論文の概要: PP-OCRv6: From 1.5M to 34.5M Parameters, Surpassing Billion-Scale VLMs on OCR Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13108v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 09:35:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.702207
• Title: PP-OCRv6: From 1.5M to 34.5M Parameters, Surpassing Billion-Scale VLMs on OCR Tasks
• Title（参考訳）: PP-OCRv6:1.5Mから34.5Mパラメータへ、OCRタスク上の数十億規模のVLMを通過させる
• Abstract要約: PP-OCRv6は、アーキテクチャの革新とデータ中心の最適化を組み合わせた軽量なOCRシステムである。 我々の社内ベンチマークでは、PP-OCRv6_mediumは83.2%の認識精度と86.2%の検出Hmeanを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.973951643113963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) have achieved impressive results on general vision-language tasks, yet they suffer from hallucination, imprecise localization, and prohibitive computational cost when applied to dedicated OCR scenarios. This paper presents PP-OCRv6, a lightweight OCR system that combines architectural innovation with data-centric optimization. PP-OCRv6 redesigns the backbone, detection neck, and recognition neck around a unified MetaFormer-style building block with structural reparameterization, decoupling spatial token mixing from channel mixing and supporting both tasks through task-specific stride configurations. Three model tiers (medium, small, tiny) share the same block primitives, covering deployment scenarios from server to edge. On our in-house benchmarks, PP-OCRv6_medium achieves 83.2% recognition accuracy and 86.2% detection Hmean, outperforming PP-OCRv5_server by +5.1% and +4.6% respectively while surpassing Qwen3-VL-235B, GPT-5.5, and Gemini-3.1-Pro with orders of magnitude fewer parameters. The tiny tier achieves 3.9$\times$ faster inference than PP-OCRv5_mobile on Intel Xeon CPU while maintaining comparable accuracy.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、一般的な視覚言語タスクにおいて印象的な結果を得たが、専用のOCRシナリオに適用した場合、幻覚、不正確なローカライゼーション、禁忌の計算コストに悩まされている。 本稿では,アーキテクチャの革新とデータ中心最適化を組み合わせた軽量OCRシステムPP-OCRv6を提案する。 PP-OCRv6は、構造的パラメータ化、チャネルミキシングからの空間トークン混合の分離、タスク固有のストライド構成による両方のタスクのサポートを備えたMetaFormerスタイルのビルディングブロックの周りで、バックボーン、検出ネック、認識ネックを再設計する。 3つのモデル層(medium, small, small)は同じブロックプリミティブを共有し、サーバからエッジへのデプロイメントシナリオをカバーしている。 うちのベンチマークでは、PP-OCRv6_mediumは認識精度83.2%、検出Hmeanは86.2%、PP-OCRv5_serverは+5.1%、+4.6%、Qwen3-VL-235B、GPT-5.5、Gemini-3.1-Proは桁違いに少ない。 Intel Xeon CPUではPP-OCRv5_mobileよりも3.9$\times$高速な推論が可能で、同等の精度を維持している。

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