Release Notes

July 5, 2026 · View on GitHub

Update 2026.07.04：发布 V1.2.8

Major Changes:

Added RapidOCR-based PP-OCRv6 text detection models: multi_PP-OCRv6_det_tiny, multi_PP-OCRv6_det_small, and multi_PP-OCRv6_det_medium.
Changed the default detection model to multi_PP-OCRv6_det_small.
Added PP-OCRv6 language selection through lang_type; multi is the model family name and is not a valid lang_type.
Added HuggingFace model repositories for PP-OCRv6 detection models.
Standardized CnSTD logging for library and CLI usage.

主要变更：

基于 RapidOCR 支持 PP-OCRv6 文本检测模型： multi_PP-OCRv6_det_tiny、multi_PP-OCRv6_det_small 和 multi_PP-OCRv6_det_medium。
默认检测模型改为 multi_PP-OCRv6_det_small。
支持通过 lang_type 指定 PP-OCRv6 语言类型；multi 是模型族名称，不是可传入的 lang_type。
新增 PP-OCRv6 检测模型对应的 HuggingFace 模型仓库。
规范 CnSTD 在库调用和 CLI 场景下的日志行为。

Update 2026.05.01：发布 V1.2.7.3

Bug Fixes:

Improve robustness of subprocess calls in YOLOv7 modules by avoiding shell-based invocations in git and pip commands

Bug Fixes:

提升 YOLOv7 模块中子进程调用的稳健性，避免在 git 和 pip 命令中依赖 shell 调用

Update 2026.04.28：发布 V1.2.7.2

Bug Fixes:

Support model_root_dir in RapidDetector so RapidOCR model assets can be resolved from a custom model root directory

Bug Fixes:

修复 RapidDetector 对 model_root_dir 的支持，确保 RapidOCR 相关模型资源可从自定义模型根目录正确解析

Update 2026.02.07：发布 V1.2.7.1

Bug Fixes:

Align set_logger with the module logger so configured handlers/levels apply to downloads

Bug Fixes:

让 set_logger 使用模块级 logger，确保下载日志遵循配置的 handler 和 level

Update 2026.02.07：发布 V1.2.7

Bug Fixes:

Switch model download to use HuggingFaceDownloader instead of shelling out to huggingface-cli

Bug Fixes:

模型下载逻辑改为使用 HuggingFaceDownloader，避免调用 huggingface-cli

Update 2025.06.27：发布 V1.2.6.1

Major Changes:

Bug Fixed

主要变更：

修复已知 bug

Update 2025.06.25：发布 V1.2.6

Major Changes:

Integrated the latest PPOCRv5 text detection functionality based on RapidOCR for even faster inference speed
- Added support for PP-OCRv5 detection models: ch_PP-OCRv5_det and ch_PP-OCRv5_det_server
Fixed some known bugs

主要变更：

基于 RapidOCR 集成 PPOCRv5 最新版文本检测功能，提供更快的推理速度
- 新增支持 PP-OCRv5 检测模型：ch_PP-OCRv5_det 和 ch_PP-OCRv5_det_server
修复部分已知 bug

Update 2024.12.08：发布 V1.2.5.2

Bug Fixes:

Fix compatibility issue of setting environment variables on Windows systems
Use subprocess.run instead of os.system for better cross-platform support

Bug Fixes:

修复在 Windows 系统下设置环境变量的兼容性问题
使用 subprocess.run 替代 os.system 以提供更好的跨平台支持

Update 2024.11.30：发布 V1.2.5.1

Major Changes:

en_PP-OCRv3_det still uses the previous version and does not use RapidDetector

Bug Fixes:

en_PP-OCRv3_det 依旧使用之前的版本，不使用 RapidDetector

Update 2024.11.24：发布 V1.2.5

Major Changes:

Integrated latest PPOCRv4 text detection functionality based on RapidOCR for faster inference
- Added support for PP-OCRv4 detection models, including standard and server versions
- Added support for PP-OCRv3 English detection model
Optimized model download functionality with support for domestic mirrors

主要变更：

基于 RapidOCR 集成 PPOCRv4 最新版文本检测功能，提供更快的推理速度
- 新增支持 PP-OCRv4 检测模型，包括标准版和服务器版
- 新增支持 PP-OCRv3 英文检测模型
优化模型下载功能，支持从国内镜像下载模型文件

Update 2024.06.22：发布 V1.2.4.2

Major Changes:

Added a new parameter static_resized_shape when initializing YoloDetector, which is used to resize the input image to a fixed size. Some formats of models require fixed-size input images during inference, such as CoreML.

主要变更：

YoloDetector 初始化时加入了参数 static_resized_shape, 用于把输入图片 resize 为固定大小。某些格式的模型在推理时需要固定大小的输入图片，如 CoreML。

Update 2024.06.17：发布 V1.2.4.1

Major Changes:

Fixed a bug in the detect method of YoloDetector: when the input is a single file, the output is not a double-layer nested list.

主要变更：

修复了 YoloDetector 中 detect 方法的一个bug：输入为单个文件时，输出不是双层嵌套的 list。

Update 2024.06.16：发布 V1.2.4

Major Changes:

Support for YOLO Detector based on Ultralytics.

主要变更：

支持基于 Ultralytics 的 YOLO Detector。

Update 2024.04.10：发布 V1.2.3.6

主要变更：

CN OSS 不可用了，默认下载模型地址由 CN 改为 HF。

Update 2023.10.09：发布 V1.2.3.5

主要变更：

支持基于环境变量 CNSTD_DOWNLOAD_SOURCE 的取值，来决定不同的模型下载路径。
LayoutAnalyzer 中增加了参数 model_categories 和 model_arch_yaml，用于指定模型的类别名称列表和模型架构。

Update 2023.09.23：发布 V1.2.3.4

主要变更：

增加了对 onnxruntine (ORT) 新版的兼容：InferenceSession 中显式提供了 providers 参数。
setup.py 中去除对 onnxruntime 的依赖，改为在 extras_require 中按需指定：
- cnstd[ort-cpu]：onnxruntime；
- cnstd[ort-gpu]: onnxruntime-gpu。

Update 2023.09.21：发布 V1.2.3.3

主要变更：

画图颜色优先使用固定的颜色组。
下载模型时支持设定环境变量 HF_TOKEN，以便从private repos中下载模型。

Update 2023.07.02：发布 V1.2.3.2

主要变更：

修复参数 device 的取值bug，感谢 @Shadow-Alex 。

Update 2023.06.30：发布 V1.2.3.1

主要变更：

修复比例转换后检测框可能出界的问题。

Update 2023.06.30：发布 V1.2.3

主要变更：

修复了模型文件自动下载的功能。HuggingFace似乎对下载文件的逻辑做了调整，导致之前版本的自动下载失败，当前版本已修复。但由于HuggingFace国内被墙，国内下载仍需 梯子（VPN）。
更新了各个依赖包的版本号。

Update 2023.06.20：

主要变更：

基于新标注的数据，重新训练了 MFD YoloV7 模型，目前新模型已部署到 P2T网页版。具体说明见：Pix2Text (P2T) 新版公式检测模型 | Breezedeus.com 。
之前的 MFD YoloV7 模型已开放给星球会员下载，具体说明见：P2T YoloV7 数学公式检测模型开放给星球会员下载 | Breezedeus.com 。
增加了一些Label Studio相关的脚本，见 scripts 。如：利用 CnSTD 自带的 MFD 模型对目录中的图片进行公式检测后生成可导入到Label Studio中的JSON文件；以及，Label Studio标注后把导出的JSON文件转换成训练 MFD 模型所需的数据格式。注意，MFD 模型的训练代码在 yolov7 （dev branch）中。