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PaddleOCR inference in PyTorch. Converted from [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)
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| 2026-07-24 | 1197 |
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# [PaddleOCR2Pytorch](https://github.com/frotms/PaddleOCR2Pytorch) 简体中文 | [English](README_en.md) ## 简介 **”白嫖“**[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)。 本项目旨在： - 学习PaddleOCR - 让PaddleOCR训练的模型在pytorch上使用 - 为paddle转pytorch提供参考 ## 注意 `PytorchOCR`由`>= PaddleOCRv2.0+`动态图版本移植。 **近期更新** - 2026.06.20 **[PP-StructureV3](./ptstructure/)** 文档结构化解析系统移植（全功能完成）： 1. 📄 **布局检测**：23类文档区域（标题、正文、表格、图片、公式、印章等） 2. 📊 **表格结构识别**：SLANeXt ViT+GRU 架构，有线/无线表格 HTML 输出 3. 📝 **公式识别**：PP-FormulaNet (PPHGNetV2+MBart)，S/M 双模型，LaTeX 输出 4. 🔖 **印章检测**：DB 印章文本检测 + OCR，fallback 全局 OCR 5. 🔧 **文档预处理**：doc_ori 方向分类 + UVDoc 去扭曲 + textline_ori 文本行方向 6. ⚡ **全局OCR**：全图一次检测+识别，对齐 PaddleX 架构 7. 📋 **多格式输出**：Markdown / JSON / 可视化 详见 [PP-StructureV3 移植指南](./skills/ppstructurev3_porting_guide.md) - 2026.06.17 **[PP-OCRv6](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/docs/version3.x/algorithm/PP-OCRv6/PP-OCRv6.md)**：新一代超高精度 OCR 1. 📐 **三档模型规格**：Tiny(1.5M) / Small(7.8M) / Medium(35M)，覆盖端侧到服务端全算力平台 2. 🏗️ **全新架构**：PPLCNetV4 骨干 + RepLKFPN/RepLKPAN 检测颈 + EncoderWithLightSVTR 识别颈 3. 🌍 **50种语言**统一支持（medium/small），Tiny支持49种语言 4. 🎯 相比PP-OCRv5_server，检测精度**提升4.6%**，识别精度**提升5.1%**，GPU推理速度**提升2.37倍** - 2025.05.25 **[PP-OCRv5](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/docs/version3.x/algorithm/PP-OCRv5/PP-OCRv5.md)**: 全场景高精度文字识别 1. 🌐 单模型支持**五种**文字类型(**简体中文**、**繁体中文**、**中文拼音**、**英文**和**日文**)。 2. ✍️ 支持复杂**手写体**识别：复杂连笔、非规范字迹识别性能显著提升。 3. 🎯 整体识别精度提升 - 多种应用场景达到 SOTA 精度, 相比上一版本PP-OCRv4，识别精度**提升13个百分点**！ - 2024.02.20 [PP-OCRv4](./doc/doc_ch/PP-OCRv4_introduction.md)，提供mobile和server两种模型 - PP-OCRv4-mobile：速度可比情况下，中文场景效果相比于PP-OCRv3再提升4.5%，英文场景提升10%，80语种多语言模型平均识别准确率提升8%以上 - PP-OCRv4-server：发布了目前精度最高的OCR模型，中英文场景上检测模型精度提升4.9%， 识别模型精度提升2% - 2023.04.16 公式识别[CAN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/algorithm_rec_can.md) - 2023.04.07 文本超分[Text Telescope](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/algorithm_sr_telescope.md) - 2022.10.17 文本识别：[ViTSTR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/algorithm_rec_vitstr.md) - 2022.10.07 文本检测：[DB++](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/algorithm_det_db.md) - 2022.07.24 文本检测算法(FCENET) - 2022.07.16 文本识别算法(SVTR) - 2022.06.19 文本识别算法(SAR) - 2022.05.29 [PP-OCRv3](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_ch/ppocr_introduction.md#pp-ocrv3)，速度可比情况下，中文场景效果相比于PP-OCRv2再提升5%，英文场景提升11%，80语种多语言模型平均识别准确率提升5%以上 - 2022.05.14 PP-OCRv3文本检测模型 - 2022.04.17 1种文本识别算法(NRTR) - 2022.03.20 1种文本检测算法(PSENet) - 2021.09.11 PP-OCRv2，CPU推理速度相比于PP-OCR server提升220%；效果相比于PP-OCR mobile 提升7% - 2021.06.01 更新SRN - 2021.04.25 更新AAAI 2021论文端到端识别算法PGNet - 2021.04.24 更新RARE - 2021.04.12 更新STARNET - 2021.04.08 更新DB, SAST, EAST, ROSETTA, CRNN - 2021.04.03 更新多语言识别模型，目前支持语种超过27种，[多语言模型下载](./doc/doc_ch/models_list.md)，包括中文简体、中文繁体、英文、法文、德文、韩文、日文、意大利文、西班牙文、葡萄牙文、俄罗斯文、阿拉伯文等，后续计划可以参考[多语言研发计划](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/1048) - 2021.01.10 白嫖中英文通用OCR模型 ## 特性 高质量推理模型，准确的识别效果 - 超轻量PP-OCR系列：检测+ 方向分类器+ 识别 - 超轻量ptocr_mobile移动端系列 - 通用ptocr_server系列 - 支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别 - 支持多语言识别：韩语、日语、德语、法语等 <a name="模型下载"></a> ## [模型列表](./doc/doc_ch/models_list.md)（更新中） PyTorch模型下载链接：https://pan.baidu.com/s/1r1DELT8BlgxeOP2RqREJEg 提取码：6clx PaddleOCR模型百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1getAprT2l_JqwhjwML0g9g 提取码：lmv7 更多模型下载（包括多语言），可以参考[PT-OCR系列模型下载](./doc/doc_ch/models_list.md) ## 文档教程 - [快速安装](./doc/doc_ch/installation.md) - [模型预测](./doc/doc_ch/inference.md) - [Pipline](#Pipline) - [效果展示](#效果展示) - [参考文献](./doc/doc_ch/reference.md) - [FAQ](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.0/doc/doc_en/FAQ_en.md) - [参考](#参考) ## TODO - [x] PP-OCRv6：Tiny/Small/Medium 三档检测+识别模型转换完成，详见 [PP-OCRv6移植指南](./docs/PP-OCRv6_porting_guide.md) - [x] PP-OCRv5：[文档图像方向分类模块PP-LCNet_x1_0_doc_ori](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/version3.x/module_usage/doc_img_orientation_classification.htm
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