3.5M_slim.md

PPOCR 3.5M模型压缩方案

本方案使用量化和剪枝两种方法对PPOCR中模型进行压缩。

教程内容参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/release/2.0.0/demo/ocr/README.md AIStudio教程：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/898523

示例结果

序号	任务	模型	压缩策略[3][4]	精度(自建中文数据集)	耗时[1](ms)	整体耗时[2](ms)	加速比	整体模型大小(M)	压缩比例	下载链接
0	检测	MobileNetV3_DB	无	61.7	224	375	-	8.6	-
	识别	MobileNetV3_CRNN	无	62.0	9.52
1	检测	SlimTextDet	PACT量化训练	62.1	195	348	8%	2.8	67.82%
	识别	SlimTextRec	PACT量化训练	61.48	8.6
2	检测	SlimTextDet_quat_pruning	剪裁+PACT量化训练	60.86	142	288	30%	2.8	67.82%
	识别	SlimTextRec	PACT量化训练	61.48	8.6
3	检测	SlimTextDet_pruning	剪裁	61.57	138	295	27%	2.9	66.28%
	识别	SlimTextRec	PACT量化训练	61.48	8.6

注意:

• [1] 耗时评测环境为：骁龙855芯片+PaddleLite。
• [2] 整体耗时不等于检测耗时加识别耗时的原因是：识别模型的耗时为单个检测框的耗时，一张图片可能会有多个检测框。
• [3] 参考下面关于OCR量化的说明。
• [4] 参考下面关于OCR剪裁的说明。