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SVT

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魔搭社区2025-11-27 更新2025-03-01 收录
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displayName: SVT (Street View Text Dataset) labelTypes: - Text - Box2d license: - Unknown mediaTypes: - Image paperUrl: http://vision.ucsd.edu/~kai/pubs/wang_iccv2011.pdf publishDate: "2011" publishUrl: http://www.iapr-tc11.org/mediawiki/index.php/The_Street_View_Text_Dataset publisher: - University of California, San Diego tags: - Yacht - Hotel - Restaurant - Cinema taskTypes: - OCR --- # 数据集介绍 ## 简介 街景文本 (SVT) 数据集是从谷歌街景中获取的。此数据中的图像文本表现出高可变性,并且通常具有低分辨率。在处理户外街道图像时,我们注意到两个特征。 (1) 图像文本通常来自商业标牌,(2) 商业名称可通过地理商业搜索轻松获得。这些因素使 SVT 集特别适合在野外进行单词识别:给定街景图像,目标是识别来自附近企业的单词。有关数据集的更多详细信息,请参阅我们的论文 Word Spotting in the Wild。有关我们对这些数据的最新基准,请参阅我们的论文,端到端场景文本识别。该数据集只有单词级别的注释(没有字符边界框),应该用于(A)裁剪的词典驱动的单词识别和(B)全图像词典驱动的单词检测和识别。 ## 引文 ``` "@inproceedings{wang2011end, title={End-to-end scene text recognition}, author={Wang, Kai and Babenko, Boris and Belongie, Serge}, booktitle={2011 International conference on computer vision}, pages={1457--1464}, year={2011}, organization={IEEE} }" ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}

显示名称:街景文本数据集(SVT,Street View Text Dataset) 标注类型:文本、二维边界框 许可协议:未知 媒体类型:图像 论文链接:http://vision.ucsd.edu/~kai/pubs/wang_iccv2011.pdf 发布日期:2011年 发布页面链接:http://www.iapr-tc11.org/mediawiki/index.php/The_Street_View_Text_Dataset 发布机构:加利福尼亚大学圣地亚哥分校 标签:游艇、酒店、餐厅、影院 任务类型:光学字符识别(OCR) --- # 数据集介绍 ## 简介 街景文本数据集(SVT,Street View Text Dataset)采集自谷歌街景。该数据集内的图像文本具有高度多样性,且普遍存在分辨率较低的问题。在处理户外街景图像的过程中,我们观察到两大特征:其一,图像文本多源于商业招牌;其二,商业店名可通过地理商业搜索便捷获取。上述特征使得SVT数据集格外适用于自然场景下的单词识别任务:给定一张街景图像,模型需要识别出图像中来自周边商户的文本单词。如需了解该数据集的更多细节,请参阅我们发表的论文《Word Spotting in the Wild》;如需了解我们基于该数据集的最新基准测试结果,请参阅论文《端到端场景文本识别(End-to-end Scene Text Recognition)》。该数据集仅包含单词级标注(未提供字符级边界框),适用于两类任务:(A)基于词典的裁剪图像单词识别,以及(B)基于词典的全图像单词检测与识别。 ## 引用信息 "@inproceedings{wang2011end, title={End-to-end scene text recognition}, author={Wang, Kai and Babenko, Boris and Belongie, Serge}, booktitle={2011 International conference on computer vision}, pages={1457--1464}, year={2011}, organization={IEEE} }" ## 数据集下载 :modelscope-code[]{type="git"}
提供机构:
maas
创建时间:
2024-07-03
5,000+
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54 个
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