yujunjun/PaddleOCR
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PaddleOCR/docs/version3.x/model_list.md
guoshengjian c0bb8c4faa
[docs] Update Performance Statistics in Docs (#15819) 
* Fix docs

* update performance

* update performance

* Fix docs

* update performance

* update performance

* Update docs

* Update tensorrt docs

* update performance

* update performance

* update performance

* update performance

* update performance

* modify chart recognition

* modify seal recognition

* Add resource notice

* Fix mcp docs

* Fix doc

* Fix name

* update performance

* Fix docs

* Fix docs

* Refactor MCP server docs

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Co-authored-by: Bobholamovic <mhlin425@whu.edu.cn>
Co-authored-by: Bobholamovic <bob1998425@hotmail.com>
2025-06-26 20:32:46 +08:00

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true

PaddleOCR模型列表（CPU/GPU）

PaddleOCR 内置了多条产线，每条产线都包含了若干模块，每个模块包含若干模型，具体使用哪些模型，您可以根据下边的 benchmark 数据来选择。如您更考虑模型精度，请选择精度较高的模型，如您更考虑模型推理速度，请选择推理速度较快的模型，如您更考虑模型存储大小，请选择存储大小较小的模型。

文本检测模块

模型 检测Hmean（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml 文件 模型下载链接
PP-OCRv5_server_det 83.8 89.55 / 70.19 383.15 / 383.15 101 PP-OCRv5_server_det.yaml 推理模型/训练模型
PP-OCRv5_mobile_det 79.0 10.67 / 6.36 57.77 / 28.15 4.7 PP-OCRv5_mobile_det.yaml 推理模型/训练模型
PP-OCRv4_server_det 82.56 127.82 / 98.87 585.95 / 489.77 109 PP-OCRv4_server_det.yaml 推理模型/训练模型
PP-OCRv4_mobile_det 63.8 9.87 / 4.17 56.60 / 20.79 4.7 PP-OCRv4_mobile_det.yaml 推理模型/训练模型
PP-OCRv3_mobile_det 78.68 9.90 / 3.60 41.93 / 20.76 2.1 PP-OCRv3_mobile_det.yaml 推理模型/训练模型
PP-OCRv3_server_det 80.11 119.50 / 75.00 379.35 / 318.35 102.1 PP-OCRv3_server_det.yaml 推理模型/训练模型
注：以上精度指标的评估集是 PaddleOCR 自建的中英文数据集，覆盖街景、网图、文档、手写多个场景，其中文本识别包含 593 张图片。

印章文本检测模块

模型名称 检测Hmean（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml 文件 模型下载链接
PP-OCRv4_mobile_seal_det 96.36 9.70 / 3.56 50.38 / 19.64 4.7 PP-OCRv4_mobile_seal_det.yaml 推理模型/训练模型
PP-OCRv4_server_seal_det 98.40 124.64 / 91.57 545.68 / 439.86 109 PP-OCRv4_server_seal_det.yaml 推理模型/训练模型
注：以上精度指标的评估集是 PaddleOCR 自建的印章数据集，包含500印章图像。

文本识别模块

  • 中文识别模型
模型 识别 Avg Accuracy(%) GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml 文件 模型下载链接
PP-OCRv5_server_rec 86.38 8.46 / 2.36 31.21 / 31.21 81 PP-OCRv5_server_rec.yaml 推理模型/训练模型
PP-OCRv5_mobile_rec 81.29 5.43 / 1.46 21.20 / 5.32 16 PP-OCRv5_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型
PP-OCRv4_server_rec_doc 86.58 8.69 / 2.78 37.93 / 37.93 182 PP-OCRv4_server_rec_doc.yaml 推理模型/训练模型
PP-OCRv4_mobile_rec 78.74 5.26 / 1.12 17.48 / 3.61 10.5 PP-OCRv4_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型
PP-OCRv4_server_rec 85.19 8.75 / 2.49 36.93 / 36.93 173 PP-OCRv4_server_rec.yaml 推理模型/训练模型
PP-OCRv3_mobile_rec 72.96 3.89 / 1.16 8.72 / 3.56 10.3 PP-OCRv3_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型

注：以上精度指标的评估集是 PaddleOCR 自建的中文数据集，覆盖街景、网图、文档、手写多个场景，其中文本识别包含 8367 张图片。

模型 识别 Avg Accuracy(%) GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml 文件 模型下载链接
ch_SVTRv2_rec 68.81 10.38 / 8.31 66.52 / 30.83 80.5 ch_SVTRv2_rec.yaml 推理模型/训练模型

注：以上精度指标的评估集是 PaddleOCR算法模型挑战赛 - 赛题一：OCR端到端识别任务A榜。

模型 识别 Avg Accuracy(%) GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml 文件 模型下载链接
ch_RepSVTR_rec 65.07 6.29 / 1.57 20.64 / 5.40 48.8 ch_RepSVTR_rec.yaml 推理模型/训练模型

注：以上精度指标的评估集是 PaddleOCR算法模型挑战赛 - 赛题一：OCR端到端识别任务B榜。

  • 英文识别模型
模型 识别 Avg Accuracy(%) GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml 文件 模型下载链接
en_PP-OCRv4_mobile_rec 70.39 4.81 / 1.23 17.20 / 4.18 7.5 en_PP-OCRv4_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型
en_PP-OCRv3_mobile_rec 70.69 3.56 / 0.78 8.44 / 5.78 17.3 en_PP-OCRv3_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型

注：以上精度指标的评估集是 PaddleOCR 自建的英文数据集。

  • 多语言识别模型
模型 识别 Avg Accuracy(%) GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml 文件 模型下载链接
korean_PP-OCRv3_mobile_rec 60.21 3.73 / 0.98 8.76 / 2.91 9.6 korean_PP-OCRv3_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型
japan_PP-OCRv3_mobile_rec 45.69 3.86 / 1.01 8.62 / 2.92 9.8 japan_PP-OCRv3_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型
chinese_cht_PP-OCRv3_mobile_rec 82.06 3.90 / 1.16 9.24 / 3.18 10.8 chinese_cht_PP-OCRv3_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型
te_PP-OCRv3_mobile_rec 95.88 3.59 / 0.81 8.28 / 6.21 8.7 te_PP-OCRv3_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型
ka_PP-OCRv3_mobile_rec 96.96 3.49 / 0.89 8.63 / 2.77 17.4 ka_PP-OCRv3_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型
ta_PP-OCRv3_mobile_rec 76.83 3.49 / 0.86 8.35 / 3.41 8.7 ta_PP-OCRv3_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型
latin_PP-OCRv3_mobile_rec 76.93 3.53 / 0.78 8.50 / 6.83 8.7 latin_PP-OCRv3_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型
arabic_PP-OCRv3_mobile_rec 73.55 3.60 / 0.83 8.44 / 4.69 17.3 arabic_PP-OCRv3_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型
cyrillic_PP-OCRv3_mobile_rec 94.28 3.56 / 0.79 8.22 / 2.76 8.7 cyrillic_PP-OCRv3_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型
devanagari_PP-OCRv3_mobile_rec 96.44 3.60 / 0.78 6.95 / 2.87 8.7 devanagari_PP-OCRv3_mobile_rec.yaml 推理模型/训练模型

注：以上精度指标的评估集是 PaddleOCR 自建的多语种数据集。

公式识别模块

模型 En-BLEU(%) Zh-BLEU(%) GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml 文件 模型下载链接
UniMERNet 85.91 43.50 1311.84 / 1311.84 - / 8288.07 1530 UniMERNet.yaml 推理模型/训练模型
PP-FormulaNet-S 87.00 45.71 182.25 / 182.25 - / 254.39 224 PP-FormulaNet-S.yaml 推理模型/训练模型
PP-FormulaNet-L 90.36 45.78 1482.03 / 1482.03 - / 3131.54 695 PP-FormulaNet-L.yaml 推理模型/训练模型
PP-FormulaNet_plus-S 88.71 53.32 179.20 / 179.20 - / 260.99 248 PP-FormulaNet_plus-S.yaml 推理模型/训练模型
PP-FormulaNet_plus-M 91.45 89.76 1040.27 / 1040.27 - / 1615.80 592 PP-FormulaNet_plus-M.yaml 推理模型/训练模型
PP-FormulaNet_plus-L 92.22 90.64 1476.07 / 1476.07 - / 3125.58 698 PP-FormulaNet_plus-L.yaml 推理模型/训练模型
LaTeX_OCR_rec 74.55 39.96 1088.89 / 1088.89 - / - 99 LaTeX_OCR_rec.yaml 推理模型/训练模型
注：以上精度指标测量自 PaddleX 内部自建公式识别测试集。LaTeX_OCR_rec在LaTeX-OCR公式识别测试集的BLEU score为 0.8821。

表格结构识别模块

模型 精度（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml 文件 模型下载链接
SLANet 59.52 23.96 / 21.75 - / 43.12 6.9 SLANet.yaml 推理模型/训练模型
SLANet_plus 63.69 23.43 / 22.16 - / 41.80 6.9 SLANet_plus.yaml 推理模型/训练模型
SLANeXt_wired 69.65 85.92 / 85.92 - / 501.66 351 SLANeXt_wired.yaml 推理模型/训练模型
SLANeXt_wireless SLANeXt_wireless.yaml 推理模型/训练模型
注：以上精度指标测量自 PaddleX 内部自建高难度中文表格识别数据集。

表格单元格检测模块

模型 mAP(%) GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml 文件 模型下载链接
RT-DETR-L_wired_table_cell_det 82.7 33.47 / 27.02 402.55 / 256.56 124 RT-DETR-L_wired_table_cell_det.yaml 推理模型/训练模型
RT-DETR-L_wireless_table_cell_det RT-DETR-L_wireless_table_cell_det.yaml 推理模型/训练模型

注：以上精度指标测量自 PaddleX 内部自建表格单元格检测数据集。

表格分类模块

模型 Top1 Acc(%) GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml文件 模型下载链接
PP-LCNet_x1_0_table_cls 94.2 2.62 / 0.60 3.17 / 1.14 6.6 PP-LCNet_x1_0_table_cls.yaml 推理模型/训练模型

注：以上精度指标测量自 PaddleX 内部自建表格分类数据集。

文本图像矫正模块

模型名称 CER GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml 文件 模型下载链接
UVDoc 0.179 19.05 / 19.05 - / 869.82 30.3 UVDoc.yaml 推理模型/训练模型
注：以上精度指标测量自 PaddleX自建的图像矫正数据集。

版面区域检测模块

  • 版面检测模型，包含20个常见的类别：文档标题、段落标题、文本、页码、摘要、目录、参考文献、脚注、页眉、页脚、算法、公式、公式编号、图像、表格、图和表标题（图标题、表格标题和图表标题）、印章、图表、侧栏文本和参考文献内容
模型 mAP(0.5)（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml文件 模型下载链接
PP-DocLayout_plus-L 83.2 53.03 / 17.23 634.62 / 378.32 126.01 PP-DocLayout_plus-L.yaml 推理模型/训练模型

注：以上精度指标的评估集是自建的版面区域检测数据集，包含中英文论文、杂志、报纸、研报、PPT、试卷、课本等 1300 张文档类型图片。

  • 文档图像版面子模块检测，包含1个 版面区域 类别，能检测多栏的报纸、杂志的每个子文章的文本区域:
模型 mAP(0.5)（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml文件 模型下载链接
PP-DocBlockLayout 95.9 34.60 / 28.54 506.43 / 256.83 123.92 PP-DocBlockLayout.yaml 推理模型/训练模型

注：以上精度指标的评估集是自建的版面子区域检测数据集，包含中英文论文、杂志、报纸、研报、PPT、试卷、课本等 1000 张文档类型图片。

  • 版面检测模型，包含23个常见的类别：文档标题、段落标题、文本、页码、摘要、目录、参考文献、脚注、页眉、页脚、算法、公式、公式编号、图像、图表标题、表格、表格标题、印章、图表标题、图表、页眉图像、页脚图像、侧栏文本
模型 mAP(0.5)（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml文件 模型下载链接
PP-DocLayout-L 90.4 33.59 / 33.59 503.01 / 251.08 123.76 PP-DocLayout-L.yaml 推理模型/训练模型
PP-DocLayout-M 75.2 13.03 / 4.72 43.39 / 24.44 22.578 PP-DocLayout-M.yaml 推理模型/训练模型
PP-DocLayout-S 70.9 11.54 / 3.86 18.53 / 6.29 4.834 PP-DocLayout-S.yaml 推理模型/训练模型

注：以上精度指标的评估集是自建的版面区域检测数据集，包含中英文论文、杂志和研报等常见的 500 张文档类型图片。

  • 表格版面检测模型
模型 mAP(0.5)（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml文件 模型下载链接
PicoDet_layout_1x_table 97.5 9.57 / 6.63 27.66 / 16.75 7.4 PicoDet_layout_1x_table.yaml 推理模型/训练模型
注：以上精度指标的评估集是 PaddleOCR 自建的版面表格区域检测数据集，包含中英文 7835 张带有表格的论文文档类型图片。
  • 3类版面检测模型，包含表格、图像、印章
模型 mAP(0.5)（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml文件 模型下载链接
PicoDet-S_layout_3cls 88.2 8.43 / 3.44 17.60 / 6.51 4.8 PicoDet-S_layout_3cls.yaml 推理模型/训练模型
PicoDet-L_layout_3cls 89.0 12.80 / 9.57 45.04 / 23.86 22.6 PicoDet-L_layout_3cls.yaml 推理模型/训练模型
RT-DETR-H_layout_3cls 95.8 114.80 / 25.65 924.38 / 924.38 470.1 RT-DETR-H_layout_3cls.yaml 推理模型/训练模型
注：以上精度指标的评估集是 PaddleOCR 自建的版面区域检测数据集，包含中英文论文、杂志和研报等常见的 1154 张文档类型图片。
  • 5类英文文档区域检测模型，包含文字、标题、表格、图片以及列表
模型 mAP(0.5)（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml文件 模型下载链接
PicoDet_layout_1x 97.8 9.62 / 6.75 26.96 / 12.77 7.4 PicoDet_layout_1x.yaml 推理模型/训练模型
注：以上精度指标的评估集是 [PubLayNet](https://developer.ibm.com/exchanges/data/all/publaynet/) 的评估数据集，包含英文文档的 11245 张图片。
  • 17类区域检测模型，包含17个版面常见类别，分别是：段落标题、图片、文本、数字、摘要、内容、图表标题、公式、表格、表格标题、参考文献、文档标题、脚注、页眉、算法、页脚、印章
模型 mAP(0.5)（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml文件 模型下载链接
PicoDet-S_layout_17cls 87.4 8.80 / 3.62 17.51 / 6.35 4.8 PicoDet-S_layout_17cls.yaml 推理模型/训练模型
PicoDet-L_layout_17cls 89.0 12.60 / 10.27 43.70 / 24.42 22.6 PicoDet-L_layout_17cls.yaml 推理模型/训练模型
RT-DETR-H_layout_17cls 98.3 115.29 / 101.18 964.75 / 964.75 470.2 RT-DETR-H_layout_17cls.yaml 推理模型/训练模型
注：以上精度指标的评估集是 PaddleOCR 自建的版面区域检测数据集，包含中英文论文、杂志和研报等常见的 892 张文档类型图片。

文档图像方向分类模块

模型 Top-1 Acc（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml文件 模型下载链接
PP-LCNet_x1_0_doc_ori 99.06 2.62 / 0.59 3.24 / 1.19 7 PP-LCNet_x1_0_doc_ori.yaml 推理模型/训练模型
注：以上精度指标的评估集是自建的数据集，覆盖证件和文档等多个场景，包含 1000 张图片。

文本行方向分类模块

模型 Top-1 Acc（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（MB） yaml文件 模型下载链接
PP-LCNet_x1_0_doc_ori 99.06 2.62 / 0.59 3.24 / 1.19 7 PP-LCNet_x0_25_textline_ori.yaml 推理模型/训练模型

注：以上精度指标的评估集是自建的数据集，覆盖证件和文档等多个场景，包含 1000 张图片。

文档类视觉语言模型模块

模型 模型参数尺寸（B） 模型存储大小（GB） yaml文件 模型下载链接
PP-DocBee-2B 2 4.2 PP-DocBee-2B.yaml 推理模型
PP-DocBee-7B 7 15.8 PP-DocBee-7B.yaml 推理模型
PP-DocBee2-3B 3 7.6 推理模型