IIIT 5K-Word数据集

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概述

IIIT 5K-Word数据集

介绍

  • IIIT 5K-word数据集是从Google图像搜索中通过使用广告词,广告牌,门牌号,门牌号,电影海报等查询词来收集图像获得的。

  • 数据集包含来自“场景文本”的5000个裁剪的单词图像和原始数字图像。

  • 数据集分为训练部分和测试部分。

  • 该数据集可用于大型词典裁剪单词识别。 我们还为该数据集提供了超过50万个词典单词的词典。

内容

  • 裁剪的单词图像分为训练集和测试集

  • 有效数据注释,中小型词典

  • 带有50万个单词的词汇(摘自Weinman等,2009)

  • 字符边界框级别的注释

  • 用于计算语言优先级的词典在lexicon.txt文件中,与基于大型词典的识别结果进行比较时,请使用此词典。

用法

(1)如何加载测试数据信息

(用法:不区分大小写的小/中/大词典的裁剪单词识别)

  1. 打开Matlab
  2. 加载测试数据
  3. 将加载结构测试数据。此结构有四个字段: (a)ImgName:裁剪的单词图像名称。 (b)GroundTruth:指定的与裁剪单词相对应的GroundTruth文本 (c)smallLexi:包含每个图像50个单词的词典列表(小型词典)。 (d)mediumLexi:包含每个图像1000个单词的词典列表(中等大小的词典)
(2)如何加载字符边框信息

(用法:区分大小写的字符检测/识别)

  1. 打开Matlab
  2. 加载testCharBound(或trainCharBound)
  3. 将加载结构testCharBound(或trainCharBound)。它包含三个方面: (a)ImgName单词图像名称 (b)字符字符串。 (c)charBB与char相同的字符边界框。边界框存储为[x y width height]。

例:

>> load testCharBound
 
>> testCharBound(1).ImgName

ans =

test/1002_1.png


>> testCharBound(1).chars

ans =

PRIVATE


>> testCharBound(1).charBB(1,:) %% Loads bounding box for character "P" (i.e. first character of testCharBound(1).chars)

ans =

     4     7    32    45

>> testCharBound(1).charBB(5,:) %% Loads bounding box for character "A" (i.e. fifth character of testCharBound(1).chars)

ans =

   115     7    37    43

转载http://cvit.iiit.ac.in/research/projects/cvit-projects/the-iiit-5k-word-dataset

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文件编号:532
上传时间:2021-01-26
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分类:
计算机/软件
标签:
数据集人工智能