37、文本图像文档集合与数据集介绍

最新推荐文章于 2025-11-22 08:50:16 发布

milk5

最新推荐文章于 2025-11-22 08:50:16 发布

阅读量20

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：手写文本的智能检索革命文章标签：文本图像数据集 Bentham GW

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/milk5/article/details/152775897

38 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

在文本图像相关的研究和实验中，合适的数据集起着至关重要的作用。本文将详细介绍多个不同的文本图像数据集，包括它们的基本信息、特点以及在实验中的应用情况。

ICDAR - 2015 竞赛中的 Bentham 分区
- 该分区在实验中被使用，其统计信息如下表所示：
  | | Valid.-I | Test | Train | Valid.-II | Total |
  | — | — | — | — | — | — |
  | Pages | 10 | 70 | 393 | 30 | 503 |
  | Lines | — | — | 10013 | 1131 | 11144 |
  | Words | ∼3392 | ∼16840 | 84071 | 9359 | ∼113662 |
  | Characters† | — | — | 366596 | 40588 | 407184 |
  | Lexicon size | — | — | 8012 | 2321 | 8449 |
  | Alphabet size† | — | — | 60 | 60 | 60 |
- 注：† 不包括空格或其他辅助符号。
- 在无训练赛道中，定义了两个子赛道：QbS 和 QbE。选择了 243 个不同的关键词作为查询集，关键词长度从 6 到 15 个字符不等。每个关键词最多由 6 个不同的示例图像表示，总共 1421 个查询图像。所有查询词