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856465c1
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4月 28, 2022
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doc/doc_ch/docvqa_datasets.md
doc/doc_ch/docvqa_datasets.md
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doc/doc_ch/dataset/docvqa_datasets.md
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856465c1
## DocVQA数据集
这里整理了常见的DocVQA数据集,持续更新中,欢迎各位小伙伴贡献数据集~
-
[
FUNSD数据集
](
#funsd
)
-
[
XFUND数据集
](
#xfund
)
<a
name=
"funsd"
></a>
#### 1、FUNSD数据集
-
**数据来源**
:https://guillaumejaume.github.io/FUNSD/
-
**数据简介**
:FUNSD数据集是一个用于表单理解的数据集,它包含199张真实的、完全标注的扫描版图片,类型包括市场报告、广告以及学术报告等,并分为149张训练集以及50张测试集。FUNSD数据集适用于多种类型的DocVQA任务,如字段级实体分类、字段级实体连接等。部分图像以及标注框可视化如下所示:
<div
align=
"center"
>
<img
src=
"../../datasets/funsd_demo/gt_train_00040534.jpg"
width=
"500"
>
<img
src=
"../../datasets/funsd_demo/gt_train_00070353.jpg"
width=
"500"
>
</div>
图中,橙色区域代表
`header`
,淡蓝色区域代表
`question`
, 绿色区域表
`answer`
,粉红色代区域表
`other`
。
-
**下载地址**
:https://guillaumejaume.github.io/FUNSD/download/
<a
name=
"xfund"
></a>
#### 2、XFUND数据集
-
**数据来源**
:https://github.com/doc-analysis/XFUND
-
**数据简介**
:XFUND是一个多语种表单理解数据集,它包含7种不同语种的表单数据,并且全部用人工进行了键-值对形式的标注。其中每个语种的数据都包含了199张表单数据,并分为149张训练集以及50张测试集。部分图像以及标注框可视化如下所示:
<div
align=
"center"
>
<img
src=
"../../datasets/xfund_demo/gt_zh_train_0.jpg"
width=
"500"
>
<img
src=
"../../datasets/xfund_demo/gt_zh_train_1.jpg"
width=
"500"
>
</div>
-
**下载地址**
:https://github.com/doc-analysis/XFUND/releases/tag/v1.0
doc/doc_ch/docvqa_datasets.md
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c3e34928
## DocVQA数据集
这里整理了常见的DocVQA数据集,持续更新中,欢迎各位小伙伴贡献数据集~
-
[
FUNSD数据集
](
#funsd
)
-
[
XFUND数据集
](
#xfund
)
<a
name=
"funsd"
></a>
#### 1、FUNSD数据集
-
**数据来源**
:https://guillaumejaume.github.io/FUNSD/
-
**数据简介**
:FUNSD数据集是一个用于表单理解的数据集,它包含199张真实的、完全标注的扫描版图片,类型包括市场报告、广告以及学术报告等,并分为149张训练集以及50张测试集。FUNSD数据集适用于多种类型的DocVQA任务,如字段级实体分类、字段级实体连接等。部分图像以及标注框可视化如下所示:
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<img
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图中,橙色区域代表
`header`
,淡蓝色区域代表
`question`
, 绿色区域表
`answer`
,粉红色代区域表
`other`
。
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**下载地址**
:https://guillaumejaume.github.io/FUNSD/download/
<a
name=
"xfund"
></a>
#### 2、XFUND数据集
-
**数据来源**
:https://github.com/doc-analysis/XFUND
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**数据简介**
:XFUND是一个多语种表单理解数据集,它包含7种不同语种的表单数据,并且全部用人工进行了键-值对形式的标注。其中每个语种的数据都包含了199张表单数据,并分为149张训练集以及50张测试集。部分图像以及标注框可视化如下所示:
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**下载地址**
:https://github.com/doc-analysis/XFUND/releases/tag/v1.0
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