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title: seal-ocr-ppocrv5
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last_updated: 2026-11-04
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stars: 1
tags:
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  - seal-recognition
  - paddleocr
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# seal-ocr-ppocrv5

> seal-ocr-ppocrv5 - kfcVme50 在 ModelScope 开源的模型。本模型用于识别印章中的公司名称，输入是已经定位并将弧形文字校正展开后的文字条，输出为识别出的文本。模型基于 PP-OCRv5 Mobile 的 PPLCNetV3、SVTR 和 CTC 分支微调，并提供训练检查点及 CPU 推理格式。它不负责从整页文档中寻找印章，也不负责定位或展开章内文字；直接输入完整圆章不属于本模型的预期用法。

- **Repository**: kfcVme50/seal-ocr-ppocrv5
- **Tasks**: ocr-recognition
- **Tags**: chinese-ocr, seal-recognition, paddleocr
- **Downloads**: 0
- **Stars**: 1
- **Last updated**: 2026-11-04

Source: https://www.modelscope.cn/models/kfcVme50/seal-ocr-ppocrv5

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# 中文印章标题识别

识别从印章中截取并展开的中文公司名称文字条，输出识别文本。模型微调了 PP-OCRv5 Mobile 的 PPLCNetV3、SVTR 和 CTC 分支，提供第 3 轮训练检查点及对应的 Paddle CPU 导出图。

## CPU 推理

在下载后的仓库目录中运行：

```bash
pip install -r requirements.txt
python predict.py --image /path/to/rectified_title.png --threads 4
```

输出 JSON 的 `text` 字段为识别结果。推理需配套 `model/inference.json`、`model/inference.pdiparams` 和 `model/dictionary.txt`。整页扫描件需要先定位印章并展开标题。

## 数据与结果

训练、验证和测试按公司名称分组。O004 按验证 CER 选择检查点，表中结果来自 1,505 张用真值多边形展开的合成测试图。

| 划分 | 原始图像数 | 公司名称组 | 实际评训数量 |
| --- | ---: | ---: | ---: |
| 训练 | 7,000 | 1,397 | 6,980 |
| 验证 | 1,495 | 299 | 1,495 |
| 测试 | 1,505 | 300 | 1,505 |

来源：[Kaggle SEAL_DATASET Version 1](https://www.kaggle.com/datasets/yushuosun/seal-dataset)，子集 `only_stamps/words_under_stamps/datasetA(fake)`，共 10,000 张**合成**章图。使用每张图第一条公司名称及其文本多边形，不把章用途或编号混入本轮识别标签。

| 模型状态 | CER ↓ | 完整名称匹配率 ↑ | 字符错误数 |
| --- | ---: | ---: | ---: |
| v5 官方预训练 CTC 分支 | 1.3593% | 84.6512% | 251 |
| O004 最佳训练检查点 | **0.7474%** | **92.0930%** | 138 |
| 同检查点 CPU 导出版 | **0.7582%** | **91.9601%** | 140 |

测试范围为合成文字条，真实合同的端到端识别率仍待验证。 逐轮记录和测试汇总见 `metrics/`，训练设置见 `training/`，图表可用 `plot_results.py` 重绘。

## 来源与许可

PaddleOCR 上游代码采用 Apache-2.0，许可证副本见 `licenses/`。训练数据的权利范围以各来源的条款为准。