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DeepSeek-OCR 是 DeepSeek-AI 提出的用于探索视觉 2D 映射压缩长上下文可行性的视觉语言模型（VLM），由DeepEncoder（核心编码器，~380M 参数）和DeepSeek3B-MoE-A570M 解码器（激活 570M 参数）构成；其核心优势在于 DeepEncoder 通过串联窗口注意力（SAM-base）、16× 卷积压缩器与全局注意力（CLIP-large），实现高分辨率输入下的低激活内存与高压缩比，实验显示在 Fox 基准上。

DeepSeek-OCR 是 DeepSeek-AI 提出的用于探索视觉 2D 映射压缩长上下文可行性的视觉语言模型（VLM），由DeepEncoder（核心编码器，~380M 参数）和DeepSeek3B-MoE-A570M 解码器（激活 570M 参数）构成；其核心优势在于 DeepEncoder 通过串联窗口注意力（SAM-base）、16× 卷积压缩器与全局注意力（CLIP-large），实现高分辨率输入下的低激活内存与高压缩比，实验显示在 Fox 基准上。

总的来说，PP-OCRv5通过其图像预处理→文本检测→文本方向分类→文本识别的四步流水线，构建了一个高效、精准且轻量的文字识别解决方案。其在手写体、多语言场景下的强劲表现，以及适合边缘部署的特性，使其成为文档数字化、教育、金融、智能交通等多个领域的理想选择。模块核心算法输入输出关键创新文本检测DBNet完整图像所有文本行的包围框可微分二值化（高效特征融合）、针对任意形状文本的优化方向分类轻量级CNN单个文本行图像文本方向类别极致的轻量化、将方向问题转化为多分类问题、依赖高质量合成数据。