Bibek130/IAM-line

--- license: mit language: - en task_categories: - image-to-text pretty_name: IAM-line dataset_info: features: - name: image dtype: image - name: text dtype: string splits: - name: train num_examples: 6482 - name: validation num_examples: 976 - name: test num_examples: 2915 dataset_size: 10373 tags: - atr - htr - ocr - modern - handwritten --- # IAM - line level ## Table of Contents - [IAM - line level](#iam-line-level) - [Table of Contents](#table-of-contents) - [Dataset Description](#dataset-description) - [Dataset Summary](#dataset-summary) - [Languages](#languages) - [Dataset Structure](#dataset-structure) - [Data Instances](#data-instances) - [Data Fields](#data-fields) ## Dataset Description - **Homepage:** [IAM Handwriting Database](https://fki.tic.heia-fr.ch/databases/iam-handwriting-database) - **Paper:** [The IAM-database: an English sentence database for offline handwriting recognition](https://doi.org/10.1007/s100320200071) - **Point of Contact:** [TEKLIA](https://teklia.com) ## Dataset Summary The IAM Handwriting Database contains forms of handwritten English text which can be used to train and test handwritten text recognizers and to perform writer identification and verification experiments. Note that all images are resized to a fixed height of 128 pixels. ### Languages All the documents in the dataset are written in English. ## Dataset Structure ### Data Instances ``` { 'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=2467x128 at 0x1A800E8E190, 'text': 'put down a resolution on the subject' } ``` ### Data Fields - `image`: a PIL.Image.Image object containing the image. Note that when accessing the image column (using dataset[0]["image"]), the image file is automatically decoded. Decoding of a large number of image files might take a significant amount of time. Thus it is important to first query the sample index before the "image" column, i.e. dataset[0]["image"] should always be preferred over dataset["image"][0]. - `text`: the label transcription of the image.许可证：MIT协议 语言： - 英语 任务类别： - 图像到文本（image-to-text） 展示名称：IAM-line 数据集信息： 特征： - 名称：图像（image），数据类型：图像类型 - 名称：文本（text），数据类型：字符串类型 数据集划分： - 训练集（train）：6482个样本 - 验证集（validation）：976个样本 - 测试集（test）：2915个样本 数据集总规模：10373个样本 标签： - 自动文本识别（atr） - 手写文本识别（htr） - 光学字符识别（ocr） - 现代手写 - 手写文本 # IAM行级数据集 ## 目录 - [IAM行级数据集](#iam-line-level) - [目录](#table-of-contents) - [数据集说明](#dataset-description) - [数据集摘要](#dataset-summary) - [语言情况](#languages) - [数据集结构](#dataset-structure) - [数据实例](#data-instances) - [数据字段](#data-fields) ## 数据集说明 - **主页：** [IAM手写数据库](https://fki.tic.heia-fr.ch/databases/iam-handwriting-database) - **关联论文：** [《IAM数据库：用于离线手写识别的英语句子数据集》](https://doi.org/10.1007/s100320200071) - **联络方：** [TEKLIA](https://teklia.com) ## 数据集摘要 IAM手写数据库包含手写英语文本表单，可用于训练、测试手写文本识别模型，以及开展书写者识别与验证相关实验。 请注意，所有图像均被调整至统一高度128像素。 ### 语言情况 数据集内所有文档均采用英语书写。 ## 数据集结构 ### 数据实例 { 'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=2467x128 at 0x1A800E8E190, 'text': 'put down a resolution on the subject' } ### 数据字段 - `image`：包含图像的`PIL.Image.Image`对象。请注意，通过`dataset[0]["image"]`访问图像列时，图像文件会自动解码。解码大量图像文件可能耗费较多时间，因此建议优先采用先指定样本索引再访问图像列的读取方式，即始终优先使用`dataset[0]["image"]`而非`dataset["image"][0]`。 - `text`：对应图像的文本标注转录结果。