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当然如果你可以修改代码第48中的–chars和–lines来得到字符级标注和基于单词级标注的txt标签。 数据简介:共包含10,166张图像,训练集5603图,测试集4563图。 由Total-Text、SCUT-CTW1500、Baidu Curved Scene Text三部分组成,包含水平、多方向和弯曲等多种形状的文本。 数据简介:共包含12,000+图像,大部分图片是通过手机摄像头在野外采集的。 这些图片展示了各种各样的场景,包括街景、海报、菜单、室内场景和手机应用程序的截图。

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数据简介:SynthText 数据集由牛津大学工程科学系视觉几何组于2016年在IEEE计算机视觉和模式识别会议上发布。 数据集由包含单词的自然场景图像组成,其主要运用于自然场景中的文本检测,该数据集由 80 万个图像组成,大约有 800 万个合成单词实例。 数据简介:ICDAR 2017-RCTW,由Baoguang Shi等学者提出。 温馨提示:一、该数据集还存在着gif格式的图片,如tr_img_01674.gif,所以使用该数据集的时候需要注意读图代码的鲁棒性。 二、该数据集中还存在一些标签不规范,有的标注最后一个字符会含有’,’,有的没有,这会导致我们在使用split()函数对标签进行提取坐标信息和文本信息时会出现一定的错误,一定要注意。 ICDAR2019-LSVT所有图片的标签都对应一个json格式文件里,如果需要txt格式的标签,可以在该代码仓库中运行python3 ic19lsvt_convert_txt.py 。

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柯文思

柯文思

Eric 於國立臺灣大學的中文系畢業,擅長寫不同臺灣的風土人情,並深入了解不同範疇領域。