OPE OCR — Japanese Receipt OCR, Tuned for the Details / 日本語レシートOCR

+17.5 percentage points in exact text-line recognition. On our internal Japanese receipt text-line validation, OPE OCR reached 88.9% exact match, versus 71.4% for the PP-OCRv6 medium pretrained recognizer. The result comes from fine-tuning for the characters that matter on receipts: mixed Japanese and Latin text, store names, prices, dates and tax notation.

Two tuned engines. One complete OCR pipeline. The repository includes a PP-OCRv6 medium text detector and recognizer, each packaged as a ready-to-load Paddle inference directory. Point PaddleOCR to both directories to process whole receipt images; the best training checkpoints and configurations are included for further work.

文字行の完全一致率が17.5ポイント向上。 日本語レシートの切り出し文字行を用いたプロジェクト内検証で、OPE OCRの認識モデルは**88.9%を達成しました。PP-OCRv6 mediumの事前学習済み認識モデルは71.4%**でした。日本語・英字が混在する店名、金額、日付、税率表記など、レシートに重要な文字に合わせて追加学習しています。

検出と認識、1つのリポジトリに。 PP-OCRv6 mediumベースの文字検出・認識モデルを、PaddleOCRにそのまま指定できる推論用ディレクトリとして収録しています。レシート画像全体のOCRには両方を指定してください。再学習用のベストチェックポイントと設定も含まれます。

Headline metric: exact match on the project's internal cropped text-line validation; it is not a full-receipt benchmark. / 上記の数値は内部検証用の切り出し文字行に対する完全一致率であり、レシート全体の精度ではありません。

Contents / 収録内容

Each inference directory contains the Paddle inference weights and configuration. Point PaddleOCR to the directory, not directly to an individual .pdiparams file.

各推論ディレクトリにはPaddle推論用の重みと設定が含まれます。PaddleOCRには単体の.pdiparamsファイルではなく、ディレクトリを指定してください。

Quick start / 使い方

from paddleocr import PaddleOCR

ocr = PaddleOCR(
    text_detection_model_name="PP-OCRv6_medium_det",
    text_detection_model_dir="./detection",
    text_recognition_model_name="PP-OCRv6_medium_rec",
    text_recognition_model_dir="./recognition",
    use_doc_orientation_classify=False,
    use_doc_unwarping=False,
    use_textline_orientation=False,
)
for result in ocr.predict("receipt.jpg"):
    result.print()

Use both directories for full-image OCR. The recognition component alone accepts cropped text lines when used through PaddleOCR's recognition workflow.

レシート全体を読み取る場合は両方のディレクトリを指定します。認識モデル単体を使う場合は、事前に切り出した文字行を入力します。

Training and evaluation / 学習と評価

• Base architecture: PaddleOCR PP-OCRv6 medium detection and recognition.

• Domain: Japanese receipt text, including mixed Japanese, Latin letters, numbers, prices, dates, and tax notation.

• Data source: receipt images and annotations prepared from JaWildText receipt KIE; the detection and recognition splits were prepared for their respective tasks.

• Recognition internal crop validation: 88.9% exact-string accuracy for the selected fine-tuned checkpoint. This is a crop-level result on the project's internal validation split; it is not a full-receipt or universal benchmark.

• Detector: trained for 30 epochs from the PP-OCRv6 medium detection pretrained checkpoint.

• ベースモデル：PaddleOCR PP-OCRv6 mediumの文字検出・文字認識モデル。

• 対象領域：日本語レシートの文字。日本語、英字、数字、金額、日付、税率表記を含みます。

• データ：JaWildText receipt KIEの画像とアノテーションから、検出・認識それぞれのタスク用データを作成しました。

• 認識モデルの内部検証：選択したチェックポイントの文字行完全一致率は88.9%。これはプロジェクト内の切り出し文字行の検証値であり、レシート全体や汎用ベンチマークの性能値ではありません。

• 検出モデル：PP-OCRv6 medium検出用事前学習重みから30エポック追加学習しました。

Notes / 注意事項

This repository contains OCR components, not a key-value extraction model. Store name, date, totals, and other structured fields require an additional parser. PaddleOCR is the upstream project; see the included PaddleOCR license.

このリポジトリはOCRの構成要素を公開するもので、項目抽出モデルではありません。店舗名、日付、合計金額などの構造化には別途パーサーが必要です。PaddleOCRがベースプロジェクトです。付属のライセンスをご確認ください。

Upstream: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR Dataset: https://huggingface.co/datasets/llm-jp/jawildtext