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<a name="算法介绍"></a>
## 算法介绍
本文给出了PaddleOCR已支持的文本检测算法和文本识别算法列表，以及每个算法在**英文公开数据集**上的模型和指标，主要用于算法简介和算法性能对比，更多包括中文在内的其他数据集上的模型请参考[PP-OCR v2.0 系列模型下载](./models_list.md)。

- [1.文本检测算法](#文本检测算法)
- [2.文本识别算法](#文本识别算法)

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### 1.文本检测算法

PaddleOCR开源的文本检测算法列表：
- [x]  DB([paper]( https://arxiv.org/abs/1911.08947)) [2]（ppocr推荐）
- [x]  EAST([paper](https://arxiv.org/abs/1704.03155))[1]
- [x]  SAST([paper](https://arxiv.org/abs/1908.05498))[4]

在ICDAR2015文本检测公开数据集上，算法效果如下：

|模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|EAST|ResNet50_vd|88.76%|81.36%|84.90%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_east_v2.0_train.tar)|
|EAST|MobileNetV3|78.24%|79.15%|78.69%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_mv3_east_v2.0_train.tar)|
|DB|ResNet50_vd|86.41%|78.72%|82.38%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_db_v2.0_train.tar)|
|DB|MobileNetV3|77.29%|73.08%|75.12%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_mv3_db_v2.0_train.tar)|
|SAST|ResNet50_vd|91.83%|81.80%|86.52%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_icdar15_v2.0_train.tar)|

在Total-text文本检测公开数据集上，算法效果如下：

|模型|骨干网络|precision|recall|Hmean|下载链接|
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|SAST|ResNet50_vd|89.05%|76.80%|82.47%|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0_train.tar)|

**说明：** SAST模型训练额外加入了icdar2013、icdar2017、COCO-Text、ArT等公开数据集进行调优。PaddleOCR用到的经过整理格式的英文公开数据集下载：[百度云地址](https://pan.baidu.com/s/12cPnZcVuV1zn5DOd4mqjVw) (提取码: 2bpi)

PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中[模型训练/评估中的文本检测部分](./detection.md)。


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### 2.文本识别算法

PaddleOCR基于动态图开源的文本识别算法列表：
- [x]  CRNN([paper](https://arxiv.org/abs/1507.05717))[7]（ppocr推荐）
- [x]  Rosetta([paper](https://arxiv.org/abs/1910.05085))[10]
- [ ]  STAR-Net([paper](http://www.bmva.org/bmvc/2016/papers/paper043/index.html))[11] coming soon
- [ ]  RARE([paper](https://arxiv.org/abs/1603.03915v1))[12] coming soon
- [ ]  SRN([paper](https://arxiv.org/abs/2003.12294))[5] coming soon

参考[DTRB][3](https://arxiv.org/abs/1904.01906)文字识别训练和评估流程，使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练，在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估，算法效果如下：

|模型|骨干网络|Avg Accuracy|模型存储命名|下载链接|
|-|-|-|-|-|
|Rosetta|Resnet34_vd|80.9%|rec_r34_vd_none_none_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0_train.tar)|
|Rosetta|MobileNetV3|78.05%|rec_mv3_none_none_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_none_none_ctc_v2.0_train.tar)|
|CRNN|Resnet34_vd|82.76%|rec_r34_vd_none_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)|
|CRNN|MobileNetV3|79.97%|rec_mv3_none_bilstm_ctc|[下载链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0_train.tar)|

PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[模型训练/评估中的文本识别部分](./recognition.md)。