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934499d2 · dyning · GitHub · 51e0dd4a · 47502535 · 934499d2
Unverified Commit 934499d2 authored Jul 11, 2020 by dyning Committed by GitHub Jul 11, 2020
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--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -12,120 +12,35 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
 - [more](./doc/doc_ch/update.md)

 ## 特性
- 超轻量级中文OCR，总模型仅8.6M
+- 超轻量级中文OCR模型，总模型仅8.6M
    - 单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别
    - 检测模型DB（4.1M）+识别模型CRNN（4.5M）
+- 实用通用中文OCR模型
+- 多种预测推理部署方案，包括服务部署和端测部署
 - 多种文本检测训练算法，EAST、DB
 - 多种文本识别训练算法，Rosetta、CRNN、STAR-Net、RARE
+- 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统

-<a name="支持的中文模型列表"></a>
-### 支持的中文模型列表:
-
-|模型名称|模型简介|检测模型地址|识别模型地址|支持空格的识别模型地址|
-|-|-|-|-|-|
-|chinese_db_crnn_mobile|超轻量级中文OCR模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance.tar)
-|chinese_db_crnn_server|通用中文OCR模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance.tar)
-
-超轻量级中文OCR在线体验地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr
-
-**也可以按如下教程快速体验中文OCR模型。**
-
-## **超轻量级中文OCR以及通用中文OCR体验**
+## 快速体验

 ![](doc/imgs_results/11.jpg)

 上图是超轻量级中文OCR模型效果展示，更多效果图请见文末[超轻量级中文OCR效果展示](#超轻量级中文OCR效果展示)、
 [通用中文OCR效果展示](#通用中文OCR效果展示)、[支持空格的中文OCR效果展示](#支持空格的中文OCR效果展示)。

-#### 1.环境配置
-
-请先参考[快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)配置PaddleOCR运行环境。
-
-#### 2.inference模型下载
-
-*windows 环境下如果没有安装wget,下载模型时可将链接复制到浏览器中下载，并解压放置在相应目录下*
-
-
-#### 下载检测/识别模型并解压
-
-复制[中文模型列表](#支持的中文模型列表) 中的检测和识别 `inference模型` 地址，下载并解压：
-
-```
-mkdir inference && cd inference
-# 下载检测模型并解压
-wget {url/of/detection/inference_model} && tar xf {name/of/detection/inference_model/package}
-# 下载识别模型并解压
-wget {url/of/recognition/inference_model} && tar xf {name/of/recognition/inference_model/package}
-cd ..
-```
-
-以超轻量级模型为例：
-
-```
-mkdir inference && cd inference
-# 下载超轻量级中文OCR模型的检测模型并解压
-wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar && tar xf ch_det_mv3_db_infer.tar
-# 下载超轻量级中文OCR模型的识别模型并解压
-wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar && tar xf ch_rec_mv3_crnn_infer.tar
-cd ..
-```
-
-解压完毕后应有如下文件结构：
-
-```
-|-inference
-    |-ch_rec_mv3_crnn
-        |- model
-        |- params
-    |-ch_det_mv3_db
-        |- model
-        |- params
-    ...
-```
-
-#### 3.单张图像或者图像集合预测
-
-以下代码实现了文本检测、识别串联推理，在执行预测时，需要通过参数image_dir指定单张图像或者图像集合的路径、参数det_model_dir指定检测inference模型的路径和参数rec_model_dir指定识别inference模型的路径。可视化识别结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面。
-
-```bash
+- 超轻量级中文OCR在线体验地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr

-# 预测image_dir指定的单张图像
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/"
+- [中文OCR模型快速开始](./doc/doc_ch/quickstart.md) 

-# 预测image_dir指定的图像集合
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/"
+## 中文OCR模型列表

-# 如果想使用CPU进行预测，需设置use_gpu参数为False
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/" --use_gpu=False
-```
-
-通用中文OCR模型的体验可以按照上述步骤下载相应的模型，并且更新相关的参数，示例如下：
-```
-# 预测image_dir指定的单张图像
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_r50_vd_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_r34_vd_crnn/"
-```
-
-带空格的通用中文OCR模型的体验可以按照上述步骤下载相应的模型，并且更新相关的参数，示例如下：
-
-```
-# 预测image_dir指定的单张图像
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_12.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_r50_vd_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance/"
-```
-
-更多的文本检测、识别串联推理使用方式请参考文档教程中[基于预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md)。
-
-## 文档教程
- [快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)
- [文本检测模型训练/评估/预测](./doc/doc_ch/detection.md)
- [文本识别模型训练/评估/预测](./doc/doc_ch/recognition.md)
- [基于预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md)
- [yml配置文件参数介绍](./doc/doc_ch/config_ch.md)
- [数据集](./doc/doc_ch/datasets.md)
- [FAQ](#FAQ)
- [联系我们](#欢迎加入PaddleOCR技术交流群)
- [参考文献](#参考文献)
+|模型名称|模型简介|检测模型地址|识别模型地址|支持空格的识别模型地址|
+|-|-|-|-|-|
+|chinese_db_crnn_mobile|超轻量级中文OCR模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance.tar)
+|chinese_db_crnn_server|通用中文OCR模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance.tar)

-## 文本检测算法
+## 算法介绍
+### 1.文本检测算法

 PaddleOCR开源的文本检测算法列表：
 - [x]  EAST([paper](https://arxiv.org/abs/1704.03155))
@@ -151,7 +66,7 @@ PaddleOCR开源的文本检测算法列表：

 PaddleOCR文本检测算法的训练和使用请参考文档教程中[文本检测模型训练/评估/预测](./doc/doc_ch/detection.md)。

-## 文本识别算法
+### 2.文本识别算法

 PaddleOCR开源的文本识别算法列表：
 - [x]  CRNN([paper](https://arxiv.org/abs/1507.05717))
@@ -181,34 +96,46 @@ PaddleOCR开源的文本识别算法列表：

 PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[文本识别模型训练/评估/预测](./doc/doc_ch/recognition.md)。

-## 端到端OCR算法
+### 3.端到端OCR算法
 - [ ]  [End2End-PSL](https://arxiv.org/abs/1909.07808)(百度自研, comming soon)

+## 文档教程
+- [快速安装](./doc/doc_ch/installation.md)
+- [中文OCR模型快速开始](./doc/doc_ch/quickstart.md)
+- 模型训练/评估/预测
+    - [文本检测](./doc/doc_ch/detection.md)
+    - [文本识别](./doc/doc_ch/recognition.md)
+    - [yml参数配置文件介绍](./doc/doc_ch/config.md)
+- 预测部署
+    - [基于Python预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md)
+    - 基于C++预测引擎推理(comming soon)
+    - [服务部署](./doc/doc_ch/serving.md)
+    - 端测部署(comming soon)
+- [数据集](./doc/doc_ch/datasets.md)
+- [FAQ](#FAQ)
+- 效果展示
+    - [超轻量级中文OCR效果展示](#超轻量级中文OCR效果展示)
+    - [通用中文OCR效果展示](#通用中文OCR效果展示)
+    - [支持空格的中文OCR效果展示](#支持空格的中文OCR效果展示)
+- [技术交流群](#欢迎加入PaddleOCR技术交流群)
+- [参考文献](./doc/doc_ch/reference.md)
+- [许可证书](#许可证书)
+- [贡献代码](#贡献代码)
+
+## 效果展示
+
 <a name="超轻量级中文OCR效果展示"></a>
-## 超轻量级中文OCR效果展示
+### 1.超轻量级中文OCR效果展示  [more](./doc/doc_ch/visualization.md)

-![](doc/imgs_results/1.jpg)
 ![](doc/imgs_results/7.jpg)
-![](doc/imgs_results/12.jpg)
-![](doc/imgs_results/4.jpg)
-![](doc/imgs_results/6.jpg)
-![](doc/imgs_results/9.jpg)
-![](doc/imgs_results/16.png)
-![](doc/imgs_results/22.jpg)

 <a name="通用中文OCR效果展示"></a>
-## 通用中文OCR效果展示
+### 2.通用中文OCR效果展示  [more](./doc/doc_ch/visualization.md)
 ![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/11.jpg)
-![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/2.jpg)
-![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/8.jpg)

 <a name="支持空格的中文OCR效果展示"></a>
-## 支持空格的中文OCR效果展示
+### 3.支持空格的中文OCR效果展示  [more](./doc/doc_ch/visualization.md)

-### 轻量级模型
-![](doc/imgs_results/img_11.jpg)
-
-### 通用模型
 ![](doc/imgs_results/chinese_db_crnn_server/en_paper.jpg)

 <a name="FAQ"></a>
@@ -232,65 +159,11 @@ PaddleOCR文本识别算法的训练和使用请参考文档教程中[文本识
 扫描二维码或者加微信：paddlehelp，备注OCR，小助手拉你进群～  
 <img src="./doc/paddlehelp.jpg"  width = "200" height = "200" />

-<a name="参考文献"></a>
-## 参考文献
-```
-1. EAST:
-@inproceedings{zhou2017east,
-  title={EAST: an efficient and accurate scene text detector},
-  author={Zhou, Xinyu and Yao, Cong and Wen, He and Wang, Yuzhi and Zhou, Shuchang and He, Weiran and Liang, Jiajun},
-  booktitle={Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
-  pages={5551--5560},
-  year={2017}
-}
-
-2. DB:
-@article{liao2019real,
-  title={Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization},
-  author={Liao, Minghui and Wan, Zhaoyi and Yao, Cong and Chen, Kai and Bai, Xiang},
-  journal={arXiv preprint arXiv:1911.08947},
-  year={2019}
-}
-
-3. DTRB:
-@inproceedings{baek2019wrong,
-  title={What is wrong with scene text recognition model comparisons? dataset and model analysis},
-  author={Baek, Jeonghun and Kim, Geewook and Lee, Junyeop and Park, Sungrae and Han, Dongyoon and Yun, Sangdoo and Oh, Seong Joon and Lee, Hwalsuk},
-  booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision},
-  pages={4715--4723},
-  year={2019}
-}
-
-4. SAST:
-@inproceedings{wang2019single,
-  title={A Single-Shot Arbitrarily-Shaped Text Detector based on Context Attended Multi-Task Learning},
-  author={Wang, Pengfei and Zhang, Chengquan and Qi, Fei and Huang, Zuming and En, Mengyi and Han, Junyu and Liu, Jingtuo and Ding, Errui and Shi, Guangming},
-  booktitle={Proceedings of the 27th ACM International Conference on Multimedia},
-  pages={1277--1285},
-  year={2019}
-}
-
-5. SRN:
-@article{yu2020towards,
-  title={Towards Accurate Scene Text Recognition with Semantic Reasoning Networks},
-  author={Yu, Deli and Li, Xuan and Zhang, Chengquan and Han, Junyu and Liu, Jingtuo and Ding, Errui},
-  journal={arXiv preprint arXiv:2003.12294},
-  year={2020}
-}
-
-6. end2end-psl:
-@inproceedings{sun2019chinese,
-  title={Chinese Street View Text: Large-scale Chinese Text Reading with Partially Supervised Learning},
-  author={Sun, Yipeng and Liu, Jiaming and Liu, Wei and Han, Junyu and Ding, Errui and Liu, Jingtuo},
-  booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision},
-  pages={9086--9095},
-  year={2019}
-}
-```
-
+<a name="许可证书"></a>
 ## 许可证书
 本项目的发布受<a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/master/LICENSE">Apache 2.0 license</a>许可认证。

+<a name="贡献代码"></a>
 ## 贡献代码
 我们非常欢迎你为PaddleOCR贡献代码，也十分感谢你的反馈。


--- a/doc/doc_ch/inference.md
+++ b/doc/doc_ch/inference.md

-# 基于预测引擎推理
+# 基于Python预测引擎推理

 inference 模型（fluid.io.save_inference_model保存的模型）
 一般是模型训练完成后保存的固化模型，多用于预测部署。

--- a/doc/doc_ch/quickstart.md
+++ b/doc/doc_ch/quickstart.md
+
+# 中文OCR模型快速开始
+
+## 1.环境配置
+
+请先参考[快速安装](./installation.md)配置PaddleOCR运行环境。
+
+## 2.inference模型下载
+
+|模型名称|模型简介|检测模型地址|识别模型地址|支持空格的识别模型地址|
+|-|-|-|-|-|
+|chinese_db_crnn_mobile|超轻量级中文OCR模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance.tar)
+|chinese_db_crnn_server|通用中文OCR模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance.tar)
+
+*windows 环境下如果没有安装wget,下载模型时可将链接复制到浏览器中下载，并解压放置在相应目录下*
+
+复制上表中的检测和识别的`inference模型`下载地址，并解压
+
+```
+mkdir inference && cd inference
+# 下载检测模型并解压
+wget {url/of/detection/inference_model} && tar xf {name/of/detection/inference_model/package}
+# 下载识别模型并解压
+wget {url/of/recognition/inference_model} && tar xf {name/of/recognition/inference_model/package}
+cd ..
+```
+
+以超轻量级模型为例：
+
+```
+mkdir inference && cd inference
+# 下载超轻量级中文OCR模型的检测模型并解压
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar && tar xf ch_det_mv3_db_infer.tar
+# 下载超轻量级中文OCR模型的识别模型并解压
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar && tar xf ch_rec_mv3_crnn_infer.tar
+cd ..
+```
+
+解压完毕后应有如下文件结构：
+
+```
+|-inference
+    |-ch_rec_mv3_crnn
+        |- model
+        |- params
+    |-ch_det_mv3_db
+        |- model
+        |- params
+    ...
+```
+
+## 3.单张图像或者图像集合预测
+
+以下代码实现了文本检测、识别串联推理，在执行预测时，需要通过参数image_dir指定单张图像或者图像集合的路径、参数det_model_dir指定检测inference模型的路径和参数rec_model_dir指定识别inference模型的路径。可视化识别结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面。
+
+```bash
+
+# 预测image_dir指定的单张图像
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/"
+
+# 预测image_dir指定的图像集合
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/"
+
+# 如果想使用CPU进行预测，需设置use_gpu参数为False
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/" --use_gpu=False
+```
+
+通用中文OCR模型的体验可以按照上述步骤下载相应的模型，并且更新相关的参数，示例如下：
+```
+# 预测image_dir指定的单张图像
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_r50_vd_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_r34_vd_crnn/"
+```
+
+带空格的通用中文OCR模型的体验可以按照上述步骤下载相应的模型，并且更新相关的参数，示例如下：
+
+```
+# 预测image_dir指定的单张图像
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_12.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_r50_vd_db/"  --rec_model_dir="./inference/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance/"
+```
+
+更多的文本检测、识别串联推理使用方式请参考文档教程中[基于Python预测引擎推理](./inference.md)。
--- a/doc/doc_ch/reference.md
+++ b/doc/doc_ch/reference.md
+# 参考文献
+
+```
+1. EAST:
+@inproceedings{zhou2017east,
+  title={EAST: an efficient and accurate scene text detector},
+  author={Zhou, Xinyu and Yao, Cong and Wen, He and Wang, Yuzhi and Zhou, Shuchang and He, Weiran and Liang, Jiajun},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  pages={5551--5560},
+  year={2017}
+}
+
+2. DB:
+@article{liao2019real,
+  title={Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization},
+  author={Liao, Minghui and Wan, Zhaoyi and Yao, Cong and Chen, Kai and Bai, Xiang},
+  journal={arXiv preprint arXiv:1911.08947},
+  year={2019}
+}
+
+3. DTRB:
+@inproceedings{baek2019wrong,
+  title={What is wrong with scene text recognition model comparisons? dataset and model analysis},
+  author={Baek, Jeonghun and Kim, Geewook and Lee, Junyeop and Park, Sungrae and Han, Dongyoon and Yun, Sangdoo and Oh, Seong Joon and Lee, Hwalsuk},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision},
+  pages={4715--4723},
+  year={2019}
+}
+
+4. SAST:
+@inproceedings{wang2019single,
+  title={A Single-Shot Arbitrarily-Shaped Text Detector based on Context Attended Multi-Task Learning},
+  author={Wang, Pengfei and Zhang, Chengquan and Qi, Fei and Huang, Zuming and En, Mengyi and Han, Junyu and Liu, Jingtuo and Ding, Errui and Shi, Guangming},
+  booktitle={Proceedings of the 27th ACM International Conference on Multimedia},
+  pages={1277--1285},
+  year={2019}
+}
+
+5. SRN:
+@article{yu2020towards,
+  title={Towards Accurate Scene Text Recognition with Semantic Reasoning Networks},
+  author={Yu, Deli and Li, Xuan and Zhang, Chengquan and Han, Junyu and Liu, Jingtuo and Ding, Errui},
+  journal={arXiv preprint arXiv:2003.12294},
+  year={2020}
+}
+
+6. end2end-psl:
+@inproceedings{sun2019chinese,
+  title={Chinese Street View Text: Large-scale Chinese Text Reading with Partially Supervised Learning},
+  author={Sun, Yipeng and Liu, Jiaming and Liu, Wei and Han, Junyu and Ding, Errui and Liu, Jingtuo},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision},
+  pages={9086--9095},
+  year={2019}
+}
+```
\ No newline at end of file
--- a/doc/doc_ch/hubserving.md
+++ b/doc/doc_ch/hubserving.md
--- a/doc/doc_ch/update.md
+++ b/doc/doc_ch/update.md
 # 版本更新
-
+- 2020.7.9 添加支持空格的识别模型，识别效果
+- 2020.7.9 添加数据增强、学习率衰减策略,具体参考配置文件
+- 2020.6.8 添加数据集，并保持持续更新
 - 2020.6.5 支持 `attetnion` 模型导出 `inference_model`
 - 2020.6.5 支持单独预测识别时，输出结果得分
 - 2020.5.30 提供超轻量级中文OCR在线体验

--- a/doc/doc_ch/visualization.md
+++ b/doc/doc_ch/visualization.md
+# 效果展示
+- [超轻量级中文OCR效果展示](#超轻量级中文OCR)
+- [通用中文OCR效果展示](#通用中文OCR)
+- [支持空格的中文OCR效果展示](#支持空格的中文OCR)
+
+<a name="超轻量级中文OCR"></a>
+## 超轻量级中文OCR效果展示
+
+![](../imgs_results/1.jpg)
+![](../imgs_results/7.jpg)
+![](../imgs_results/12.jpg)
+![](../imgs_results/4.jpg)
+![](../imgs_results/6.jpg)
+![](../imgs_results/9.jpg)
+![](../imgs_results/16.png)
+![](../imgs_results/22.jpg)
+
+<a name="通用中文OCR"></a>
+## 通用中文OCR效果展示
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+<a name="支持空格的中文OCR"></a>
+## 支持空格的中文OCR效果展示
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+### 轻量级模型
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+### 通用模型
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