OCR 模型对比

对于B端产品经理而言，理解不同OCR模型的特点和适用场景，对于设计如财务报销、合同管理、票据处理、证件识别等产品功能至关重要。

OCR技术已经经历了从传统算法到深度学习，再到当前大模型（LLM）多模态的演进。下面我将从技术代际和模型类型两个维度进行对比。

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一、OCR技术的演进与对比

我们可以将OCR技术大致分为三类，下图清晰地展示了它们的演进关系和核心特点：

图表

代码

1. 深度学习OCR (当前主流)

这类模型是当前商业应用的主流，核心思想是端到端训练，让模型自己从海量数据中学习文字的特征，极大地提升了准确率和泛化能力。

核心流程通常分为两步：

1. 文本检测： 找出图像中所有文本行的位置（ bounding box ）。

2. 文本识别： 对裁剪出的每个文本行图像进行识别，转换为文字。

代表模型与框架：

模型/框架	类型	核心特点	优点	缺点	适用场景
PaddleOCR	开源框架	由百度开发，中文优化极好，模型轻量化，文档丰富	开源免费、精度高、支持多语言、适合商用	需要自行部署和维护	绝大多数企业应用首选，如证件、票据、