cs-chan/Total-Text-Dataset

해결하는 문제

이 프로젝트는 자연 장면에서 곡선 텍스트를 탐지하기 위한 특화된 데이터셋을 제공하며, 직선 수평선을 따르지 않는 텍스트(임의 형태의 텍스트)를 식별하는 도전 과제를 해결합니다.

작동 방식

Total-Text는 단어 수준의 영어 곡선 텍스트 데이터셋입니다. 모델이 비선형 텍스트를 탐지하도록 학습할 수 있도록 텍스트 수준 및 픽셀 수준의 애노테이션을 포함한 다양한 형식의 정답 데이터를 제공합니다. 리포지토리에는 베이스라인 구현(Poly-FRCNN-3), 장면 텍스트 이미지 애노테이션을 위한 가이드 애노테이션 도구, 그리고 정밀도, 재현율, F-스코어를 사용하여 탐지 성능을 평가하는 평가 스크립트(DetEval.py)가 포함되어 있습니다.

대상 사용자

임의 형태 또는 곡선 텍스트 읽기 작업에 집중하는 장면 텍스트 탐지에 종사하는 컴퓨터 비전 연구자 및 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 곡선 텍스트 중심: 곡선 또는 임의 형태로 된 단어 수준의 영어 텍스트에 특화되어 있습니다.
• 포괄적인 정답 데이터: 텍스트 수준 및 픽셀 수준의 정답 데이터를 모두 제공합니다.
• 애노테이션 도구: 장면 텍스트 이미지 애노테이션을 위한 전용 가이드 애노테이션 도구 상자 포함.
• 벤치마킹: 최신 기술을 비교하는 상세한 탐지 리더보드를 유지 관리합니다.