1. PaddleOCR 简述
OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。
PaddleOCR 的主要特性包括：
（1）超轻量模型
（2）通用识别大模型
（3）算法丰富且开源
（4）支持自定义训练
（5）支持C++预测、端侧部署、服务部署
支持多种OCR相关前沿算法，在此基础上打造产业级特色模型PP-OCR和PP-Structure，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程。
PaddleOCR 全框架示意图：
2. PaddleOCR 应用场景
2.1 通用场景
| 类别 | 亮点 |
|---|---|
| 高精度中文识别模型SVTR | 比PP-OCRv3识别模型精度高3%，<br />可用于数据挖掘或对预测效率要求不高的场景。 |
| 手写体识别 | 新增字形支持 |
2.2 制造业
| 类别 | 亮点 |
|---|---|
| 数码管识别 | 数码管数据合成、漏识别调优 |
| 液晶屏读数识别 | 检测模型蒸馏、Serving部署 |
| 包装生产日期 | 点阵字符合成、过曝过暗文字识别 |
| PCB文字识别 | 小尺寸文本检测与识别 |
| 电表识别 | 大分辨率图像检测调优 |
| 液晶屏缺陷检测 | 非文字字符识别 |
2.3 金融
| 类别 | 亮点 |
|---|---|
| 表单VQA | 多模态通用表单结构化提取 |
| 增值税发票 | 关键信息抽取，SER、RE任务训练 |
| 印章检测与识别 | 端到端弯曲文本识别 |
| 通用卡证识别 | 通用结构化提取 |
| 身份证识别 | 结构化提取、图像阴影 |
| 合同比对 | 密集文本检测、NLP串联 |
2.4 交通
| 类别 | 亮点 |
|---|---|
| 车牌识别 | 多角度图像、轻量模型、端侧部署 |
| 驾驶证/行驶证识别 | 敬请期待 |
| 快递单识别 | 敬请期待 |
