MSRA TD-500数据集

MSRA-TD500是一个包含500张自然场景图片的数据集,用于多方向文本检测研究。该数据集包含中英文文本,图片尺寸范围从1296x864至1920x1280。数据集分为训练集300张和测试集200张,每张图片均按行进行精确标注。

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Overview

MSRA Text Detection 500 Database (MSRA-TD500)

Cong Yao
Huazhong University of Science and Technology
Email: yaocong2010@gmail.com

  • 多方向文本检测
  • 大部分文本都在引导牌上
  • 分辨率在1296x864到1920x1280之间
  • 包含中英文
  • 总共500张自然场景图片
  • Training 300 + Test 200
  • 标注以行为单位, 而不是单词
  • 每张图片都完全标注. 难以识别的有difficult标注

数据集格式

Evaluation

同IC15.

### MSRA-TD500 数据集概述 MSRA-TD500 是由微软亚洲研究院发布的一个大规模文本检测数据集,主要用于评估自然场景中的文本检测算法性能。该数据集包含约 500 张高分辨率图像,涵盖了多种复杂背景下的中文和英文文本实例[^2]。每张图片都标注了多边形边界框来描述文本区域的位置和形状。 #### 特征 - **多样性**: 图像来自真实世界环境,包括各种字体大小、方向以及遮挡情况。 - **大尺寸文本**: 主要关注较长的文本行而非单字字符。 - **高质量标注**: 使用精确的多边形而不是简单的矩形包围盒来标记倾斜或者弯曲的文字线条。 #### 应用模型介绍 - TextSnake 针对此类复杂的文本布局问题,有研究者提出了名为 *TextSnake* 的解决方案。此方法能够有效捕捉任意走向(水平、垂直甚至弯曲)的文本片段。具体来说: - 它将整个文档视作一系列沿着中心轴分布的小圆盘集合; - 利用卷积神经网络预测每个像素属于哪一类(比如是否位于某条特定路径之上),同时还估计出相应位置处的方向矢量与半径长度; - 基于此信息构建完整的文字链表结构从而实现端到端识别过程。 以下是简化版 Python 实现思路示意代码: ```python import numpy as np def predict_text_snake(image): # Assume 'model' has been pre-trained to output TCL/non-TCL, radius etc. tcl_map, direction_map, radius_map = model.predict(image) final_result = [] for y in range(tcl_map.shape[0]): for x in range(tcl_map.shape[1]): if tcl_map[y,x] > threshold: # If pixel belongs to a text centerline r = radius_map[y,x] dx, dy = direction_map[y,x] # Reconstruct the full text line using local geometry properties reconstructed_line = reconstruct_from_point((x,y),r,dx,dy) final_result.append(reconstructed_line) return final_result def reconstruct_from_point(center,radius,direction_vector): pass # Placeholder function; actual implementation depends on specific requirements ``` 上述伪码展示了如何利用 `predict` 函数获取输入图片内的所有可能候选区段,并进一步组合成连贯的整体表达形式供后续分析使用。 ###
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