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# 文本识别模块使用教程
## 一、概述
文本识别模块是OCR（光学字符识别）系统中的核心部分，负责从图像中的文本区域提取出文本信息。该模块的性能直接影响到整个OCR系统的准确性和效率。文本识别模块通常接收文本检测模块输出的文本区域的边界框（Bounding Boxes）作为输入，然后通过复杂的图像处理和深度学习算法，将图像中的文本转化为可编辑和可搜索的电子文本。文本识别结果的准确性，对于后续的信息提取和数据挖掘等应用至关重要。
## 二、支持模型列表
> 推理耗时仅包含模型推理耗时，不包含前后处理耗时。表格中的“常规模式”耗时对应本地 <code>paddle_static</code> 推理引擎。
<table>
<tr>
<th>模型</th><th>模型下载链接</th>
<th>识别 Avg Accuracy(%)</th>
<th>GPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>CPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>模型存储大小（MB）</th>
<th>介绍</th>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv6_medium_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv6_medium_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv6_medium_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>83.2*</td>
<td>- / -</td>
<td>- / -</td>
<td>73.3</td>
<td rowspan="3">PP-OCRv6 文本识别模型，基于 PPLCNetV4 + LightSVTR + CTC/NRTR 多头解码器，单模型支持 50 种语言（tiny 档 49 种）。medium 档相比 PP-OCRv5_server 综合识别精度提升 5.1%。</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv6_small_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv6_small_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv6_small_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>81.3*</td>
<td>- / -</td>
<td>- / -</td>
<td>20.4</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv6_tiny_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv6_tiny_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv6_tiny_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>73.5*</td>
<td>- / -</td>
<td>- / -</td>
<td>4.4</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv5_server_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
PP-OCRv5_server_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv5_server_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>86.38</td>
<td>8.46 / 2.36</td>
<td>31.21 / 31.21</td>
<td>81</td>
<td rowspan="2">PP-OCRv5_rec 是新一代文本识别模型。该模型致力于以单一模型高效、精准地支持简体中文、繁体中文、英文、日文四种主要语言，以及手写、竖版、拼音、生僻字等复杂文本场景的识别。在保持识别效果的同时，兼顾推理速度和模型鲁棒性，为各种场景下的文档理解提供高效、精准的技术支撑。</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv5_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>81.29</td>
<td>5.43 / 1.46</td>
<td>21.20 / 5.32</td>
<td>16</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv4_server_rec_doc</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
PP-OCRv4_server_rec_doc_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv4_server_rec_doc_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>86.58</td>
<td>8.69 / 2.78</td>
<td>37.93 / 37.93</td>
<td>182</td>
<td>PP-OCRv4_server_rec_doc是在PP-OCRv4_server_rec的基础上，在更多中文文档数据和PP-OCR训练数据的混合数据训练而成，增加了部分繁体字、日文、特殊字符的识别能力，可支持识别的字符为1.5万+，除文档相关的文字识别能力提升外，也同时提升了通用文字的识别能力</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv4_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv4_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv4_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>78.74</td>
<td>5.26 / 1.12</td>
<td>17.48 / 3.61</td>
<td>10.5</td>
<td>PP-OCRv4的轻量级识别模型，推理效率高，可以部署在包含端侧设备的多种硬件设备中</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv4_server_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv4_server_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv4_server_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>85.19</td>
<td>8.75 / 2.49</td>
<td>36.93 / 36.93</td>
<td>173</td>
<td>PP-OCRv4的服务器端模型，推理精度高，可以部署在多种不同的服务器上</td>
</tr>
<tr>
<td>en_PP-OCRv4_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
en_PP-OCRv4_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/en_PP-OCRv4_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>70.39</td>
<td>4.81 / 1.23</td>
<td>17.20 / 4.18</td>
<td>7.5</td>
<td>基于PP-OCRv4识别模型训练得到的超轻量英文识别模型，支持英文、数字识别</td>
</tr>
</table>
> *注：PP-OCRv6 指标基于内部多场景评估集测得，PP-OCRv5/v4 指标基于通用评估集测得，两者评估集不同，指标不可直接对比。
> ❗ 以上列出的是文本识别模块重点支持的<b>4个核心模型</b>，该模块总共支持<b>20个全量模型</b>，包含多个多语言文本识别模型，完整的模型列表如下：
<details><summary> 👉模型列表详情</summary>
* <b>PP-OCRv6 多场景模型</b>
<table>
<tr>
<th>模型</th><th>模型下载链接</th>
<th>识别 Avg Accuracy(%)</th>
<th>GPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>CPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>模型存储大小（MB）</th>
<th>介绍</th>
</tr>
</table>
* <b>PP-OCRv5 多场景模型</b>
<table>
<tr>
<th>模型</th><th>模型下载链接</th>
<th>中文识别 Avg Accuracy(%)</th>
<th>英文识别 Avg Accuracy(%)</th>
<th>繁体中文识别 Avg Accuracy(%)</th>
<th>日文识别 Avg Accuracy(%)</th>
<th>GPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>CPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>模型存储大小（MB）</th>
<th>介绍</th>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv6_medium_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv6_medium_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv6_medium_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>83.2*</td>
<td>- / -</td>
<td>- / -</td>
<td>73.3</td>
<td rowspan="3">PP-OCRv6 文本识别模型，基于 PPLCNetV4 + LightSVTR + CTC/NRTR 多头解码器，单模型支持 50 种语言（tiny 档 49 种）。medium 档相比 PP-OCRv5_server 综合识别精度提升 5.1%。</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv6_small_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv6_small_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv6_small_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>81.3*</td>
<td>- / -</td>
<td>- / -</td>
<td>20.4</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv6_tiny_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv6_tiny_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv6_tiny_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>73.5*</td>
<td>- / -</td>
<td>- / -</td>
<td>4.4</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv5_server_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
PP-OCRv5_server_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv5_server_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>86.38</td>
<td>64.70</td>
<td>93.29</td>
<td>60.35</td>
<td>8.46 / 2.36</td>
<td>31.21 / 31.21</td>
<td>81</td>
<td rowspan="2">PP-OCRv5_rec 是新一代文本识别模型。该模型致力于以单一模型高效、精准地支持简体中文、繁体中文、英文、日文四种主要语言，以及手写、竖版、拼音、生僻字等复杂文本场景的识别。在保持识别效果的同时，兼顾推理速度和模型鲁棒性，为各种场景下的文档理解提供高效、精准的技术支撑。</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv5_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>81.29</td>
<td>66.00</td>
<td>83.55</td>
<td>54.65</td>
<td>5.43 / 1.46</td>
<td>21.20 / 5.32</td>
<td>16</td>
</tr>
</table>
* <b>中文识别模型</b>
<table>
<tr>
<th>模型</th><th>模型下载链接</th>
<th>识别 Avg Accuracy(%)</th>
<th>GPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>CPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>模型存储大小（MB）</th>
<th>介绍</th>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv4_server_rec_doc</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
PP-OCRv4_server_rec_doc_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv4_server_rec_doc_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>86.58</td>
<td>8.69 / 2.78</td>
<td>37.93 / 37.93</td>
<td>182</td>
<td>PP-OCRv4_server_rec_doc是在PP-OCRv4_server_rec的基础上，在更多中文文档数据和PP-OCR训练数据的混合数据训练而成，增加了部分繁体字、日文、特殊字符的识别能力，可支持识别的字符为1.5万+，除文档相关的文字识别能力提升外，也同时提升了通用文字的识别能力</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv4_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv4_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv4_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>78.74</td>
<td>5.26 / 1.12</td>
<td>17.48 / 3.61</td>
<td>10.5</td>
<td>PP-OCRv4的轻量级识别模型，推理效率高，可以部署在包含端侧设备的多种硬件设备中</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv4_server_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv4_server_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv4_server_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>85.19</td>
<td>8.75 / 2.49</td>
<td>36.93 / 36.93</td>
<td>173</td>
<td>PP-OCRv4的服务器端模型，推理精度高，可以部署在多种不同的服务器上</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv3_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
PP-OCRv3_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv3_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>72.96</td>
<td>3.89 / 1.16</td>
<td>8.72 / 3.56</td>
<td>10.3</td>
<td>PP-OCRv3的轻量级识别模型，推理效率高，可以部署在包含端侧设备的多种硬件设备中</td>
</tr>
</table>
<table>
<tr>
<th>模型</th><th>模型下载链接</th>
<th>识别 Avg Accuracy(%)</th>
<th>GPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>CPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>模型存储大小（MB）</th>
<th>介绍</th>
</tr>
<tr>
<td>ch_SVTRv2_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/ch_SVTRv2_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/ch_SVTRv2_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>68.81</td>
<td>10.38 / 8.31</td>
<td>66.52 / 30.83</td>
<td>80.5</td>
<td rowspan="1">
SVTRv2 是一种由复旦大学视觉与学习实验室（FVL）的OpenOCR团队研发的服务端文本识别模型，其在PaddleOCR算法模型挑战赛 - 赛题一：OCR端到端识别任务中荣获一等奖，A榜端到端识别精度相比PP-OCRv4提升6%。
</td>
</tr>
</table>
<table>
<tr>
<th>模型</th><th>模型下载链接</th>
<th>识别 Avg Accuracy(%)</th>
<th>GPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>CPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>模型存储大小（MB）</th>
<th>介绍</th>
</tr>
<tr>
<td>ch_RepSVTR_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/ch_RepSVTR_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/ch_RepSVTR_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>65.07</td>
<td>6.29 / 1.57</td>
<td>20.64 / 5.40</td>
<td>48.8</td>
<td rowspan="1"> RepSVTR 文本识别模型是一种基于SVTRv2 的移动端文本识别模型，其在PaddleOCR算法模型挑战赛 - 赛题一：OCR端到端识别任务中荣获一等奖，B榜端到端识别精度相比PP-OCRv4提升2.5%，推理速度持平。</td>
</tr>
</table>
* <b>英文识别模型</b>
<table>
<tr>
<th>模型</th><th>模型下载链接</th>
<th>识别 Avg Accuracy(%)</th>
<th>GPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>CPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>模型存储大小（MB）</th>
<th>介绍</th>
</tr>
<tr>
<td>en_PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
en_PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/en_PP-OCRv5_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td> 85.25</td>
<td>-</td>
<td>-</td>
<td>7.5</td>
<td>基于PP-OCRv5识别模型训练得到的超轻量级英文识别模型，进一步提升英文文本的识别准确率，优化空格漏识别的问题，并提高对手写英文文本的识别效果。</td>
</tr>
<tr>
<td>en_PP-OCRv4_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
en_PP-OCRv4_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/en_PP-OCRv4_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td> 70.39</td>
<td>4.81 / 1.23</td>
<td>17.20 / 4.18</td>
<td>7.5</td>
<td>基于PP-OCRv4识别模型训练得到的超轻量英文识别模型，支持英文、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>en_PP-OCRv3_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
en_PP-OCRv3_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/en_PP-OCRv3_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>70.69</td>
<td>3.56 / 0.78</td>
<td>8.44 / 5.78</td>
<td>17.3</td>
<td>基于PP-OCRv3识别模型训练得到的超轻量英文识别模型，支持英文、数字识别</td>
</tr>
</table>
* <b>多语言识别模型</b>
<table>
<tr>
<th>模型</th><th>模型下载链接</th>
<th>识别 Avg Accuracy(%)</th>
<th>GPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>CPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>模型存储大小（MB）</th>
<th>介绍</th>
</tr>
<tr>
<td>korean_PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
korean_PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/korean_PP-OCRv5_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>88.0</td>
<td>5.43 / 1.46</td>
<td>21.20 / 5.32</td>
<td>14</td>
<td>基于PP-OCRv5识别模型训练得到的超轻量韩文识别模型，支持韩文、英文和数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>latin_PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
latin_PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/latin_PP-OCRv5_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>84.7</td>
<td>5.43 / 1.46</td>
<td>21.20 / 5.32</td>
<td>14</td>
<td>基于PP-OCRv5识别模型训练得到的拉丁文识别模型，支持大部分拉丁字母语言、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>eslav_PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
eslav_PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/eslav_PP-OCRv5_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>81.6</td>
<td>5.43 / 1.46</td>
<td>21.20 / 5.32</td>
<td>14</td>
<td>基于PP-OCRv5识别模型训练得到的东斯拉夫语言识别模型， 支持东斯拉夫语言、英文和数字识别</td>
</tr>
</tr>
<tr>
<td>th_PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
th_PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/th_PP-OCRv5_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>82.68</td>
<td>-</td>
<td>-</td>
<td>7.5</td>
<td>基于PP-OCRv5识别模型训练得到的泰语识别模型， 支持泰语、英文和数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>el_PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
el_PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/el_PP-OCRv5_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>89.28</td>
<td>-</td>
<td>-</td>
<td>7.5</td>
<td>基于PP-OCRv5识别模型训练得到的希腊语识别模型， 支持希腊语、英文和数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>arabic_PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
arabic_PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/arabic_PP-OCRv5_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>81.27</td>
<td>-</td>
<td>-</td>
<td>7.6</td>
<td>基于PP-OCRv5识别模型训练得到的超轻量阿拉伯字母识别模型，支持阿拉伯字母、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>cyrillic_PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
cyrillic_PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/cyrillic_PP-OCRv5_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>80.27</td>
<td>-</td>
<td>-</td>
<td>7.7</td>
<td>基于PP-OCRv5识别模型训练得到的超轻量斯拉夫字母识别模型，支持斯拉夫字母、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>devanagari_PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
devanagari_PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/devanagari_PP-OCRv5_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>84.96</td>
<td>-</td>
<td>-</td>
<td>7.5</td>
<td>基于PP-OCRv5识别模型训练得到的超轻量天城文识别模型，支持印地文、梵文等字母以及数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>te_PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
te_PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/te_PP-OCRv5_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>87.65</td>
<td>-</td>
<td>-</td>
<td>7.5</td>
<td>基于PP-OCRv5识别模型训练得到的超轻量泰卢固文识别模型，支持泰卢固文、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>ta_PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
ta_PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/ta_PP-OCRv5_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>94.2</td>
<td>-</td>
<td>-</td>
<td>7.5</td>
<td>基于PP-OCRv5识别模型训练得到的超轻量泰米尔文识别模型，支持泰米尔文、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>korean_PP-OCRv3_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
korean_PP-OCRv3_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/korean_PP-OCRv3_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>60.21</td>
<td>3.73 / 0.98</td>
<td>8.76 / 2.91</td>
<td>9.6</td>
<td>基于PP-OCRv3识别模型训练得到的超轻量韩文识别模型，支持韩文、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>japan_PP-OCRv3_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
japan_PP-OCRv3_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/japan_PP-OCRv3_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>45.69</td>
<td>3.86 / 1.01</td>
<td>8.62 / 2.92</td>
<td>9.8</td>
<td>基于PP-OCRv3识别模型训练得到的超轻量日文识别模型，支持日文、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>chinese_cht_PP-OCRv3_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
chinese_cht_PP-OCRv3_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/chinese_cht_PP-OCRv3_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>82.06</td>
<td>3.90 / 1.16</td>
<td>9.24 / 3.18</td>
<td>10.8</td>
<td>基于PP-OCRv3识别模型训练得到的超轻量繁体中文识别模型，支持繁体中文、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>te_PP-OCRv3_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
te_PP-OCRv3_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/te_PP-OCRv3_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>95.88</td>
<td>3.59 / 0.81</td>
<td>8.28 / 6.21</td>
<td>8.7</td>
<td>基于PP-OCRv3识别模型训练得到的超轻量泰卢固文识别模型，支持泰卢固文、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>ka_PP-OCRv3_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
ka_PP-OCRv3_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/ka_PP-OCRv3_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>96.96</td>
<td>3.49 / 0.89</td>
<td>8.63 / 2.77</td>
<td>17.4</td>
<td>基于PP-OCRv3识别模型训练得到的超轻量卡纳达文识别模型，支持卡纳达文、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>ta_PP-OCRv3_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
ta_PP-OCRv3_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/ta_PP-OCRv3_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>76.83</td>
<td>3.49 / 0.86</td>
<td>8.35 / 3.41</td>
<td>8.7</td>
<td>基于PP-OCRv3识别模型训练得到的超轻量泰米尔文识别模型，支持泰米尔文、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>latin_PP-OCRv3_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
latin_PP-OCRv3_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/latin_PP-OCRv3_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>76.93</td>
<td>3.53 / 0.78</td>
<td>8.50 / 6.83</td>
<td>8.7</td>
<td>基于PP-OCRv3识别模型训练得到的超轻量拉丁文识别模型，支持拉丁文、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>arabic_PP-OCRv3_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
arabic_PP-OCRv3_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/arabic_PP-OCRv3_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>73.55</td>
<td>3.60 / 0.83</td>
<td>8.44 / 4.69</td>
<td>17.3</td>
<td>基于PP-OCRv3识别模型训练得到的超轻量阿拉伯字母识别模型，支持阿拉伯字母、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>cyrillic_PP-OCRv3_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
cyrillic_PP-OCRv3_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/cyrillic_PP-OCRv3_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>94.28</td>
<td>3.56 / 0.79</td>
<td>8.22 / 2.76</td>
<td>8.7</td>
<td>基于PP-OCRv3识别模型训练得到的超轻量斯拉夫字母识别模型，支持斯拉夫字母、数字识别</td>
</tr>
<tr>
<td>devanagari_PP-OCRv3_mobile_rec</td>
<td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/\
devanagari_PP-OCRv3_mobile_rec_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/devanagari_PP-OCRv3_mobile_rec_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>96.44</td>
<td>3.60 / 0.78</td>
<td>6.95 / 2.87</td>
<td>8.7</td>
<td>基于PP-OCRv3识别模型训练得到的超轻量梵文字母识别模型，支持梵文字母、数字识别</td>
</tr>
</table>
<strong>测试环境说明:</strong>
<ul>
 <li><b>性能测试环境</b>
 <ul>
 <li><strong>测试数据集：</strong>
 <ul>
 <li>
 中文识别模型： PaddleOCR 自建的中文数据集，覆盖街景、网图、文档、手写多个场景，其中文本识别包含 1.1w 张图片。
 </li>
 <li>
 ch_SVTRv2_rec：<a href="https://aistudio.baidu.com/competition/detail/1131/0/introduction">PaddleOCR算法模型挑战赛 - 赛题一：OCR端到端识别任务</a>A榜评估集。
 </li>
 <li>
 ch_RepSVTR_rec：<a href="https://aistudio.baidu.com/competition/detail/1131/0/introduction">PaddleOCR算法模型挑战赛 - 赛题一：OCR端到端识别任务</a>B榜评估集。
 </li>
 <li>
 英文识别模型：PaddleOCR 自建的英文数据集。
 </li>
 <li>
 多语言识别模型：PaddleOCR 自建的多语种数据集。
 </li>
 </ul>
 </li>
 <li><strong>硬件配置：</strong>
 <ul>
 <li>GPU：NVIDIA Tesla T4</li>
 <li>CPU：Intel Xeon Gold 6271C @ 2.60GHz</li>
 </ul>
 </li>
 <li><strong>软件环境：</strong>
 <ul>
 <li>Ubuntu 20.04 / CUDA 11.8 / cuDNN 8.9 / TensorRT 8.6.1.6</li>
 <li>paddlepaddle-gpu 3.0.0 / paddleocr 3.0.3</li>
 </ul>
 </li>
 </ul>
 </li>
 <li><b>推理模式说明</b></li>
 </ul>
<table border="1">
 <thead>
 <tr>
 <th>模式</th>
 <th>GPU配置</th>
 <th>CPU配置</th>
 <th>加速技术组合</th>
 </tr>
 </thead>
 <tbody>
 <tr>
 <td>常规模式</td>
 <td>FP32精度 / 无TRT加速</td>
 <td>FP32精度 / 8线程</td>
 <td>PaddleInference</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>高性能模式</td>
 <td>选择先验精度类型和加速策略的最优组合</td>
 <td>FP32精度 / 8线程</td>
 <td>选择先验最优后端（Paddle/OpenVINO/TRT等）</td>
 </tr>
 </tbody>
</table>
</details>
## 三、快速开始
> ❗ 在快速开始前，请先安装 PaddleOCR 的 wheel 包，详细请参考 [安装教程](../installation.md)。
使用一行命令即可快速体验：
```bash
paddleocr text_recognition -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_rec_001.png
```
上述示例默认使用 <code>paddle_static</code> 推理引擎，请先按照[飞桨框架安装](../paddlepaddle_installation.md)完成 PaddlePaddle 安装。
如果选择 `transformers` 作为推理引擎，请确保已配置 Transformers 环境，然后执行如下命令：
```bash
# 使用 transformers 引擎进行推理
paddleocr text_recognition -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_rec_001.png \
 --engine transformers
```
如果选择 `onnxruntime` 作为推理引擎，请确保已配置 ONNX Runtime 环境，然后执行如下命令：
```bash
# 使用 onnxruntime 引擎进行推理
paddleocr text_recognition -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_rec_001.png \
 --engine onnxruntime
```
在大多数场景下，默认的 `paddle_static` 推理引擎通常具备更好的推理性能，建议优先使用。
<b>注：</b>PaddleOCR 官方模型默认从 HuggingFace 获取，如运行环境访问 HuggingFace 不便，可通过环境变量修改模型源为 BOS：`PADDLE_PDX_MODEL_SOURCE="BOS"`，未来将支持更多主流模型源；
您也可以将文本识别的模块中的模型推理集成到您的项目中。运行以下代码前，请您下载[示例图片](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_rec_001.png)到本地。
```python
from paddleocr import TextRecognition
model = TextRecognition()
output = model.predict(input="general_ocr_rec_001.png", batch_size=1)
for res in output:
 res.print()
 res.save_to_img(save_path="./output/")
 res.save_to_json(save_path="./output/res.json")
```
上述示例默认使用 <code>paddle_static</code> 推理引擎，请先按照[飞桨框架安装](../paddlepaddle_installation.md)完成 PaddlePaddle 安装。
如果选择 `transformers` 作为推理引擎，请确保已配置 Transformers 环境，然后执行如下代码：
```python
from paddleocr import TextRecognition
model = TextRecognition(engine="transformers")
output = model.predict(input="general_ocr_rec_001.png", batch_size=1)
for res in output:
 res.print()
 res.save_to_img(save_path="./output/")
 res.save_to_json(save_path="./output/res.json")
```
如果选择 `onnxruntime` 作为推理引擎，请确保已配置 ONNX Runtime 环境，然后执行如下代码：
```python
from paddleocr import TextRecognition
model = TextRecognition(engine="onnxruntime")
output = model.predict(input="general_ocr_rec_001.png", batch_size=1)
for res in output:
 res.print()
 res.save_to_img(save_path="./output/")
 res.save_to_json(save_path="./output/res.json")
```
在大多数场景下，默认的 `paddle_static` 推理引擎通常具备更好的推理性能，建议优先使用。
训练后的模型如果想使用 `paddle_dynamic` 或 `transformers` 引擎，请参考后文 [推理引擎](#五推理引擎) 中的 [权重转换](#52-权重转换) 部分将模型由 `pdparams` 格式通过 PaddleX 转换为 `safetensors` 格式。
运行后，得到的结果为：
```bash
{'res': {'input_path': 'general_ocr_rec_001.png', 'page_index': None, 'rec_text': '绿洲仕格维花园公寓', 'rec_score': 0.9823867082595825}}
```
运行结果参数含义如下：
<ul>
<li><code>input_path</code>：表示输入待预测文本行图像的路径</li>
<li><code>page_index</code>：如果输入是PDF文件，则表示当前是PDF的第几页，否则为 <code>None</code></li>
<li><code>rec_text</code>：表示文本行图像的预测文本</li>
<li><code>rec_score</code>：表示文本行图像的预测置信度</li>
</ul>
可视化图片如下：
<img src="https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/refs/heads/main/images/modules/text_recog/general_ocr_rec_001.png"/>
相关方法、参数等说明如下：
* <code>TextRecognition</code>实例化文本识别模型，具体说明如下：
<table>
<thead>
<tr>
<th>参数</th>
<th>参数说明</th>
<th>参数类型</th>
<th>默认值</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><code>model_name</code></td>
<td><b>含义：</b>模型名称。<br/>
<b>说明：</b>
如果设置为<code>None</code>，则使用<code>PP-OCRv6_medium_rec</code>。</td>
<td><code>str|None</code></td>
<td><code>None</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>model_dir</code></td>
<td><b>含义：</b>模型存储路径。</td>
<td><code>str|None</code></td>
<td><code>None</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>device</code></td>
<td><b>含义：</b>用于推理的设备。<br/>
<b>说明：</b>
<b>例如：</b><code>"cpu"</code>、<code>"gpu"</code>、<code>"npu"</code>、<code>"gpu:0"</code>、<code>"gpu:0,1"</code>。<br/>
如指定多个设备，将进行并行推理。<br/>
默认情况下，优先使用 GPU 0；若不可用则使用 CPU。
</td>
<td><code>str|None</code></td>
<td><code>None</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>engine</code></td>
<td><b>含义：</b>推理引擎。<br><b>说明：</b>支持 <code>None</code>（默认值）、<code>paddle</code>、<code>paddle_static</code>、<code>paddle_dynamic</code>、<code>transformers</code>、<code>onnxruntime</code>。保持为默认值 <code>None</code> 时，本地推理默认使用 <code>paddle_static</code> 引擎。详细说明、取值、兼容性规则与示例请参见 <a href="../inference_deployment/local_inference/inference_engine.md">推理引擎与配置说明</a>。</td>
<td><code>str|None</code></td>
<td><code>None</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>engine_config</code></td>
<td><b>含义：</b>推理引擎配置。<br><b>说明：</b>推荐与 <code>engine</code> 搭配使用。详细字段、兼容性规则与示例请参见 <a href="../inference_deployment/local_inference/inference_engine.md">推理引擎与配置说明</a>。</td>
<td><code>dict|None</code></td>
<td><code>None</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>enable_hpi</code></td>
<td><b>含义：</b>是否启用高性能推理。</td>
<td><code>bool</code></td>
<td><code>False</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>use_tensorrt</code></td>
<td><b>含义：</b>是否启用 Paddle Inference 的 TensorRT 子图引擎。<br/>
<b>说明：</b>
如果模型不支持通过 TensorRT 加速，即使设置了此标志，也不会使用加速。<br/>
对于 CUDA 11.8 版本的飞桨，兼容的 TensorRT 版本为 8.x（x>=6），建议安装 TensorRT 8.6.1.6。<br/>
</td>
<td><code>bool</code></td>
<td><code>False</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>precision</code></td>
<td><b>含义：</b>当使用 Paddle Inference 的 TensorRT 子图引擎时设置的计算精度。<br/>
<b>说明：</b>
<b>可选项：</b><code>"fp32"</code>、<code>"fp16"</code>。</td>
<td><code>str</code></td>
<td><code>"fp32"</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>enable_mkldnn</code></td>
<td>
<b>含义：</b>是否启用 MKL-DNN 加速推理。<br/>
<b>说明：</b>
如果 MKL-DNN 不可用或模型不支持通过 MKL-DNN 加速，即使设置了此标志，也不会使用加速。<br/>
</td>
<td><code>bool</code></td>
<td><code>True</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>mkldnn_cache_capacity</code></td>
<td>
<b>含义：</b>MKL-DNN 缓存容量。
</td>
<td><code>int</code></td>
<td><code>10</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>cpu_threads</code></td>
<td><b>含义：</b>在 CPU 上推理时使用的线程数量。</td>
<td><code>int</code></td>
<td><code>10</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>input_shape</code></td>
<td><b>含义：</b>模型输入图像尺寸，格式为 <code>(C, H, W)</code>。</td>
<td><code>tuple|None</code></td>
<td><code>None</code></td>
</tr>
</tbody>
</table>
* 调用文本识别模型的 <code>predict()</code> 方法进行推理预测，该方法会返回一个结果列表。另外，本模块还提供了 <code>predict_iter()</code> 方法。两者在参数接受和结果返回方面是完全一致的，区别在于 <code>predict_iter()</code> 返回的是一个 <code>generator</code>，能够逐步处理和获取预测结果，适合处理大型数据集或希望节省内存的场景。可以根据实际需求选择使用这两种方法中的任意一种。<code>predict()</code> 方法参数有 <code>input</code> 和 <code>batch_size</code>，具体说明如下：
<table>
<thead>
<tr>
<th>参数</th>
<th>参数说明</th>
<th>参数类型</th>
<th>默认值</th>
</tr>
</thead>
<tr>
<td><code>input</code></td>
<td><b>含义：</b>待预测数据，支持多种输入类型，必填。<br/>
<b>说明：</b>
<ul>
<li><b>Python Var</b>：如 <code>numpy.ndarray</code> 表示的图像数据</li>
<li><b>str</b>：如图像文件或者PDF文件的本地路径：<code>/root/data/img.jpg</code>；<b>如URL链接</b>，如图像文件或PDF文件的网络URL：<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_rec_001.png">示例</a>；<b>如本地目录</b>，该目录下需包含待预测图像，如本地路径：<code>/root/data/</code>(当前不支持目录中包含PDF文件的预测，PDF文件需要指定到具体文件路径)</li>
<li><b>list</b>：列表元素需为上述类型数据，如<code>[numpy.ndarray, numpy.ndarray]</code>，<code>["/root/data/img1.jpg", "/root/data/img2.jpg"]</code>，<code>["/root/data1", "/root/data2"]</code></li>
</ul>
</td>
<td><code>Python Var|str|list</code></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><code>batch_size</code></td>
<td><b>含义：</b>批大小<br/>
<b>说明：</b>
可设置为任意正整数。</td>
<td><code>int</code></td>
<td>1</td>
</tr>
</table>
* 对预测结果进行处理，每个样本的预测结果均为对应的Result对象，且支持打印、保存为图片、保存为<code>json</code>文件的操作:
<table>
<thead>
<tr>
<th>方法</th>
<th>方法说明</th>
<th>参数</th>
<th>参数类型</th>
<th>参数说明</th>
<th>默认值</th>
</tr>
</thead>
<tr>
<td rowspan="3"><code>print()</code></td>
<td rowspan="3">打印结果到终端</td>
<td><code>format_json</code></td>
<td><code>bool</code></td>
<td>是否对输出内容进行使用 <code>JSON</code> 缩进格式化</td>
<td><code>True</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>indent</code></td>
<td><code>int</code></td>
<td>指定缩进级别，以美化输出的 <code>JSON</code> 数据，使其更具可读性，仅当 <code>format_json</code> 为 <code>True</code> 时有效</td>
<td>4</td>
</tr>
<tr>
<td><code>ensure_ascii</code></td>
<td><code>bool</code></td>
<td>控制是否将非 <code>ASCII</code> 字符转义为 <code>Unicode</code>。设置为 <code>True</code> 时，所有非 <code>ASCII</code> 字符将被转义；<code>False</code> 则保留原始字符，仅当<code>format_json</code>为<code>True</code>时有效</td>
<td><code>False</code></td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="3"><code>save_to_json()</code></td>
<td rowspan="3">将结果保存为json格式的文件</td>
<td><code>save_path</code></td>
<td><code>str</code></td>
<td>保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致</td>
<td>无</td>
</tr>
<tr>
<td><code>indent</code></td>
<td><code>int</code></td>
<td>指定缩进级别，以美化输出的 <code>JSON</code> 数据，使其更具可读性，仅当 <code>format_json</code> 为 <code>True</code> 时有效</td>
<td>4</td>
</tr>
<tr>
<td><code>ensure_ascii</code></td>
<td><code>bool</code></td>
<td>控制是否将非 <code>ASCII</code> 字符转义为 <code>Unicode</code>。设置为 <code>True</code> 时，所有非 <code>ASCII</code> 字符将被转义；<code>False</code> 则保留原始字符，仅当<code>format_json</code>为<code>True</code>时有效</td>
<td><code>False</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>save_to_img()</code></td>
<td>将结果保存为图像格式的文件</td>
<td><code>save_path</code></td>
<td><code>str</code></td>
<td>保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致</td>
<td>无</td>
</tr>
</table>
* 此外，也支持通过属性获取带结果的可视化图像和预测结果，具体如下：
<table>
<thead>
<tr>
<th>属性</th>
<th>属性说明</th>
</tr>
</thead>
<tr>
<td rowspan="1"><code>json</code></td>
<td rowspan="1">获取预测的<code>json</code>格式的结果</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1"><code>img</code></td>
<td rowspan="1">获取格式为<code>dict</code>的可视化图像</td>
</tr>
</table>
## 四、二次开发
如果以上模型在您的场景上效果仍然不理想，您可以尝试以下步骤进行二次开发，此处以训练 `PP-OCRv5_server_rec` 举例，其他模型替换对应配置文件即可。首先，您需要准备文本识别的数据集，可以参考[文本识别 Demo 数据](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/data/ocr_rec_dataset_examples.tar)的格式准备，准备好后，即可按照以下步骤进行模型训练和导出，导出后，可以将模型快速集成到上述 API 中。此处以文本识别 Demo 数据示例。在训练模型之前，请确保已经按照[安装文档](../installation.md)安装了 PaddleOCR 所需要的依赖。
## 4.1 数据集、预训练模型准备
### 4.1.1 准备数据集
```shell
# 下载示例数据集
wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/data/ocr_rec_dataset_examples.tar
tar -xf ocr_rec_dataset_examples.tar
```
### 4.1.2 下载预训练模型
```shell
# 下载 PP-OCRv5_server_rec 预训练模型
wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv5_server_rec_pretrained.pdparams
```
### 4.2 模型训练
PaddleOCR 对代码进行了模块化，训练 `PP-OCRv5_server_rec` 识别模型时需要使用 `PP-OCRv5_server_rec` 的[配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/{{PADDLEOCR_GITHUB_REF}}/configs/rec/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_rec.yml)。
训练命令如下：
```bash
#单卡训练 (默认训练方式)
python3 tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_rec.yml \
 -o Global.pretrained_model=./PP-OCRv5_server_rec_pretrained.pdparams
#多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_rec.yml \
 -o Global.pretrained_model=./PP-OCRv5_server_rec_pretrained.pdparams
```
### 4.3 模型评估
您可以评估已经训练好的权重，如，`output/xxx/xxx.pdparams`，使用如下命令进行评估：
```bash
#注意将pretrained_model的路径设置为本地路径。若使用自行训练保存的模型，请注意修改路径和文件名为{path/to/weights}/{model_name}。
#demo 测试集评估
python3 tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_rec.yml -o \
Global.pretrained_model=output/xxx/xxx.pdparams
```
### 4.4 模型导出
```bash
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_rec.yml -o \
Global.pretrained_model=output/xxx/xxx.pdparams \
Global.save_inference_dir="./PP-OCRv5_server_rec_infer/"
```
导出模型后，静态图模型会存放于当前目录的`./PP-OCRv5_server_rec_infer/`中，在该目录下，您将看到如下文件：
 ```
 ./PP-OCRv5_server_rec_infer/
 ├── inference.json
 ├── inference.pdiparams
 ├── inference.yml
 ```
至此，二次开发完成，该静态图模型可以直接集成到 PaddleOCR 的 API 中。
训练后的模型如果想使用 `paddle_dynamic` 或 `transformers` 引擎，请参考后文 [推理引擎](#五推理引擎) 中的 [权重转换](#52-权重转换) 部分将模型由 `pdparams` 格式通过 PaddleX 转换为 `safetensors` 格式。
## 五、推理引擎 {#五推理引擎}
关于推理引擎的详细说明、取值、兼容性规则与示例请参见 <a href="../inference_deployment/local_inference/inference_engine.md">推理引擎与配置说明</a>。
### 5.1 速度数据
<table border="1">
 <thead>
 <tr>
 <th>model</th>
 <th>engine</th>
 <th>Preprocessing (ms)</th>
 <th>Inference (ms)</th>
 <th>PostProcessing (ms)</th>
 <th>End-to-End (ms)</th>
 </tr>
 </thead>
 <tbody>
 <tr>
 <td rowspan="4">PP-OCRv5_mobile_rec</td>
 <td>paddle_static</td>
 <td>1.94</td>
 <td>6.69</td>
 <td>1.00</td>
 <td>9.76</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>paddle_dynamic</td>
 <td>1.97</td>
 <td>35.38</td>
 <td>1.11</td>
 <td>38.60</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>transformers</td>
 <td>3.31</td>
 <td>17.70</td>
 <td>0.50</td>
 <td>21.68</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>onnxruntime</td>
 <td>1.82</td>
 <td>2.05</td>
 <td>0.91</td>
 <td>4.91</td>
 </tr>
 <tr>
 <td rowspan="4">PP-OCRv5_server_rec</td>
 <td>paddle_static</td>
 <td>1.98</td>
 <td>11.37</td>
 <td>1.21</td>
 <td>14.69</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>paddle_dynamic</td>
 <td>1.98</td>
 <td>23.89</td>
 <td>1.32</td>
 <td>27.34</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>transformers</td>
 <td>3.99</td>
 <td>11.69</td>
 <td>0.51</td>
 <td>16.36</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>onnxruntime</td>
 <td>1.80</td>
 <td>3.15</td>
 <td>0.90</td>
 <td>5.98</td>
 </tr>
 <tr>
 <td rowspan="4">PP-OCRv6_medium_rec</td>
 <td>paddle_static</td>
 <td>1.74</td>
 <td>5.38</td>
 <td>0.84</td>
 <td>8.08</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>paddle_dynamic</td>
 <td>1.76</td>
 <td>13.38</td>
 <td>0.85</td>
 <td>16.10</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>transformers</td>
 <td>2.58</td>
 <td>7.04</td>
 <td>0.41</td>
 <td>10.19</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>onnxruntime</td>
 <td>1.74</td>
 <td>2.28</td>
 <td>0.84</td>
 <td>4.97</td>
 </tr>
 <tr>
 <td rowspan="4">PP-OCRv6_small_rec</td>
 <td>paddle_static</td>
 <td>1.74</td>
 <td>4.73</td>
 <td>0.82</td>
 <td>7.41</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>paddle_dynamic</td>
 <td>1.76</td>
 <td>12.43</td>
 <td>0.87</td>
 <td>15.18</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>transformers</td>
 <td>2.55</td>
 <td>6.70</td>
 <td>0.41</td>
 <td>9.82</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>onnxruntime</td>
 <td>1.73</td>
 <td>1.79</td>
 <td>0.83</td>
 <td>4.46</td>
 </tr>
 <tr>
 <td rowspan="4">PP-OCRv6_tiny_rec</td>
 <td>paddle_static</td>
 <td>1.76</td>
 <td>2.77</td>
 <td>0.40</td>
 <td>5.04</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>paddle_dynamic</td>
 <td>1.75</td>
 <td>6.96</td>
 <td>0.36</td>
 <td>9.19</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>transformers</td>
 <td>2.45</td>
 <td>3.12</td>
 <td>0.40</td>
 <td>6.12</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>onnxruntime</td>
 <td>1.73</td>
 <td>0.92</td>
 <td>0.36</td>
 <td>3.12</td>
 </tr>
 </tbody>
</table>
<strong>测试环境说明:</strong>
<ul>
 <li><strong>测试数据：</strong><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_rec_001.jpg">示例图片</a></li>
 <li><strong>硬件配置：</strong>
 <ul>
 <li>GPU：NVIDIA A100 40G</li>
 <li>CPU：Intel(R) Xeon(R) Gold 6248 CPU @ 2.50GHz</li>
 </ul>
 </li>
 <li><strong>软件环境：</strong>
 <ul>
 <li>Ubuntu 22.04 / CUDA 12.6 / cuDNN 9.5</li>
 <li>paddlepaddle-gpu 3.2.1 / paddleocr 3.5 / transformers 5.4.0 / torch 2.10 / onnxruntime-gpu 1.23.2</li>
 </ul>
 </li>
</ul>
### 5.2 权重转换 {#52-权重转换}
使用推理引擎时，系统会自动下载官方预训练模型。若需使用自训练模型配合 `paddle_dynamic` 或 `transformers` 引擎，请参考 [PaddleX 文字识别模块权重转换](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/module_usage/tutorials/ocr_modules/text_recognition.html#442) 部分，将 `pdparams` 格式通过 PaddleX 转换为 `safetensors` 格式，即可无缝集成到 PaddleOCR 的 API 中进行推理。若需使用自训练模型配合`onnxruntime`引擎，请参考[PaddleX 获取 ONNX 模型](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/pipeline_deploy/paddle2onnx.html)获取onnx模型，即可无缝集成到 PaddleOCR 的 API 中进行推理。
## 六、FAQ