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IIIT文本识别数据集.zip

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简介：
本资源包包含了一个用于训练和测试文本识别算法的数据集，由印度信息技术学院整理发布。内含丰富多样的文字图像样本，适用于光学字符识别（OCR）等领域研究。 文本识别数据集包括IIIT训练集的2000张图片和测试集的3000张图片，标签对应每张图片上的单词。train.txt和test.txt文件是经过过滤后的标签（去除了符号及少于三个字符的内容）。此外还有两个原始版本的未经过滤的标签文件，可以自行添加相应的文件路径或在我的主页下载带有路径信息的代码文件（python格式）进行使用。

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  • IIIT文本识别数据集.zip
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    本资源包包含了一个用于训练和测试文本识别算法的数据集，由印度信息技术学院整理发布。内含丰富多样的文字图像样本，适用于光学字符识别（OCR）等领域研究。 文本识别数据集包括IIIT训练集的2000张图片和测试集的3000张图片，标签对应每张图片上的单词。train.txt和test.txt文件是经过过滤后的标签（去除了符号及少于三个字符的内容）。此外还有两个原始版本的未经过滤的标签文件，可以自行添加相应的文件路径或在我的主页下载带有路径信息的代码文件（python格式）进行使用。
  • SVT文本识别数据集.zip
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    SVT文本识别数据集包含多种复杂背景下的英文文本图像，旨在促进光学字符识别(OCR)和场景文本理解的研究与发展。该数据集是研究文字检测与识别技术的重要资源。 文本识别数据集SVT包含训练集257张图片和测试集647张图片。标签内容为每张图片上对应的单词，train.txt和test.txt文件中的标签已经过滤掉了符号以及少于3个字符的词。另外两个原始标签未经过任何处理，可以自行添加文件路径以使用这些数据。
  • ICDAR2013文本识别数据集.zip
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    这是一个包含多种语言和复杂背景下的图像样本的数据集，专为光学字符识别（OCR）研究而设计，是ICDAR 2013竞赛的一部分。 文本识别数据集：ICDAR2013 包含848张训练图片和1095张测试图片，标签内容为每张图片上对应的单词。train.txt 和 test.txt 文件是经过过滤后的标签文件（去除了符号以及少于三个字符的词）。此外还有两个原始版本未做任何处理的标签文件可供使用，可以自行添加文件路径进行访问。
  • ICDAR2003文本识别数据集.zip
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    本资源包含ICDAR 2003文本识别竞赛的数据集，适用于OCR、文档分析和计算机视觉领域研究。 文本识别数据集ICDAR2003包含1156张训练图片和1110张测试图片，标签文件中的内容为每张图片上对应的单词。train.txt和test.txt是经过过滤后的标签文件（去除了符号及少于三个字符的词语）。另外两个未进行任何处理的原始标签文件也可以使用，并自行添加相应的文件路径。
  • ICDAR2015文本识别数据集.zip
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    这是一个包含多种语言和复杂背景下的图像文本样本的数据集，专为训练和测试光学字符识别（OCR）系统而设计，适用于学术研究与技术开发。 文本识别数据集ICDAR2015包含4468张训练图像和2077张测试图像。标签文件train.txt和test.txt已经过滤掉了符号及少于3个字符的单词，另外两个原始标签未做任何处理。可以自行添加文件路径或下载相关代码文件（Python）以进行进一步操作。
  • Oxford-IIIT Pet 数据集
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    Oxford-IIIT Pet数据集是由牛津大学与IIIT Hyderabad合作开发的一个包含37种不同品种、共计约1万张猫狗图片的数据集，每张图均附有标注的品系、种类和分割掩模。该数据集广泛用于宠物图像分类及姿态估计的研究中。 Oxford-IIIT宠物数据集是一个包含37个类别宠物的图像集合，每个类别的图片数量大约为100张，该数据集由牛津大学的Visual Geometry Group创建。这些图像在比例、姿势及照明方面存在显著差异，并且每一张图都有相关的品种标签、头部区域注释以及像素级别的三通道分割标注信息。
  • Oxford-IIIT 宠物图像数据集
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    Oxford-IIIT宠物数据集是由牛津大学和印度Indraprastha理工学院联合开发的一个专门用于训练与测试图像分类算法的数据集，包含超过10,000张各类宠物（狗和猫）的图片。每张图片都被标注了品种信息，总共有37种不同的犬类和37种不同种类的猫。该数据集被广泛应用于计算机视觉领域中深度学习模型的研究与开发。 The Oxford-IIIT Pet Dataset是一个宠物图像数据集，包含37种不同的宠物种类，每种大约有200张图片，并且还包括了每个宠物的轮廓标注信息。
  • 猫狗分类：利用CNN在Oxford-IIIT-Pet数据集上进行图像识别
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    本研究采用卷积神经网络(CNN)技术，在Oxford-IIIT-Pet数据集上训练模型以实现对宠物猫和狗的精准分类，探索深度学习在动物图像识别中的应用。 猫狗分类使用的是牛津-IIIT宠物数据集。任务是对数据集中显示的每种动物进行分类。首先对猫和狗之间的品种进行分类，然后分别对猫和狗的不同品种进行分类，最后将不同种族混合在一起进行分类以增加难度。 步骤如下： 第一步：获取数据集 运行命令 `bash utils/get_dataset.sh` 第二步：预处理数据集 运行命令 `bash run_all_preprocessing.sh` 第三步：创建训练模型 运行命令 `bash run_all_models.sh` 第四步：要使用TensorBoard，请在新终端中输入以下命令，然后在浏览器中打开。 ``` tensorboard --logdir=./logs --port=6006 ```
  • 文本检测与识别的OCR数据集
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    本数据集专为OCR技术设计，包含大量文本图像及其标注信息，旨在提升各类场景下的文字检测和识别精度。 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术是IT领域的重要图像处理方法之一，主要用于将扫描或拍摄的图片中的文字转换为可编辑文本格式。在名为“OCR数据集——文本检测、文本识别”的资源中提供了用于训练和测试OCR模型的数据集合，包含中文、英文及繁体字三种语言的文字检测与识别任务。 以下是关于OCR技术及其相关数据集的关键知识点： 1. OCR的基本原理：基于深度学习和计算机视觉的OCR技术通过神经网络模型来识别图像中的文字。通常会进行灰度化或二值化等预处理步骤，然后利用目标检测算法定位文本区域，并最终转换为可编辑格式。 2. 文本检测：这是OCR流程的第一步，常用YOLO、SSD或Mask R-CNN这类技术以确定图片中包含的文字位置。这些方法能够识别不同形状大小的文本实例并具备一定的倾斜、扭曲和遮挡文字处理能力。 3. 文字识别：在定位好文字后，需要通过CRNN、CTC或者Transformer等模型来实现对每个字符的具体辨识工作。这类模型可以应对序列数据，并适应不同的字体与书写风格变化。 4. 多语言支持：该数据集涵盖中文、英文和繁体汉字三种语言形式，因此训练出的OCR系统必须能够处理各种不同语言特有的字符结构及其规则特性。 5. 训练与验证过程：利用提供的图像样本进行模型的学习及评估。在训练阶段让模型掌握从图像到文本映射的关系；而通过未见过的数据集则可以测试当前算法的有效性并做进一步的优化调整。 6. 应用场景：OCR技术被广泛应用于文档扫描、车牌识别、发票处理、电子阅读器以及在线翻译等众多领域。此数据集有助于开发者和研究者创建更加准确且适应多语言环境需求的文字检测与识别系统，从而提高自动化文本处理效率。 7. 数据集组成：虽然没有详细列出具体内容，但通常会包含有标注的图像样本——即每个文字或文字块都有对应的边界框及标签信息。这些图片可能来源于实际场景如街道招牌、文档页面和屏幕截图等以确保模型在现实环境中的泛化能力。 8. 模型评估指标：训练完成后可以通过准确率、召回率以及F1分数等多种标准来衡量模型性能表现，尤其是在多语言环境下还需特别关注不同语种的识别效果差异。
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    《花卉识别数据集》包含了多种常见及珍稀花卉的高清图片和详细标注信息，旨在促进机器学习算法在图像分类领域的研究与应用。 Flowers Recognition（花卉识别数据集）.zip