yujunjun/PaddleOCR
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Lin Manhui 5224079433
docs: fix PP-OCRv5 speed tables (#15682)
2025-06-11 18:37:29 +08:00

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# 一、PP-OCRv5简介
**PP-OCRv5** 是PP-OCR新一代文字识别解决方案，该方案聚焦于多场景、多文字类型的文字识别。在文字类型方面，PP-OCRv5支持简体中文、中文拼音、繁体中文、英文、日文5大主流文字类型，在场景方面，PP-OCRv5升级了中英复杂手写体、竖排文本、生僻字等多种挑战性场景的识别能力。在内部多场景复杂评估集上，PP-OCRv5较PP-OCRv4端到端提升13个百分点。
<div align="center">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/refs/heads/main/images/paddleocr/PP-OCRv5/algorithm_ppocrv5.png" width="600"/>
</div>
# 二、关键指标
### 1. 文本检测指标
<table>
<thead>
<tr>
<th>模型</th>
<th>手写中文</th>
<th>手写英文</th>
<th>印刷中文</th>
<th>印刷英文</th>
<th>繁体中文</th>
<th>古籍文本</th>
<th>日文</th>
<th>通用场景</th>
<th>拼音</th>
<th>旋转</th>
<th>扭曲</th>
<th>艺术字</th>
<th>平均</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><b>PP-OCRv5_server_det</b></td>
<td><b>0.803</b></td>
<td><b>0.841</b></td>
<td><b>0.945</b></td>
<td><b>0.917</b></td>
<td><b>0.815</b></td>
<td><b>0.676</b></td>
<td><b>0.772</b></td>
<td><b>0.797</b></td>
<td><b>0.671</b></td>
<td><b>0.8</b></td>
<td><b>0.876</b></td>
<td><b>0.673</b></td>
<td><b>0.827</b></td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv4_server_det</td>
<td>0.706</td>
<td>0.249</td>
<td>0.888</td>
<td>0.690</td>
<td>0.759</td>
<td>0.473</td>
<td>0.685</td>
<td>0.715</td>
<td>0.542</td>
<td>0.366</td>
<td>0.775</td>
<td>0.583</td>
<td>0.662</td>
</tr>
<tr>
<td><b>PP-OCRv5_mobile_det</b></td>
<td><b>0.744</b></td>
<td><b>0.777</b></td>
<td><b>0.905</b></td>
<td><b>0.910</b></td>
<td><b>0.823</b></td>
<td><b>0.581</b></td>
<td><b>0.727</b></td>
<td><b>0.721</b></td>
<td><b>0.575</b></td>
<td><b>0.647</b></td>
<td><b>0.827</b></td>
<td>0.525</td>
<td><b>0.770</b></td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv4_mobile_det</td>
<td>0.583</td>
<td>0.369</td>
<td>0.872</td>
<td>0.773</td>
<td>0.663</td>
<td>0.231</td>
<td>0.634</td>
<td>0.710</td>
<td>0.430</td>
<td>0.299</td>
<td>0.715</td>
<td><b>0.549</b></td>
<td>0.624</td>
</tr>
</tbody>
</table>
对比PP-OCRv4，PP-OCRv5在所有检测场景下均有明显提升，尤其在手写、古籍、日文检测能力上表现更优。
### 2. 文本识别指标
<div align="center">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/refs/heads/main/images/paddleocr/PP-OCRv5/ocrv5_rec_acc.png" width="600"/>
</div>
<table>
<thead>
<tr>
<th>评估集类别</th>
<th>手写中文</th>
<th>手写英文</th>
<th>印刷中文</th>
<th>印刷英文</th>
<th>繁体中文</th>
<th>古籍文本</th>
<th>日文</th>
<th>易混淆字符</th>
<th>通用场景</th>
<th>拼音</th>
<th>竖直文本</th>
<th>艺术字</th>
<th>加权平均</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>PP-OCRv5_server_rec</td>
<td><b>0.5807</b></td>
<td><b>0.5806</b></td>
<td><b>0.9013</b></td>
<td><b>0.8679</b></td>
<td><b>0.7472</b></td>
<td><b>0.6039</b></td>
<td><b>0.7372</b></td>
<td><b>0.5946</b></td>
<td><b>0.8384</b></td>
<td><b>0.7435</b></td>
<td><b>0.9314</b></td>
<td><b>0.6397</b></td>
<td><b>0.8401</b></td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv4_server_rec</td>
<td>0.3626</td>
<td>0.2661</td>
<td>0.8486</td>
<td>0.6677</td>
<td>0.4097</td>
<td>0.3080</td>
<td>0.4623</td>
<td>0.5028</td>
<td>0.8362</td>
<td>0.2694</td>
<td>0.5455</td>
<td>0.5892</td>
<td>0.5735</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv5_mobile_rec</td>
<td><b>0.4166</b></td>
<td><b>0.4944</b></td>
<td><b>0.8605</b></td>
<td><b>0.8753</b></td>
<td><b>0.7199</b></td>
<td><b>0.5786</b></td>
<td><b>0.7577</b></td>
<td><b>0.5570</b></td>
<td>0.7703</td>
<td><b>0.7248</b></td>
<td><b>0.8089</b></td>
<td>0.5398</td>
<td><b>0.8015</b></td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv4_mobile_rec</td>
<td>0.2980</td>
<td>0.2550</td>
<td>0.8398</td>
<td>0.6598</td>
<td>0.3218</td>
<td>0.2593</td>
<td>0.4724</td>
<td>0.4599</td>
<td><b>0.8106</b></td>
<td>0.2593</td>
<td>0.5924</td>
<td><b>0.5555</b></td>
<td>0.5301</td>
</tr>
</tbody>
</table>
单模型即可覆盖多语言和多类型文本，识别精度大幅领先前代产品和主流开源方案。
# 三、PP-OCRv5 Demo示例
<div align="center">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/refs/heads/main/images/paddleocr/PP-OCRv5/algorithm_ppocrv5_demo1.png" width="600"/>
</div>
<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/PaddleX3.0/doc_images/PP-OCRv5/algorithm_ppocrv5_demo.pdf">更多示例</a>
## 四、推理性能参考数据
测试环境：
- NVIDIA Tesla V100
- Intel Xeon Gold 6271C
- PaddlePaddle 3.0.0
在 200 张图像（包括通用图像与文档图像）上测试。测试时从磁盘读取图像，因此读图时间及其他额外开销也被包含在总耗时内。如果将图像提前载入到内存，可进一步减少平均每图约 25 ms 的时间开销。
如果不特别说明，则：
- 使用 PP-OCRv4_mobile_det 和 PP-OCRv4_mobile_rec 模型。
- 不使用文档图像方向分类、文本图像矫正、文本行方向分类。
- 将 `text_det_limit_type` 设置为 `"min"`、`text_det_limit_side_len` 设置为 `732`。
### 1. PP-OCRv5 与 PP-OCRv4 推理性能对比
| 配置 | 说明 |
| --- | --- |
| v5_mobile | 使用 PP-OCRv5_mobile_det 和 PP-OCRv5_mobile_rec 模型。 |
| v4_mobile | 使用 PP-OCRv4_mobile_det 和 PP-OCRv4_mobile_rec 模型。 |
| v5_server | 使用 PP-OCRv5_server_det 和 PP-OCRv5_server_rec 模型。 |
| v4_server | 使用 PP-OCRv4_server_det 和 PP-OCRv4_server_rec 模型。 |
**GPU，不使用高性能推理：**
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） | 平均GPU利用率（%） | 峰值 VRAM 用量（MB） | 平均 VRAM 用量（MB） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| v5_mobile | 0.56 | 1162 | 106.02 | 1576.43 | 1420.83 | 18.95 | 4342.00 | 3258.95 |
| v4_mobile | 0.27 | 2246 | 111.20 | 1392.22 | 1318.76 | 28.90 | 1304.00 | 1166.46 |
| v5_server | 0.70 | 929 | 105.31 | 1634.85 | 1428.55 | 36.21 | 5402.00 | 4685.13 |
| v4_server | 0.44 | 1418 | 106.96 | 1455.34 | 1346.95 | 58.82 | 6760.00 | 5817.46 |
**GPU，使用高性能推理：**
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） | 平均GPU利用率（%） | 峰值 VRAM 用量（MB） | 平均 VRAM 用量（MB） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| v5_mobile | 0.50 | 1301 | 106.50 | 1338.12 | 1155.86 | 11.97 | 4112.00 | 3536.36 |
| v4_mobile | 0.21 | 2887 | 114.09 | 1113.27 | 1054.46 | 15.22 | 2072.00 | 1840.59 |
| v5_server | 0.60 | 1084 | 105.73 | 1980.73 | 1776.20 | 22.10 | 12150.00 | 11849.40 |
| v4_server | 0.36 | 1687 | 104.15 | 1186.42 | 1065.67 | 38.12 | 13058.00 | 12679.00 |
**CPU，不使用高性能推理：**
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| v5_mobile | 1.43 | 455 | 798.93 | 11695.40 | 6829.09 |
| v4_mobile | 1.09 | 556 | 813.16 | 11996.30 | 6834.25 |
| v5_server | 3.79 | 172 | 799.24 | 50216.00 | 27902.40 |
| v4_server | 4.22 | 148 | 803.74 | 51428.70 | 28593.60 |
**CPU，使用高性能推理：**
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| v5_mobile | 1.14 | 571 | 339.68 | 3245.17 | 2560.55 |
| v4_mobile | 0.68 | 892 | 443.00 | 3057.38 | 2329.44 |
| v5_server | 3.56 | 183 | 797.03 | 45664.70 | 26905.90 |
| v4_server | 4.22 | 148 | 803.74 | 51428.70 | 28593.60 |
> 说明：PP-OCRv5 的识别模型使用了更大的字典，需要更长的推理时间，导致 PP-OCRv5 的推理速度慢于 PP-OCRv4。
### 2. 使用辅助功能对 PP-OCRv5 推理性能的影响
| 配置 | 说明 |
| --- | --- |
| base | 不使用文档图像方向分类、文本图像矫正、文本行方向分类。 |
| with_textline | 使用文本行方向分类，不使用文档图像方向分类、文本图像矫正。 |
| with_all | 使用文档图像方向分类、文本图像矫正、文本行方向分类。 |
**GPU，不使用高性能推理：**
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） | 平均GPU利用率（%） | 峰值 VRAM 用量（MB） | 平均 VRAM 用量（MB） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| base | 0.56 | 1162 | 106.02 | 1576.43 | 1420.83 | 18.95 | 4342.00 | 3258.95 |
| with_textline | 0.59 | 1104 | 105.58 | 1765.64 | 1478.53 | 19.48 | 4350.00 | 3267.77 |
| with_all | 1.02 | 600 | 104.92 | 1924.23 | 1628.50 | 10.96 | 2632.00 | 2217.01 |
**CPU，不使用高性能推理：**
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| base | 1.43 | 455 | 798.93 | 11695.40 | 6829.09 |
| with_textline | 1.50 | 434 | 799.47 | 12007.20 | 6882.22 |
| with_all | 1.93 | 316 | 646.49 | 11759.60 | 6940.54 |
> 说明：文本图像矫正等辅助功能会对端到端推理精度造成影响，因此并不一定使用的辅助功能越多、资源用量越大。
### 3. 文本检测模块输入缩放尺寸策略对 PP-OCRv5 推理性能的影响
| 配置 | 说明 |
| --- | --- |
| mobile_min_1280 | 使用 PP-OCRv5_mobile_det 和 PP-OCRv5_mobile_rec 模型，将 `text_det_limit_type` 设置为 `"min"`、`text_det_limit_side_len` 设置为 `1280`。 |
| mobile_min_736 | 使用 PP-OCRv5_mobile_det 和 PP-OCRv5_mobile_rec 模型，将 `text_det_limit_type` 设置为 `"min"`、`text_det_limit_side_len` 设置为 `1280`。 |
| mobile_max_960 | 使用 PP-OCRv5_mobile_det 和 PP-OCRv5_mobile_rec 模型，将 `text_det_limit_type` 设置为 `"max"`、`text_det_limit_side_len` 设置为 `960`。 |
| mobile_max_640 | 使用 PP-OCRv5_mobile_det 和 PP-OCRv5_mobile_rec 模型，将 `text_det_limit_type` 设置为 `"max"`、`text_det_limit_side_len` 设置为 `640`。 |
| server_min_1280 | 使用 PP-OCRv5_server_det 和 PP-OCRv5_server_rec 模型，将 `text_det_limit_type` 设置为 `"min"`、`text_det_limit_side_len` 设置为 `1280`。 |
| server_min_736 | 使用 PP-OCRv5_server_det 和 PP-OCRv5_server_rec 模型，将 `text_det_limit_type` 设置为 `"min"`、`text_det_limit_side_len` 设置为 `1280`。 |
| server_max_960 | 使用 PP-OCRv5_server_det 和 PP-OCRv5_server_rec 模型，将 `text_det_limit_type` 设置为 `"max"`、`text_det_limit_side_len` 设置为 `960`。 |
| server_max_640 | 使用 PP-OCRv5_server_det 和 PP-OCRv5_server_rec 模型，将 `text_det_limit_type` 设置为 `"max"`、`text_det_limit_side_len` 设置为 `640`。 |
**GPU，不使用高性能推理：**
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） | 平均GPU利用率（%） | 峰值 VRAM 用量（MB） | 平均 VRAM 用量（MB） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| mobile_min_1280 | 0.61 | 1071 | 109.12 | 1663.71 | 1439.72 | 19.27 | 4202.00 | 3550.32 |
| mobile_min_736 | 0.56 | 1162 | 106.02 | 1576.43 | 1420.83 | 18.95 | 4342.00 | 3258.95 |
| mobile_max_960 | 0.48 | 1313 | 103.49 | 1587.25 | 1395.48 | 19.37 | 2642.00 | 2319.03 |
| mobile_max_640 | 0.42 | 1436 | 103.07 | 1651.14 | 1422.62 | 18.95 | 2530.00 | 2149.11 |
| server_min_1280 | 0.82 | 795 | 107.17 | 1678.16 | 1428.94 | 40.43 | 10368.00 | 8320.43 |
| server_min_736 | 0.70 | 929 | 105.31 | 1634.85 | 1428.55 | 36.21 | 5402.00 | 4685.13 |
| server_max_960 | 0.59 | 1073 | 103.03 | 1590.19 | 1383.62 | 33.42 | 2928.00 | 2079.47 |
| server_max_640 | 0.54 | 1099 | 102.63 | 1602.09 | 1416.49 | 30.77 | 3152.00 | 2737.81 |
**CPU，不使用高性能推理：**
| 配置 | 平均每图耗时（s） | 平均每秒预测字符数量 | 平均 CPU 利用率（%） | 峰值 RAM 用量（MB） | 平均 RAM 用量（MB） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| mobile_min_1280 | 1.64 | 398 | 799.45 | 12344.10 | 7100.60 |
| mobile_min_736 | 1.43 | 455 | 798.93 | 11695.40 | 6829.09 |
| mobile_max_960 | 1.21 | 521 | 800.13 | 11099.10 | 6369.49 |
| mobile_max_640 | 1.01 | 597 | 802.52 | 9585.48 | 5573.52 |
| server_min_1280 | 4.48 | 145 | 800.49 | 50683.10 | 28273.30 |
| server_min_736 | 3.79 | 172 | 799.24 | 50216.00 | 27902.40 |
| server_max_960 | 2.67 | 237 | 797.63 | 49362.50 | 26075.60 |
| server_max_640 | 2.36 | 251 | 795.18 | 45656.10 | 24900.80 |
# 五、部署与二次开发
* **多系统支持**：兼容Windows、Linux、Mac等主流操作系统。
* **多硬件支持**：除了英伟达GPU外，还支持Intel CPU、昆仑芯、昇腾等新硬件推理和部署。
* **高性能推理插件**：推荐结合高性能推理插件进一步提升推理速度，详见[高性能推理指南](../../deployment/high_performance_inference.md)。
* **服务化部署**：支持高稳定性服务化部署方案，详见[服务化部署指南](../../deployment/serving.md)。
* **二次开发能力**：支持自定义数据集训练、字典扩展、模型微调。举例：如需增加韩文识别，可扩展字典并微调模型，无缝集成到现有产线，详见[文本检测模块使用教程](../../module_usage/text_detection.md)及[文本识别模块使用教程](../../module_usage/text_recognition.md)
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