## 数据集 这里整理了常用中文数据集,持续更新中,欢迎各位小伙伴贡献数据集~ - [ICDAR2019-LSVT](#ICDAR2019-LSVT) - [ICDAR2017-RCTW-17](#ICDAR2017-RCTW-17) - [中文街景文字识别](#中文街景文字识别) - [中文文档文字识别](#中文文档文字识别) - [ICDAR2019-ArT](#ICDAR2019-ArT) 除了开源数据,用户还可使用合成工具自行合成,可参考的合成工具包括[text_renderer](https://github.com/Sanster/text_renderer)、[SynthText](https://github.com/ankush-me/SynthText)、[TextRecognitionDataGenerator](https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator)等。 #### 1、ICDAR2019-LSVT - **数据来源**:https://ai.baidu.com/broad/introduction?dataset=lsvt - **数据简介**: 共45w中文街景图像,包含5w(2w测试+3w训练)全标注数据(文本坐标+文本内容),40w弱标注数据(仅文本内容),如下图所示: ![](datasets/LSVT_1.jpg) (a) 全标注数据 ![](datasets/LSVT_2.jpg) (b) 弱标注数据 - **下载地址**:https://ai.baidu.com/broad/download?dataset=lsvt #### 2、ICDAR2017-RCTW-17 - **数据来源**:https://rctw.vlrlab.net/ - **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。有些是截图。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。 ![](datasets/rctw.jpg) - **下载地址**:https://rctw.vlrlab.net/dataset/ #### 3、中文街景文字识别 - **数据来源**:https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/8 - **数据简介**:共包括29万张图片,其中21万张图片作为训练集(带标注),8万张作为测试集(无标注)。数据集采自中国街景,并由街景图片中的文字行区域(例如店铺标牌、地标等等)截取出来而形成。所有图像都经过一些预处理,将文字区域利用仿射变化,等比映射为一张高为48像素的图片,如图所示: ![](datasets/ch_street_rec_1.png) (a) 标注:魅派集成吊顶 ![](datasets/ch_street_rec_2.png) (b) 标注:母婴用品连锁 - **下载地址** https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/8429 #### 4、中文文档文字识别 - **数据来源**:https://github.com/YCG09/chinese_ocr - **数据简介**: - 共约364万张图片,按照99:1划分成训练集和验证集。 - 数据利用中文语料库(新闻 + 文言文),通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成 - 包含汉字、英文字母、数字和标点共5990个字符(字符集合:https://github.com/YCG09/chinese_ocr/blob/master/train/char_std_5990.txt ) - 每个样本固定10个字符,字符随机截取自语料库中的句子 - 图片分辨率统一为280x32 ![](datasets/ch_doc1.jpg) ![](datasets/ch_doc2.jpg) ![](datasets/ch_doc3.jpg) - **下载地址**:https://pan.baidu.com/s/1QkI7kjah8SPHwOQ40rS1Pw (密码:lu7m) #### 5、ICDAR2019-ArT - **数据来源**:https://ai.baidu.com/broad/introduction?dataset=art - **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。 ![](datasets/ArT.jpg) - **下载地址**:https://ai.baidu.com/broad/download?dataset=art