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ICDAR 2015|文档分析数据集|场景文本检测数据集
收藏OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/ICDAR2015
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ICDAR是文档分析界的研究人员和从业人员的首要国际论坛，旨在识别，鼓励和交流有关文档分析，理解，检索和性能评估中的最新技术的想法。ICDAR上下文中的文档一词涵盖了从棕榈叶和纸莎草等历史形式到传统文档和现代多媒体文档的广泛文档。
ICDAR 2015是用于ICDAR 2015会议的场景文本检测。
区域:
字符和符号识别
打印/手写文本识别
图形分析与识别
文档分析
文档理解
历史文献与数字图书馆
基于文档的取证
基于摄像机和视频的场景文本分析
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-04-13
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
ICDAR 2015数据集的构建基于国际文档分析与识别会议（ICDAR）的严格标准，旨在为文本检测与识别研究提供高质量的基准数据。该数据集由大量真实场景中的图像组成，涵盖了多种复杂的背景和文本排列方式。构建过程中，研究团队对每张图像进行了详细的标注，包括文本区域的位置、字符内容及其属性，确保了数据的高精度和实用性。
特点
ICDAR 2015数据集以其多样性和复杂性著称，包含了从自然场景到人工环境的多种图像类型，如街景、海报和书籍页面等。这些图像中的文本不仅具有不同的字体、大小和颜色，还面临着遮挡、模糊和光照不均等挑战。此外，数据集的标注信息详尽，支持多种文本检测与识别任务的研究与评估。
使用方法
ICDAR 2015数据集广泛应用于文本检测、识别和理解等领域的算法开发与性能评估。研究者可以通过下载数据集，利用其提供的标注信息进行模型训练和测试。数据集的多样性和复杂性使得训练出的模型具有较强的泛化能力，能够应对实际应用中的各种挑战。此外，ICDAR 2015还定期举办相关竞赛，推动了该领域技术的快速发展。
背景与挑战
背景概述
ICDAR 2015数据集，全称为International Conference on Document Analysis and Recognition 2015，是由国际文档分析与识别会议（ICDAR）组织的一项重要数据集。该数据集主要用于文档图像分析与识别领域的研究，特别是在复杂背景下的文本检测与识别任务。ICDAR 2015数据集的发布，标志着文档分析技术在处理复杂场景和多样化文本方面的重大进步。其收录的图像涵盖了多种语言和字体，以及不同光照和背景条件，为研究人员提供了丰富的实验数据，极大地推动了相关算法的发展和应用。
当前挑战
ICDAR 2015数据集在构建过程中面临了诸多挑战。首先，数据集需要包含多样化的文本样本，包括不同语言、字体和书写风格，以确保算法的泛化能力。其次，图像背景的复杂性增加了文本检测的难度，要求算法具备较强的背景抑制和文本增强能力。此外，光照条件的变化也对文本识别的准确性提出了挑战，需要算法能够适应不同的光照环境。最后，数据集的标注工作量大且复杂，确保每个文本区域的精确标注是保证数据集质量的关键。这些挑战共同推动了文档分析与识别技术的不断创新和优化。
发展历史
创建时间与更新
ICDAR 2015数据集创建于2015年，由国际文档分析与识别会议（ICDAR）组织发布。该数据集在发布后未有官方更新记录。
重要里程碑
ICDAR 2015数据集的发布标志着文档分析与识别领域的一个重要里程碑。该数据集包含了大量真实场景中的文本图像，特别是针对复杂背景和多语言文本的识别挑战。其高质量的标注数据为研究者提供了一个标准化的测试平台，极大地推动了文本检测和识别算法的发展。此外，ICDAR 2015还首次引入了多方向文本检测任务，为后续研究提供了新的方向和挑战。
当前发展情况
当前，ICDAR 2015数据集仍然是文档分析与识别领域的重要基准之一。尽管已有多个新数据集发布，ICDAR 2015因其广泛的适用性和高质量的标注数据，仍被广泛用于评估和比较各种文本检测和识别算法。其在学术界和工业界的持续影响力，证明了其在推动技术进步和应用落地方面的重要贡献。随着深度学习技术的不断发展，ICDAR 2015数据集也为新一代算法的研发提供了宝贵的资源和参考。
发展历程
- ICDAR 2015数据集首次发布，作为第十三届国际文档分析与识别会议（ICDAR 2015）的一部分，该数据集主要用于文本检测和识别任务，包含多种语言和复杂背景的文本图像。
- ICDAR 2015数据集在多个学术论文中被引用和应用，成为文本识别领域的重要基准数据集之一。
- 随着深度学习技术的发展，ICDAR 2015数据集被广泛用于训练和评估各种先进的文本检测和识别模型，推动了相关技术的进步。
- ICDAR 2015数据集的应用范围进一步扩大，不仅在学术研究中占据重要地位，也开始在工业界得到应用，特别是在自动化文档处理和智能识别系统中。
- ICDAR 2015数据集的相关研究成果在多个国际顶级会议上发表，进一步巩固了其在文本识别领域的基础数据集地位。
- 随着新数据集的涌现，ICDAR 2015数据集的研究热度有所下降，但仍被视为经典数据集，继续在教育和研究中发挥作用。
常用场景
经典使用场景
在自然场景文本识别领域，ICDAR 2015数据集以其丰富的图像样本和多样的文本类型成为研究者们的首选。该数据集包含了大量来自不同场景的图像，如街道、室内和户外环境，每张图像中都标注了多种语言的文本信息。研究者们利用这一数据集进行文本检测和识别算法的研究，旨在提高模型在复杂背景和多变光照条件下的识别准确率。
衍生相关工作
ICDAR 2015数据集的发布催生了大量相关的经典工作。许多研究者基于这一数据集提出了新的文本检测和识别算法，如基于深度学习的端到端文本识别模型。此外，该数据集还激发了关于数据增强和模型鲁棒性研究的兴趣，推动了文本识别技术在不同应用场景中的适应性和性能提升。这些衍生工作不仅丰富了学术研究的内容，也为实际应用提供了强有力的技术支持。
数据集最近研究
最新研究方向
在文本识别与文档分析领域，ICDAR 2015数据集作为国际标准测试集，近年来持续引领着前沿研究的方向。研究者们聚焦于提升复杂场景下的文本检测与识别精度，特别是在多语言、多字体及低分辨率条件下的表现。此外，随着深度学习技术的进步，基于Transformer架构的模型在该数据集上的应用逐渐增多，显著提升了模型的泛化能力和处理效率。这些研究不仅推动了文本识别技术的实际应用，也为智能文档处理和自动化办公系统的发展提供了坚实的技术支持。
相关研究论文
- 1ICDAR 2015 Robust Reading CompetitionIEEE · 2015年
- 2Deep TextSpotter: An End-to-End Trainable Scene Text Localization and Recognition FrameworkUniversity of Wuerzburg · 2017年
- 3EAST: An Efficient and Accurate Scene Text DetectorBaidu Inc. · 2017年
- 4TextBoxes: A Fast Text Detector with a Single Deep Neural NetworkNanjing University · 2017年
- 5FOTS: Fast Oriented Text Spotting with a Unified NetworkBaidu Inc. · 2018年
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
CatMeows
该数据集包含440个声音样本，由21只属于两个品种（缅因州库恩猫和欧洲短毛猫）的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定，包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外，还有一个额外的zip文件，包含被排除的录音（非喵声）和未剪辑的连续发声序列。
huggingface 收录
UniProt
UniProt（Universal Protein Resource）是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、瑞士生物信息学研究所（SIB）和美国蛋白质信息资源中心（PIR）联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名，整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容，涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库（分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL），以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具，为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持，成为生物学研究中不可或缺的资源。
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ChemBL是一个化学信息学数据库，包含大量生物活性数据，涵盖了药物发现和开发过程中的各种化学实体。数据集包括化合物的结构信息、生物活性数据、靶点信息等。
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全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
As the only one of its kind, China National Digital Geological Map (Public Version at 1∶200 000 scale) Spatial Database (CNDGM-PVSD) is based on China' s former nationwide measured results of regional geological survey at 1∶200 000 scale, and is also one of the nationwide basic geosciences spatial databases jointly accomplished by multiple organizations of China. Spatially, it embraces 1 163 geological map-sheets (at scale 1: 200 000) in both formats of MapGIS and ArcGIS, covering 72% of China's whole territory with a total data volume of 90 GB. Its main sources is from 1∶200 000 regional geological survey reports, geological maps, and mineral resources maps with an original time span from mid-1950s to early 1990s. Approved by the State's related agencies, it meets all the related technical qualification requirements and standards issued by China Geological Survey in data integrity, logic consistency, location acc racy, attribution fineness, and collation precision, and is hence of excellent and reliable quality. The CNDGM-PVSD is an important component of China' s national spatial database categories, serving as a spatial digital platform for the information construction of the State's national economy, and providing informationbackbones to the national and provincial economic planning, geohazard monitoring, geological survey, mineral resources exploration as well as macro decision-making.
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