cs-chan/Total-Text-Dataset

解決的問題

本專案提供一個專門用於自然場景中彎曲文字檢測的資料集，解決了識別非直線水平文字（任意形狀文字）的挑戰。

工作原理

Total-Text 是一個單詞級的英文彎曲文字資料集。它提供多種格式的真實標註資料，包括文字級與像素級的標註，以幫助模型學習檢測非線性文字。該儲存庫還包含一個基線實作（Poly-FRCNN-3）、用於建立場景文字影像標註的引導式標註工具箱，以及一個評估腳本（DetEval.py），可使用精確率、召回率與 F 分數來基準化檢測效能。

適用對象

專為從事場景文字檢測的電腦視覺研究人員與開發者設計，特別是專注於任意形狀或彎曲文字識別任務的人員。

亮點

• 聚焦彎曲文字：專門針對彎曲或任意形狀的單詞級英文文字。
• 全面的真實標註：提供文字級與像素級的真實標註資料。
• 標註工具：包含專用的引導式標註工具箱，用於場景文字影像標註。
• 基準測試：維護一個詳細的檢測排行榜，用於比較各種最先进方法的表現。