 · 良心之作” 百度飞桨 PaddleOCR。
先看下 PaddleOCR 自今年年中开源以来，短短几个月在 GitHub 上的表现：
7 月，8.6M 超轻量模型发布，GitHub Trending 日榜第一；
8 月，开源 CVPR2020 顶会 SOTA 算法，再上 GitHub 趋势榜单；
9 月，GitHub Star 数量已超过 3.4K， 近期又带来哪些重磅更新？
果然，看 9 月最新更新，PaddleOCR 再次诚意满满为大家带来真干货，直接看官方介绍：
数量上，这次 PaddleOCR 一口气发布了三个系列模型，满足移动端、服务器端各种场景需求。而且，多语言也妥妥安排上了，全部训练代码和模型毫无保留开源。其中 3.5M 超轻量文字识别模型，堪称目前业界开源的最轻量 OCR 模型了。
质量上，如此轻量的模型，效果有保障吗？不看广告，直接看疗效。
先看几个常见的通用场景识别效果：
3.5M 的模型能达到这个识别精度，绝对是良心之作了！
GitHub：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
论文下载链接：
https://arxiv.org/abs/2009.09941
快速体验 PaddleOCR 的 3.5M 超轻量 OCR 模型
PC 端快速尝试：（打开网页，选一张图片，即可实时看到结果）
https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr
手机端 App 安装体验
PaddleOCR 在百度大脑 EasyEdge 上开放了文字识别 APP demo。
示例效果如下（可以在 GitHub 首页找到下载二维码）
多个开源 repo 测试对比
简单对比一下目前主流 OCR 方向开源 repo 的核心能力：
从性能指标来看：
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，PaddleOCR 的 F1-Score 超过 0.5，这个性能已经很不错了。
从功能完备来看：
预训练模型大小：easyOCR 目前暂无超轻量模型，chineseocr_lite 最新的模型是 4.7M 左右，而 PaddleOCR 提供的 3.5M 无疑是目前业界已知最轻量的。
PIP 安装：目前仅 PaddleOCR 和 easyOCR 支持。
自定义训练：实际业务场景中，预训练模型往往不能满足需求，对于自定义训练和模型 Finetuning，目前只有 PaddleOCR 支持。
部署方面：easyOCR 模型较大不适合端侧部署，Chineseocr_lite 和 PaddleOCR 都具备端侧部署能力。
开发者可以根据自己的实际需求，选择适合自己的开源方案。
对于 PaddleOCR 3.5MB 的超轻量模型，是如何做到的，repo 中也给出了解释。
3.5M 超轻量模型应用了一套超轻量 OCR 系统 PP-OCR，主要由 DB 文本检测、检测框矫正和 CRNN 文本识别三部分组成。
该系统从骨干网络选择和调整、预测头部的设计、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型自动裁剪量化 8 个方面，采用 19 个有效策略，对各个模块的模型进行效果调优和瘦身。
其中，飞桨模型压缩库 PaddleSlim 为 PaddleOCR 超轻量化模型的实现提供了核心的技术支撑。从超轻量模型 8.1M 的压缩到 3.5M，模型大小降低了 56.79%，其中检测模型速度提升 21%，而且整体模型精度还有提升。
除了 3.5M 超轻量 OCR 模型，PaddleOCR 提供了多语言预训练模型（英、德、法、韩、日），支持自定义训练和丰富的部署方式。
想了解更多，欢迎加入 PaddleOCR 技术交流群，第一时间获得技术支持。
招募活动预告
另外，9 月 26 日，飞桨还将举办 OCR 方向的线下沙龙活动，欢迎北京 OCR 方向的开发者们，一起相聚中关村。
更多飞桨的相关内容，请参阅以下内容。
官网地址：
https://www.paddlepaddle.org.cn
PaddleOCR GitHub:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
PaddleSlim GitHub:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim
论文下载链接：
https://arxiv.org/abs/2009.09941
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