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PaddleOCR 2.9 发布，正式开源文本图像智能分析利器

发布日期：2024-10-25 06:23:20 浏览次数： 2564 作者：飞桨PaddlePaddle

OCR 方向的工程师，之前一定听说过 PaddleOCR 这个项目。目前项目累计 Star数量已超过 43k+ ，安装包月下载量超过 40w+ 。

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本次 PaddleOCR 最新发版，带来两大重磅升级，包括：

发布文档场景信息抽取v3（PP-ChatOCRv3-doc）开源版，大幅提升了文本图像版面解析能力，充分发挥文心一言语言理解优势，信息抽取整体效果相比于上一个版本提升 6 %，同时新增 7 个实用的 OCR 基础模型。
支持 OCR 领域低代码全流程开发能力，通过极简的 Python API 一键调用 17个 OCR 相关模型，提供基于统一命令和图形界面两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持各种主流硬件如英伟达GPU、昆仑芯、昇腾和寒武纪无缝切换。

PaddleOCR 代码库地址，欢迎大家star：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

PP-ChatOCRv3-doc 在线体验地址：

https://aistudio.baidu.com/community/app/182491/webUI

下面我们就对上述升级依次进行说明。

文档场景信息抽取v3开源版

PP-ChatOCRv3-doc 的系统流程如下图所示：首先输入预测图片，送入通用版面分析系统，经过版面分析后，预测图像中的文字信息和表格结构。将版面分析系统预测出的版面类别、文字、表格结构与 Query 之间进行向量检索，得到与 Query 相关的文本信息，然后送入 Prompt 生成器重新组合成，基于文心大语言模型将海量数据和知识的融合，信息抽取准确率高且应用广泛。其中版面分析系统中集成了图像矫正（可选）、版面区域定位、常规文本检测、印章文本检测、文本识别、表格识别等多个功能，可实现 CPU/GPU 上的高精度实时预测。通过大小模型的融合策略，各部分得以充分展现其优势：小模型以其高精度的图像处理能力脱颖而出，而大模型则展现出卓越的内容理解能力。

在研发 PP-ChatOCRv3-doc 同时，沉淀了 7 个实用的 OCR 基础模型，方便独立使用。具体如下：基于 RT-DETR 的 2 个高精度版面区域检测模型和 1 个基于 PicoDet 的高效率版面区域检测模型、高精度表格结构识别模型 SLANet_Plus 、文本图像矫正模型 UVDoc 、公式识别模型 LatexOCR 、基于 PP-LCNet 的文档图像方向分类模型。

OCR 领域低代码全流程开发

飞桨低代码开发工具 PaddleX，依托于 PaddleOCR 的先进技术，支持了 OCR 领域的低代码全流程开发能力。通过低代码全流程开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。这将显著减少模型开发的时间消耗，降低其开发难度，大大加快模型在行业中的应用和推广速度。特色如下：

模型丰富一键调用：将文本图像智能分析、通用 OCR 、通用版面解析、表格识别、公式识别、印章识别涉及的 17 个模型整合为 6 条模型产线，通过极简的 Python API 一键调用，快速体验模型效果。此外，同一套 API ，也支持图像分类、目标检测、图像分割、时序预测等共计 200+ 模型，形成 20+ 单功能模块，方便开发者进行模型组合使用。
提高效率降低门槛：提供基于统一命令和图形界面两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持高性能推理、服务化部署和端侧部署等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光等，进行模型开发时，都可以无缝切换。

下面是 PP-ChatOCRv3-doc 的快速推理程序，5 行代码实现经典模型和大语言模型的交互。

# 安装PaddlePaddle和PaddleX，PP-ChatOCRv3-doc的快速推理程序from paddlex import create_pipelinepredict = create_pipeline( pipeline="PP-ChatOCRv3-doc",llm_name="ernie-3.5",llm_params = {"api_type":"qianfan","ak":"","sk":""} )visual_result, visual_info = pipeline.visual_predict("https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/contract.pdf")vector = pipeline.build_vector(visual_info=visual_info)chat_result = pipeline.chat(key_list=["乙方", "手机号"], visual_info=visual_info, vector=vector)