PaddleOCR은 출시 이후 최첨단 알고리즘(algorithm)과 실제 애플리케이션(application)에서의 입증된 성능 덕분에 학계, 산업계, 연구 커뮤니티에서 폭넓은 찬사를 받아왔습니다. Umi-OCR, OmniParser, MinerU, RAGFlow와 같은 유명 오픈소스 프로젝트에 이미 적용되어 전 세계 개발자(developer)들에게 필수 OCR 툴킷(toolkit)으로 자리 잡았습니다.
2025년 5월 20일, PaddlePaddle 팀은 **PaddlePaddle 3.0** 프레임워크의 공식 릴리스와 완전히 호환되는 PaddleOCR 3.0을 발표했습니다. 이 업데이트는 **텍스트 인식 정확도를 더욱 향상**시키고, **다중 텍스트 유형 인식** 및 **필기 인식**을 지원하며, 대규모 모델 애플리케이션의 **복잡한 문서의 고정밀 구문 분석**에 대한 증가하는 수요를 충족합니다. **ERNIE 4.5 Turbo**와 결합하면 주요 정보 추출 정확도가 크게 향상됩니다. 사용 설명서 전체는 [PaddleOCR 3.0 문서](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/en/index.html)를 참조하십시오.
PaddleOCR 3.0의 세 가지 주요 신규 기능:
- 범용 장면 텍스트 인식 모델(Universal-Scene Text Recognition Model) [PP-OCRv5](./docs/version3.x/algorithm/PP-OCRv5/PP-OCRv5.en.md): 다섯 가지 다른 텍스트 유형과 복잡한 필기체를 처리하는 단일 모델입니다. 전체 인식 정확도는 이전 세대보다 13%p 향상되었습니다. [온라인 체험](https://aistudio.baidu.com/community/app/91660/webUI)
- 일반 문서 파싱(parsing) 솔루션 [PP-StructureV3](./docs/version3.x/algorithm/PP-StructureV3/PP-StructureV3.en.md): 다중 레이아웃(multi-layout), 다중 장면 PDF의 고정밀 파싱(parsing)을 제공하며, 공개 벤치마크(benchmark)에서 많은 오픈 소스 및 클로즈드 소스 솔루션을 능가합니다. [온라인 체험](https://aistudio.baidu.com/community/app/518494/webUI)
- 지능형 문서 이해 솔루션 [PP-ChatOCRv4](./docs/version3.x/algorithm/PP-ChatOCRv4/PP-ChatOCRv4.en.md): ERNIE 4.5 Turbo에 의해 네이티브로 구동되며, 이전 모델보다 15%p 높은 정확도를 달성합니다. [온라인 체험](https://aistudio.baidu.com/community/app/518493/webUI)
PaddleOCR 3.0은 뛰어난 모델 라이브러리(model library)를 제공할 뿐만 아니라 모델 훈련, 추론 및 서비스 배포를 포괄하는 사용하기 쉬운 도구를 제공하여 개발자가 AI 애플리케이션을 신속하게 상용화할 수 있도록 지원합니다.
-`export_paddlex_config_to_yaml`가 특정 상황에서 정상 동작하지 않던 문제를 해결했습니다.
-`save_path`의 실제 동작과 문서 설명이 일치하지 않던 문제를 수정했습니다.
- 기본 서비스화 배포에서 MKL-DNN을 사용할 때 발생할 수 있는 다중 스레딩 오류를 수정했습니다.
- Latex-OCR 모델의 이미지 전처리 과정에서 채널 순서 오류를 수정했습니다.
- 텍스트 인식 모듈에서 시각화 이미지를 저장할 때 발생하던 채널 순서 오류를 수정했습니다.
- PP-StructureV3 파이프라인의 표 시각화 결과에 발생하던 채널 순서 오류를 수정했습니다.
- PP-StructureV3 파이프라인에서 특수한 상황에서 `overlap_ratio` 계산 시 발생하던 오버플로 문제를 수정했습니다.
- **문서 개선:**
- 문서의 `enable_mkldnn` 파라미터 설명을 프로그램의 실제 동작에 맞게 업데이트했습니다.
-`lang` 및 `ocr_version` 파라미터에 대한 문서 오류를 수정했습니다.
- CLI를 통해 생산 라인 설정 파일을 내보내는 방법을 문서에 추가했습니다.
- PP-OCRv5 성능 데이터 표에서 누락된 열을 복원했습니다.
- 다양한 구성에서 PP-StructureV3의 벤치마크 지표를 개선했습니다.
- **기타:**
- numpy, pandas 등 의존성 버전 제한을 완화하여 Python 3.12 지원을 복원했습니다.
#### **🔥🔥 2025.06.05: PaddleOCR 3.0.1 릴리스, 포함 내용:**
- **일부 모델 및 모델 구성 최적화:**
- PP-OCRv5의 기본 모델 구성을 업데이트하여 탐지 및 인식을 모두 mobile에서 server 모델로 변경했습니다. 대부분의 시나리오에서 기본 성능을 향상시키기 위해 구성의 `limit_side_len` 파라미터(parameter)가 736에서 64로 변경되었습니다.
- 99.42%의 정확도를 가진 새로운 텍스트 라인 방향 분류 모델 `PP-LCNet_x1_0_textline_ori`를 추가했습니다. OCR, PP-StructureV3, PP-ChatOCRv4 파이프라인의 기본 텍스트 라인 방향 분류기가 이 모델로 업데이트되었습니다.
- 텍스트 라인 방향 분류 모델 `PP-LCNet_x0_25_textline_ori`를 최적화하여 정확도를 3.3%p 향상시켜 현재 정확도는 98.85%입니다.
- **버전 3.0.0의 일부 문제점에 대한 최적화 및 수정, [상세 정보](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/en/update/update.html)**
🔥🔥2025.05.20: **PaddleOCR v3.0** 정식 출시, 포함 내용:
- **PP-OCRv5**: 모든 시나리오를 위한 고정밀 텍스트 인식 모델 - 이미지/PDF에서 즉시 텍스트 추출.
1. 🌐 단일 모델로 **다섯 가지** 텍스트 유형 지원 - **중국어 간체, 중국어 번체, 중국어 간체 병음, 영어, 일본어**를 단일 모델 내에서 원활하게 처리합니다.
2. ✍️ 향상된 **필기체 인식**: 복잡한 흘림체 및 비표준 필기체에서 성능이 크게 향상되었습니다.
3. 🎯 PP-OCRv4에 비해 **정확도 13%p 향상**, 다양한 실제 시나리오에서 SOTA(state-of-the-art) 성능을 달성했습니다.
- **PP-StructureV3**: 범용 문서 파싱(parsing) – 실제 시나리오를 위한 SOTA 이미지/PDF 파싱(parsing) 성능!
1. 🧮 **고정밀 다중 장면 PDF 파싱(parsing)**, OmniDocBench 벤치마크(benchmark)에서 오픈 소스 및 클로즈드 소스 솔루션을 모두 능가합니다.
2. 🧠 전문 기능에는 **도장 인식**, **차트-표 변환**, **중첩된 수식/이미지가 있는 표 인식**, **세로 텍스트 문서 파싱(parsing)**, **복잡한 표 구조 분석** 등이 포함됩니다.
- **PP-ChatOCRv4**: 지능형 문서 이해 – 이미지/PDF에서 단순한 텍스트가 아닌 핵심 정보 추출.
1. 🔥 이전 세대에 비해 PDF/PNG/JPG 파일의 핵심 정보 추출에서 **정확도 15%p 향상**.
2. 💻 **ERNIE 4.5 Turbo** 기본 지원, PaddleNLP, Ollama, vLLM 등을 통한 대규모 모델 배포와 호환됩니다.
3. 🤝 [PP-DocBee2](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/tree/develop/paddlemix/examples/ppdocbee2)와 통합되어 인쇄된 텍스트, 필기체, 도장, 표, 차트 등 복잡한 문서의 일반적인 요소 추출 및 이해를 지원합니다.
[설치 가이드](https://www.paddlepaddle.org.cn/en/install/quick?docurl=/documentation/docs/en/develop/install/pip/linux-pip_en.html)를 참조하여 PaddlePaddle을 설치한 후, PaddleOCR 툴킷을 설치하십시오.
# 다중 모드 대형 모델을 사용하는 경우 로컬 mllm 서비스를 시작해야 합니다. 문서: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0/docs/pipeline_usage/tutorials/vlm_pipelines/doc_understanding.en.md를 참조하여 배포하고 mllm_chat_bot_config 구성을 업데이트할 수 있습니다.
if use_mllm:
mllm_chat_bot_config = {
"module_name": "chat_bot",
"model_name": "PP-DocBee",
"base_url": "http://127.0.0.1:8080/", # your local mllm service url
PaddleOCR의 발전은 커뮤니티 없이는 불가능합니다! 💗 오랜 파트너, 새로운 협력자, 그리고 이름을 언급했든 안 했든 PaddleOCR에 열정을 쏟아부은 모든 분들께 진심으로 감사드립니다. 여러분의 지원이 우리의 원동력입니다!
| 프로젝트 이름 | 설명 |
| ------------ | ----------- |
| [RAGFlow](https://github.com/infiniflow/ragflow) <ahref="https://github.com/infiniflow/ragflow"><imgsrc="https://img.shields.io/github/stars/infiniflow/ragflow"></a>|심층 문서 이해 기반의 RAG 엔진.|
| [MinerU](https://github.com/opendatalab/MinerU) <ahref="https://github.com/opendatalab/MinerU"><imgsrc="https://img.shields.io/github/stars/opendatalab/MinerU"></a>|다중 유형 문서를 마크다운(Markdown)으로 변환하는 도구|
| [Umi-OCR](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR) <ahref="https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR"><imgsrc="https://img.shields.io/github/stars/hiroi-sora/Umi-OCR"></a>|무료, 오픈 소스, 배치 오프라인 OCR 소프트웨어.|
| [OmniParser](https://github.com/microsoft/OmniParser)<ahref="https://github.com/microsoft/OmniParser"><imgsrc="https://img.shields.io/github/stars/microsoft/OmniParser"></a> |순수 비전 기반 GUI 에이전트를 위한 화면 파싱(parsing) 도구.|
| [QAnything](https://github.com/netease-youdao/QAnything)<ahref="https://github.com/netease-youdao/QAnything"><imgsrc="https://img.shields.io/github/stars/netease-youdao/QAnything"></a> |무엇이든 기반으로 한 질의응답 시스템.|
| [PDF-Extract-Kit](https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit) <ahref="https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit"><imgsrc="https://img.shields.io/github/stars/opendatalab/PDF-Extract-Kit"></a>|복잡하고 다양한 PDF 문서에서 고품질 콘텐츠를 효율적으로 추출하도록 설계된 강력한 오픈 소스 툴킷.|
| [Dango-Translator](https://github.com/PantsuDango/Dango-Translator)<ahref="https://github.com/PantsuDango/Dango-Translator"><imgsrc="https://img.shields.io/github/stars/PantsuDango/Dango-Translator"></a> |화면의 텍스트를 인식하여 번역하고 번역 결과를 실시간으로 표시합니다.|
| [Learn more projects](./awesome_projects.md) | [More projects based on PaddleOCR](./awesome_projects.md)|
[](https://star-history.com/#PaddlePaddle/PaddleOCR&Date)
## 📄 라이선스
이 프로젝트는 [Apache 2.0 license](LICENSE)에 따라 배포됩니다.
## 🎓 인용
```
@misc{paddleocr2020,
title={PaddleOCR, Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle.},
