add table dataset

README_ch.md

@@ -132,7 +132,7 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
     - [手写中文OCR数据集](./doc/doc_ch/handwritten_datasets.md)
     - [垂类多语言OCR数据集](./doc/doc_ch/vertical_and_multilingual_datasets.md)
     - [版面分析数据集](./doc/doc_ch/layout_datasets.md)
-    - [表格识别数据集](./doc/doc_ch/table_datasets.md)
+    - [表格识别数据集](doc/doc_ch/dataset/table_datasets.md)
     - [DocVQA数据集](./doc/doc_ch/docvqa_datasets.md)
 - [代码组织结构](./doc/doc_ch/tree.md)
 - [效果展示](#效果展示)

doc/doc_ch/dataset/table_datasets.md

+# 表格识别数据集
+
+- [表格识别数据集](#表格识别数据集)
+  - [数据集汇总](#数据集汇总)
+  - [1. PubTabNet数据集](#1-pubtabnet数据集)
+  - [2. 好未来表格识别竞赛数据集](#2-好未来表格识别竞赛数据集)
+
+这里整理了常用版面分析数据集，持续更新中，欢迎各位小伙伴贡献数据集～
+版面分析数据集多为目标检测数据集，除了开源数据，用户还可使用合成工具自行合成，如[labelme](https://github.com/wkentaro/labelme)等。
+
+## 数据集汇总
+
+| 数据集名称 |图片下载地址| PPOCR标注下载地址 |
+|---|---|---|
+| PubTabNet |https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet| jsonl格式，可直接用[pubtab_dataset.py](../../../ppocr/data/pubtab_dataset.py)加载 |
+| 好未来表格识别竞赛数据集 |https://ai.100tal.com/dataset| jsonl格式，可直接用[pubtab_dataset.py](../../../ppocr/data/pubtab_dataset.py)加载 |
+
+## 1. PubTabNet数据集
+- **数据简介**：PubTabNet数据集的训练集合中包含50万张图像，验证集合中包含0.9万张图像。部分图像可视化如下所示。
+
+
+<div align="center">
+    <img src="../../datasets/table_PubTabNet_demo/PMC524509_007_00.png" width="500">
+    <img src="../../datasets/table_PubTabNet_demo/PMC535543_007_01.png" width="500">
+</div>
+
+- **说明**：使用该数据集时，需要遵守[CDLA-Permissive](https://cdla.io/permissive-1-0/)协议。
+
+## 2. 好未来表格识别竞赛数据集
+- **数据简介**：好未来表格识别竞赛数据集的训练集合中包含1.6万张图像。验证集未给出可训练的标注。
+
+<div align="center">
+    <img src="../../datasets/table_tal_demo/1.jpg" width="500">
+    <img src="../../datasets/table_tal_demo/2.jpg" width="500">
+</div>

doc/doc_en/dataset/table_datasets_en.md

+# Table Recognition Datasets
+
+- [Table Recognition Datasets](#table-recognition-datasets)
+  - [Dataset Summary](#dataset-summary)
+  - [1. PubTabNet](#1-pubtabnet)
+  - [2. TAL Table Recognition Competition Dataset](#2-tal-table-recognition-competition-dataset)
+
+Here are the commonly used layout analysis datasets, which are being updated continuously. Welcome to contribute datasets~
+
+## Dataset Summary
+
+| dataset | Image download link | PPOCR format annotation download link |
+|---|---|---|
+| PubTabNet |https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet| jsonl format, which can be loaded directly with [pubtab_dataset.py](../../../ppocr/data/pubtab_dataset.py) |
+| TAL Table Recognition Competition Dataset |https://ai.100tal.com/dataset| jsonl format, which can be loaded directly with [pubtab_dataset.py](../../../ppocr/data/pubtab_dataset.py) |
+
+## 1. PubTabNet
+- **Data Introduction**：The training set of the PubTabNet dataset contains 500,000 images and the validation set contains 9000 images. Part of the image visualization is shown below.
+
+<div align="center">
+    <img src="../../datasets/table_PubTabNet_demo/PMC524509_007_00.png" width="500">
+    <img src="../../datasets/table_PubTabNet_demo/PMC535543_007_01.png" width="500">
+</div>
+
+- **illustrate**：When using this dataset, the [CDLA-Permissive](https://cdla.io/permissive-1-0/) protocol is required.
+
+## 2. TAL Table Recognition Competition Dataset
+- **Data Introduction**：The training set of the TAL table recognition competition dataset contains 16,000 images. The validation set does not give trainable annotations.
+
+<div align="center">
+    <img src="../../datasets/table_tal_demo/1.jpg" width="500">
+    <img src="../../datasets/table_tal_demo/2.jpg" width="500">
+</div>