# PaddleOCR-VL-1.5 ## 论文 暂无 ## 模型简介 PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的下一代先进模型,在 OmniDocBench v1.5 基准上实现了 94.5% 的全新 SOTA(当前最优)准确率。 为严格评估模型在真实世界物理失真(包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化)下的鲁棒性,我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准上达到了 SOTA 性能。此外,我们在保持模型为 0.9B 超紧凑视觉语言模型(VLM)并具备高效率的同时,进一步扩展了其能力,新增了印章识别和文本检测任务。 PaddleOCR-VL-1.5 的核心能力 1. 参数量仅为 0.9B,PaddleOCR-VL-1.5 在 OmniDocBench v1.5 上达到 94.5% 的准确率,超越了先前的 SOTA 模型 PaddleOCR-VL。在表格、公式和文本识别方面均取得显著提升。 2. 通过支持不规则形状定位,引入了一种创新的文档解析方法,可在倾斜和扭曲的文档条件下实现精确的多边形检测。在五类真实场景(扫描、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化)下的评测中,其性能均优于主流开源及闭源模型。 3. 模型新增了文本检测(文本行定位与识别)以及印章识别功能,所有相关指标在其各自任务中均创下新的 SOTA 成绩。 4. PaddleOCR-VL-1.5 进一步强化了在专业场景和多语言识别方面的能力。针对生僻字、古籍文本、多语言表格、下划线和复选框的识别性能得到提升,并将语言支持范围扩展至中国藏文和孟加拉语。 5. 模型支持自动跨页表格合并和跨页段落标题识别,有效缓解了长文档解析中的内容碎片化问题。
## 环境依赖 | 软件 | 版本 | | :------: | :------: | | DTK | 25.04.2 | | python | 3.10.12 | | transformers | 4.57.1 | | vllm | 0.9.2+das.opt1.dtk25042 | | paddlepaddle-dcu | 3.2.2 | | paddlex | 3.4 | | paddleocr | 3.3.3 | 推荐使用镜像: image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10 - 挂载地址`-v`根据实际模型情况修改 ```bash docker run -it \ --shm-size 60g \ --network=host \ --name paddleocr-vl-1.5 \ --privileged \ --device=/dev/kfd \ --device=/dev/dri \ --device=/dev/mkfd \ --group-add video \ --cap-add=SYS_PTRACE \ --security-opt seccomp=unconfined \ -u root \ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro \ -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ \ image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10 bash ``` 更多镜像可前往[光源](https://sourcefind.cn/#/service-list)下载使用。 关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区下载安装,其它包安装如下: ``` python -m pip install paddlepaddle-dcu==3.2.2 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/dcu/ python -m pip install -U "paddleocr[doc-parser]" pip install paddlex==3.4 ``` ## 数据集 暂无 ## 训练 暂无 ## 推理 ### vllm #### 单机推理 - 命令行 ```bash export PADDLE_PDX_DISABLE_DEV_MODEL_WL=1 export DISABLE_MODEL_SOURCE_CHECK=1 paddleocr doc_parser -i doc/paddleocr_vl_demo.png --device DCU --precision fp32 --save_path ./output ``` - 服务端方式 ```bash ## server paddlex_genai_server --model_name PaddleOCR-VL-1.5-0.9B --backend vllm --host 127.0.0.1 --port 8118 --model_dir PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.5 ## client export PADDLE_PDX_DISABLE_DEV_MODEL_WL=1 export DISABLE_MODEL_SOURCE_CHECK=1 paddleocr doc_parser -i doc/paddleocr_vl_demo.png --vl_rec_backend vllm-server --vl_rec_server_url http://127.0.0.1:8118/v1 --device DCU --save_path ./output-vllm ``` ## 效果展示
### 精度 DCU与GPU精度一致,推理框架:paddle。 ## 预训练权重 | 模型名称 | 权重大小 | DCU型号 | 最低卡数需求 |下载地址| |:-----:|:----------:|:----------:|:---------------------:|:----------:| | PaddleOCR-VL-1.5 | 1B | K100AI | 1 | [Modelscope](https://modelscope.cn/models/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.5) | ## 源码仓库及问题反馈 - https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/paddleocr-vl-1.5_paddle ## 参考资料 - https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR