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Total-Text数据集 概述: Total-Text是一个全面的场景文本检测与识别数据集,由香港中文大学的研究人员于2017年提出。 它包含水平、多方向和曲形文本,旨在评估算法在复杂场景下的文本检测与识别能力。 数据集详情: 图片数量:Total-Text数据集包含1255张训练图片和300张测试图片。 标注方式:文本使用四个点的坐标进行word级别的标注,形成封闭的文本框。 数据来源:图片主要来源于谷歌街景,涵盖了多种自然场景下的文本。 CTW-1500数据集 概述: CTW-1500(Curved Text in the Wild)是一个专门用于曲形文本检测的数据集,由南京信息工程大学的研究人员于2017年提出。 它旨在推动曲形文本检测技术的发展,提供丰富的曲形文本样本和精细的标注。 数据集详情: 图片数量:CTW-1500数据集包含1000张训练图片和500张测试图片。 标注方式:文本使用14个边界点进行标注,形成封闭的弯曲文本框。这种标注方式能够更准确地描述曲形文本的形状。 数据来源:图片同样来源于多种自然场景,包括街景、广告牌、商店招牌等。
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