PaddleOCR 發版 v2.6，帶來全新升級的 PP-StructureV2 智能文檔分析系統，實現一鍵 PDF 轉 Word。歡迎廣大開發者使用 NVIDIA 與飛槳共同深度適配的 NGC 飛槳容器在 NVIDIA GPU 上體驗！
1. PaddleOCR v2.6 版本升級
隨著企業數字化進程不斷加速，PDF 轉 Word 的功能、紙質文本的電子化存儲、文件復原與二次編輯、信息檢索等應用都有著強烈的企業需求。目前市面上已有一些軟件，但普遍需要繁瑣的安裝注冊操作，大多還存在額度限制。此外，最終轉換效果也依賴于版面形態，無法做到針對性適配。
針對開發者的需求，飛槳文字識別套件 PaddleOCR?全新發布 PP-StructureV2 智能文檔分析系統，支持一行命令實現 PDF 轉 Word 功能，文字、表格、標題、圖片都可完整恢復，一鍵實現 PDF 編輯自由！
文檔分析示例
PP-StructureV2 智能文檔分析系統升級點包括以下 2 方面:
系統功能升級：新增圖像矯正和版面復原模塊，支持標準格式 PDF 和圖片格式 PDF 解析！
系統性能優化：
版面分析：發布輕量級版面分析模型，速度提升 11 倍，平均 CPU 耗時僅需 41ms！
表格識別：設計 3 大優化策略，預測耗時不變情況下，模型精度提升 6%。
關鍵信息抽?。涸O計視覺無關模型結構，語義實體識別精度提升 2.8%，關系抽取精度提升超過 9.1%。
GitHub 傳送門：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
1.1 PP-StructureV2 智能文檔分析系統優化策略概述
PP-StructureV2 系統流程圖如下所示，文檔圖像首先經過圖像矯正模塊，判斷整圖方向并完成轉正，隨后可以完成版面信息分析與關鍵信息抽取 2 類任務。
在版面分析任務中，圖像首先經過版面分析模型，將圖像劃分為文本、表格、圖像等不同區域，隨后對這些區域分別進行識別，如，將表格區域送入表格識別模塊進行結構化識別，將文本區域送入 OCR 引擎進行文字識別，最后使用版面恢復模塊將其恢復為與原始圖像布局一致的 Word 或者 PDF 格式的文件。
在關鍵信息抽取任務中，首先使用 OCR 引擎提取文本內容，然后由語義實體識別模塊獲取圖像中的語義實體，最后經關系抽取模塊獲取語義實體之間的對應關系，從而提取需要的關鍵信息。
從算法改進思路來看，對系統中的 3 個關鍵子模塊，共進行了 8 個方面的改進：
版面分析
PP-PicoDet：輕量級版面分析模型
FGD：兼顧全局與局部特征的模型蒸餾算法
表格識別
PP-LCNet: CPU 友好型輕量級骨干網絡
CSP-PAN：輕量級高低層特征融合模塊
SLAHead：結構與位置信息對齊的特征解碼模塊
關鍵信息抽取
VI-LayoutXLM：視覺特征無關的多模態預訓練模型結構
TB-YX：考慮閱讀順序的文本行排序邏輯
UDML：聯合互學習知識蒸餾策略
最終，與 PP-StructureV1 相比：
PP-StructureV2 優化詳細策略解析三日課回放，可以掃描下方二維碼，加入 PaddleOCR 官方交流群獲取。除此之外，入群福利還包括：社區開發者基于 PP-StructureV2 開發的 PDF2Word 應用程序、《動手學 OCR》電子書、10 個 OCR 場景應用垂類模型等。
PP-StructureV2 技術報告：
https://arxiv.org/abs/2210.05391v2
2. NGC 飛槳容器介紹
如果您希望體驗 PaddleOCRv2.6 的新特性，歡迎使用 NGC 飛槳容器。NVIDIA 與百度飛槳共同開發了 NGC 飛槳容器，將最新版本的飛槳與最新的 NVIDIA 的軟件棧（如 CUDA）進行了無縫的集成與性能優化，最大程度的釋放飛槳框架在 NVIDIA 最新硬件上的計算能力。這樣，用戶不僅可以快速開啟 AI 應用，專注于創新和應用本身，還能夠在 AI 訓練和推理任務上獲得飛槳+NVIDIA 帶來的飛速體驗。
最佳的開發環境搭建工具 - 容器技術。
容器其實是一個開箱即用的服務器。極大降低了深度學習開發環境的搭建難度。例如你的開發環境中包含其他依賴進程（redis，MySQL，Ngnix，selenium-hub等等），或者你需要進行跨操作系統級別的遷移。
容器鏡像方便了開發者的版本化管理
容器鏡像是一種易于復現的開發環境載體
容器技術支持多容器同時運行
最好的 PaddlePaddle 容器
NGC 飛槳容器針對 NVIDIA GPU 加速進行了優化，并包含一組經過驗證的庫，可啟用和優化 NVIDIA GPU 性能。此容器還可能包含對 PaddlePaddle 源代碼的修改，以最大限度地提高性能和兼容性。此容器還包含用于加速 ETL （DALI, RAPIDS）、訓練（cuDNN, NCCL）和推理 （TensorRT）工作負載的軟件。
PaddlePaddle 容器具有以下優點：
適配最新版本的 NVIDIA 軟件棧（例如最新版本 CUDA），更多功能，更高性能。
更新的 Ubuntu 操作系統，更好的軟件兼容性
按月更新
滿足 NVIDIA NGC 開發及驗證規范，質量管理
通過飛槳官網快速獲取
環境準備
使用 NGC 飛槳容器需要主機系統（Linux）安裝以下內容：
Docker 引擎
NVIDIA GPU 驅動程序
NVIDIA 容器工具包
有關支持的版本，請參閱?NVIDIA 框架容器支持矩陣和?NVIDIA 容器工具包文檔。
不需要其他安裝、編譯或依賴管理。無需安裝 NVIDIA CUDA Toolkit。
NGC 飛槳容器正式安裝：
要運行容器，請按照 NVIDIA Containers For Deep Learning Frameworks User’s Guide 中?Running A Container?一章中的說明發出適當的命令，并指定注冊表、存儲庫和標簽。有關使用 NGC 的更多信息，請參閱 NGC 容器用戶指南。如果您有 Docker 19.03 或更高版本，啟動容器的典型命令是：
*詳細安裝介紹?《NGC 飛槳容器安裝指南》
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/install_NGC_PaddlePaddle_ch.html
*詳細產品介紹視頻
【飛槳開發者說｜NGC 飛槳容器全新上線 NVIDIA 產品專家全面解讀】?
https://www.bilibili.com/video/BV16B4y1V7ue?share_source=copy_web&vd_source=266ac44430b3656de0c2f4e58b4daf82
3. 飛槳與 NVIDIA NGC 合作介紹
目前飛槳已擁有超過 470 萬的開發者。而在過去五年，飛槳與 NVIDIA 團隊緊密合作，雙方深度融合，做了大量適配工作，如下圖所示。
今年，NVIDIA 在國內也已經設立了專門的工程團隊支持，賦能飛槳生態。
而為了讓更多的開發者能用上基于 NVIDIA 最新的高性能硬件和軟件棧。當前，NVIDIA 團隊正在進行全新一代 GPU 的適配工作，以及提高飛槳對 CUDA Operation API 的使用率，讓飛槳的開發者擁有優秀的用戶體驗及極致性能。
以上的各種適配，僅僅是讓飛槳的開發者擁有高性能的推理訓練成為可能。但是，這些離行業開發者還很遠，門檻還很高，難度還很大。
為此，我們將剛剛這些集成和優化工作，整合到三大產品線中。其中 NGC 飛槳容器最為閃亮。
NVIDIA NGC Container – 最佳的飛槳開發環境，集成最新的 NVIDIA 工具包（例如 CUDA）
