BaDLAD

BaDLAD是由孟加拉人工智能创建的大型多领域孟加拉文档布局分析数据集，包含33,693个人工标注的文档样本，涵盖书籍、政府文件、解放战争文件、新闻报纸、历史报纸和财产契约等六个领域，总计710K个多边形标注，用于文本框、段落、图像和表格四种单元类型。该数据集通过从公共在线资源抓取和手动扫描收集数据，经过严格的标注和验证流程创建。BaDLAD旨在解决孟加拉文档数字化中的布局分析问题，特别是在历史文档和报纸的转录方面，通过提供多样化的布局和领域，支持深度学习模型的训练和评估。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

BaDLAD是一个大型多领域孟加拉文档布局分析数据集，包含33,693个人工标注样本，覆盖书籍、政府文件等多个领域，总计710K个多边形标注，用于文本框、段落等四种单元类型。它通过抓取和扫描收集数据，旨在解决孟加拉文档数字化中的布局分析问题，特别是支持历史文档和报纸转录的深度学习模型训练。