汉字文本平面ocr数据集有哪些?

一、汉字文本平面ocr数据集有哪些?

扫一扫识别文字、拍照翻译、拍照搜题、车牌自动识别……这些随处可见的功能，给我们的工作和生活带来了极大的便利，其背后都离不开OCR技术的支持。

随着深度学习技术的发展，智能OCR算法与应用也越来越丰富，对相关数据的需求也增加。

许多小伙伴反馈中文OCR数据集不好找，今天我们贴心地帮大家整理了8个常用的中文OCR数据集资源，记得收藏。

No.1

MSRA-TD500 (MSRA Text Detection 500 Database)

下载链接：https://opendatalab.com/MSRA-TD500

MSRA-TD500由华中科技大学于 2012 年在 CVPR 发布，是一个用于测试和评估多方向、多语言文字检测算法的自然图像数据集，包含500幅拍摄于室内（办公室和商场）和室外（街道）场景的自然图像。室内的图像主要包括标识、门牌和标牌等，室外的图像主要是路牌和广告牌等。图像的分辨率较高，介于1294*864和1920*1280之间。

该数据集由两部分构成：训练集、测试集。训练集中一共有300幅图像，通过随机抽样的形式从原始数据集中抽取出来。余下的200幅图像构成测试集。

数据集中的所有图像都经过完整标注。数据集的基本单元是文本行而非单词。

MSRA-TD500数据集中的典型图像以及文字的标准矩形框 每一个矩形框对应一个文本行。红色的矩形框表示其中的文字被标记为“困难”。在MSRA-TD500数据集中，难以检测的文字（一般由低分辨率、模糊和遮挡等因素造成）会被标记为“困难”。

No.2

Chinses Text in the Wild(CTW)

下载链接：https://ctwdataset.github.io/

由清华大学与腾讯共同推出的一个大型中文自然文本数据集（Chinese Text in the Wild，CTW）。该数据集包含 32,285 张图像和 1,018,402 个中文字符。

每张图像尺寸为2048*2048，数据集大小为31GB。CTW以（8:1:1）的比例将数据集分为：

• 训练集（25887张图像，812872个中文字符）；
• 测试集（3269张图像，103519个中文字符）；
• 验证集（3129张图像，103519个中文字符）；

这些图像源于腾讯街景，从中国的几十个不同城市中捕捉得到。数据多样、复杂，它包含了平面文本、凸出文本、城市街景文本、乡镇街景文本、弱照明条件下的文本、远距离文本、部分显示文本等。

对于每张图像，数据集中都标注了所有中文字符。对每个中文字符，数据集都标注了其真实字符、边界框和 6 个属性以指出其是否被遮挡、有复杂的背景、被扭曲、3D 凸出、艺术化，和手写体等。

No.3

Reading Chinses Text in the Wild(RCTW-17)

下载链接：https://rctw.vlrlab.net/dataset.html

ICDAR（国际文档分析和识别大会）在2017年发起了一项专注于中文检测和识别比赛项目（RCTW），RCTW-17为竞赛数据集，它由12263张包含中文的自然场景图片组成，其中大部分是直接由摄像头或手机拍摄，少部分为生成图像，并且每张图像至少包含一行中文。图像尺寸不规则，数据集大小为11.4GB。

数据的标注均通过标注工具手工标注完成，通过绘制四边形来标注一个文本行，而不是以单词为单位进行标注，每个文本行的内容以UTF-8字符串进行标注。在数据集中存在字体、布局和语言等多样性。

数据集划分为两部分：训练集和验证集。训练集包含8034张图片，测试集包含4229张图片。

No.4

ICPR MWI 2018挑战赛

下载链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231685/information

ICPR MWI 大赛提供的包含2000张图像的官方数据集，主要由合成图像，产品描述，网络广告构成。该数据集数据量充分，中英文混合，涵盖数十种字体，字体大小不一，多种版式，背景复杂。数据集大小为2GB。其中训练集10000张，测试集10000张。

No.5

ShopSign

下载链接：https://github.com/chongshengzhang/shopsign

该数据由河南大学科研团队发布的，是一个大规模中英文自然场景文本数据集，其包含25770张街景中文招牌图像，196010条文本行。

ShopSign中的图像是在不同的场景（市中心到偏远地区）中使用50多种不同的手机拍摄。相比于CTW，其包含了4000张夜间图像，同时也包含了2516对图像来对一个sign获取水平和多视角的图片。其包含多种分辨率，包括3024*4032、1920*1080、2180*720等。

CMT主要包含了几个主要发达城市，而ShopSign包含的地理范围广（北京、上海、厦门、新疆、蒙古、牡丹江、葫芦岛和河南省的一些城市和小城镇），包括许多街景车辆无法到达的郊区或小城镇。CMT使用了固定的拍摄角度，而ShopSign使用了多种角度进行拍摄。[5]

注释包括了每个文本行的四边形边界框的坐标（顺序：左上、右上、右下、左下）以及相对应的文本行的相应文本。ShopSign仅仅处理广告牌上的文本。

No.6

ICDAR2019-LSVT

下载链接：https://github.com/chongshengzhang/shopsign

ICDAR 2019-LSVT（Large-scale Street View Text with Partial Labeling，弱标注大规模街景文字识别）国际学术竞赛公开的大规模弱标注场景文字数据集。

数据集采自中国街景，并由街景图片中的文字行区域（例如店铺标牌、地标等等）截取出来而形成。是首个提出弱标注数据的场景文字数据集，其中包括5万张精标注街景图像、40万张弱标注街景图像，总计45万张。

所有图像都经过一些预处理，将文字区域利用仿射变化，等比映射为一张高为48像素的图片。

No.7

TotalText

下载链接：https://opendatalab.com/TotalText

Total-Text是最大弯曲文本数据集之一-ArT（任意形状文本数据集）训练集中的一部分。该数据集共1555张图像，11459文本行，包含水平文本，倾斜文本，弯曲文本。文件大小441MB。大部分为英文文本，少量中文文本。其中训练集有1255张图像，测试集有300张图像。

No.8

Caffe-ocr中文合成数据

下载链接：https://github.com/senlinuc/caffe_ocr

共360万张图片，图像分辨率为280*32，文件大小约为8.6GB。数据利用中文语料库（新闻+文言文），通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成，字典中包含汉字、标点、英文、数字共5990个字符（语料字频统计，全角半角合并）。

每个样本固定10个字符，字符随机截取自语料库中的句子。按9:1分成训练集、验证集，测试集约6万张。

参考资料

[1]http://www.iapr-tc11.org/dataset/MSRA-TD500/Detecting_Texts_of_Arbitrary_Orientations_in_Natural_Images.pdf

[2]https://ctwdataset.github.io/

[3]https://arxiv.org/pdf/1708.09585v2.pdf

[4]https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231685/information

[5]https://arxiv.org/pdf/1903.10412v1.pdf

[6]https://rrc.cvc.uab.es/?ch=16

[7]https://github.com/senlinuc/caffe_ocr

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二、机器学习文本数据集

机器学习文本数据集的重要性

在机器学习领域中，文本数据集扮演着至关重要的角色。随着信息时代的到来，文本数据量不断增加，如何有效地处理和利用这些数据成为了许多研究者和企业关注的焦点。本文将探讨机器学习文本数据集的重要性，以及其在各个领域中的应用。

文本数据集的定义

文本数据集是指由文本数据组成的数据集合。在机器学习中，文本数据集通常用于训练模型以实现自然语言处理、文本分类、情感分析等任务。文本数据集的构建可以通过爬虫获取网络数据、收集用户反馈、提取日志信息等方式进行。

机器学习文本数据集的特点

• 文本数据集具有高度的复杂性，因为文本内容多样且具有语言特征。
• 文本数据集的规模通常较大，需要进行有效的处理和管理。
• 文本数据集往往包含噪声和不规则信息，需要进行清洗和预处理。

机器学习文本数据集的应用领域

机器学习文本数据集在各个领域都有着广泛的应用。以下是一些常见的应用领域：

• 自然语言处理：通过文本数据集训练模型，实现文本生成、机器翻译、语义理解等任务。
• 情感分析：利用文本数据集分析用户评论、社交媒体内容等，了解用户情感和偏好。
• 信息检索：基于文本数据集构建搜索引擎，提供相关文档、网页等信息。
• 文本分类：将文本数据集分为不同类别，如垃圾邮件识别、新闻分类等。

文本数据集的挑战和解决方案

在处理机器学习文本数据集时，研究者和工程师面临着诸多挑战，如数据稀疏性、模型过拟合等。下面介绍一些常见的挑战和对应的解决方案：

1. 数据不平衡

文本数据集中不同类别的样本数量差异较大，导致模型学习不均衡。为解决这一问题，可以采用过采样、欠采样、集成学习等方法。

2. 文本预处理

文本数据集中可能存在大量的噪声、停用词等无效信息，需要进行文本清洗、分词等预处理操作。常用的技术包括词袋模型、TF-IDF等。

3. 特征选择

在构建模型前，需要选择合适的特征进行训练。可以利用信息增益、卡方检验等方法选择最具代表性的特征。

4. 模型选择

针对文本数据集任务的不同特点，需要选择适合的模型进行训练，如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等。

结语

机器学习文本数据集在当今信息化时代具有重要意义，它为我们理解和利用海量的文本信息提供了有效的工具和方法。在未来的研究中，我们还需不断探索文本数据集处理的新技术和方法，以更好地应用于各个领域，推动人工智能技术的发展和创新。

三、matlab数据集为什么要分训练数据集和测试数据集，他们都有什么用？

简单地说，训练数据就是用来提取特征并保存，然后和实际数据进行比对从而实现识别；测试数据就是对提取的特征进行检验。训练数据和测试数据都会有数据标签，即该组数据对应的数字（汉字）。测试即是将算法结果和测试数据的标签进行比对，以检验算法和提取的特征的准确性。

（时隔一年毕设是不是已经做完了。。这些应该也不是问题了吧。。）

四、voc数据集多大？

Annotations：XML文件集合。作为标准数据集，voc-2007 是衡量图像分类识别能力的基准。VOC数据集共包含：训练集（5011幅），测试集（4952幅），共计9963幅图，共包含20个种类。本文主要研究的课题是：炉温系统的PID控制器设计研究 ，并且在MATLAB的大环境下进行模拟仿真。做深度学习目标检测方面的同学怎么都会接触到PASCAL VOC这个数据集。也许很少用到整个数据集，但是一般都会按照它的格式准备自己的数据集。

五、机器学习中训练数据集

了解机器学习中训练数据集的重要性

在机器学习领域，训练数据集扮演着至关重要的角色。它是训练模型的基础，决定了模型的准确性和泛化能力。训练数据集的质量直接影响着机器学习模型的性能和表现。因此，了解机器学习中训练数据集的重要性是每个从业者都应该重视的问题。

什么是训练数据集？

训练数据集是机器学习算法用来训练模型的数据集合。它由输入特征和相应的标签组成，用于训练模型以便能够进行预测或分类。训练数据集的质量和多样性决定了模型的学习能力和泛化能力。一个好的训练数据集应该具有代表性、完整性和多样性，能够涵盖潜在的输入空间，并能够捕捉到不同类别之间的关系。

训练数据集的重要性

训练数据集的质量直接影响着机器学习模型的表现。一个高质量的训练数据集可以提高模型的准确性和泛化能力，保证模型在未见过的数据上也能够有较好的表现。相反，如果训练数据集存在问题，比如标签错误、缺失数据、样本不平衡等，将会导致模型学习到错误的规律，降低模型的性能。

训练数据集的多样性也是其重要性的体现。一个多样性的训练数据集可以帮助模型学习到更广泛的特征和关系，提高其泛化能力和鲁棒性。而如果训练数据集过于倾斜或者缺乏多样性，模型可能会出现过拟合或欠拟合的问题，导致模型在实际应用中表现不佳。

如何提高训练数据集的质量？

为了确保训练数据集的质量，我们可以采取以下措施：

• **数据清洗**：清洗数据集，处理缺失值、异常值和重复值，以确保数据的完整性和一致性。
• **数据标注**：确保标签的准确性和一致性，避免标签错误导致模型学习到错误的规律。
• **数据增强**：通过数据增强技术，扩充训练数据集，提高数据的多样性和丰富度。
• **样本平衡**：处理样本不平衡问题，确保各个类别的样本数量均衡，避免模型偏向于数量较多的类别。

通过以上方法，我们可以提高训练数据集的质量，为机器学习模型的训练提供更好的基础。

结语

训练数据集是机器学习模型的基石，其质量和多样性对模型性能有着直接的影响。了解训练数据集的重要性，并采取相应的措施来提高数据集的质量，是每个从业者都应该重视的问题。只有通过不懈的努力和精心的处理，我们才能构建出高质量的训练数据集，为机器学习模型的训练和应用打下坚实的基础。

六、图像识别训练数据集

在当今数字化时代，图像识别技术正逐渐成为各行各业中不可或缺的一部分。从智能手机的人脸解锁功能到工业自动化中的视觉检测，图像识别的应用领域日益广泛。然而，要实现准确的图像识别，关键在于拥有高质量的训练数据集。图像识别训练数据集是训练图像识别算法的基础，质量的高低直接影响着算法的准确性和稳定性。

图像识别训练数据集的重要性

图像识别训练数据集是指包含了大量图像样本和对应标签的数据集合。这些标签可以是物体类别、场景描述、情绪表达等等，用来指导机器学习算法识别图像中的内容。在图像识别领域，训练数据集的质量对于算法的表现至关重要。一方面，高质量的训练数据集可以帮助算法学习到更准确、泛化能力更强的特征，从而提高识别准确率；另一方面，训练数据集的差异性和多样性也能帮助算法避免过拟合和提升模型的鲁棒性。

另外，图像识别训练数据集的规模也是影响算法效果的重要因素之一。随着深度学习技术的发展，大规模数据集如ImageNet、COCO等对于训练深度学习模型至关重要。大规模数据集不仅包含了更多的图像样本，还能够涵盖更多的类别和场景，从而提升模型的泛化能力。

如何构建高质量的图像识别训练数据集

构建高质量的图像识别训练数据集并不是一件简单的事情，需要考虑多个因素。以下是一些构建高质量训练数据集的关键步骤：

• 数据采集：首先需要确定数据采集的来源和方式。可以选择通过网络爬虫抓取图片，或者在实际场景中采集图片。
• 数据清洗：采集到的数据往往会存在噪声和错误，需要进行数据清洗和标注。确保每个样本都有准确的标签和注释。
• 数据增强：数据增强是提升训练数据集多样性的重要手段。通过旋转、缩放、翻转等方式扩充数据集，增加模型的泛化能力。
• 标注质量控制：标注质量直接关系到训练数据集的质量，因此需要建立标注质量控制机制确保标签的准确性和一致性。

除了以上几点，还需要根据具体的应用场景和需求来设计数据集的结构和内容。例如，在人脸识别领域，需要构建一个包含多种姿态、表情、光照等因素的训练数据集，以提高算法的鲁棒性和准确性。

图像识别训练数据集的应用

图像识别训练数据集在各行各业中都有着广泛的应用。以下是一些常见的图像识别训练数据集应用场景：

• 智能手机应用：人脸识别、物体识别等功能离不开高质量的训练数据集。
• 医疗影像识别：辅助医生诊断，帮助提高医疗诊断的准确性和效率。
• 智能交通：交通监控、车辆识别等应用提升了城市交通管理的智能化水平。
• 工业视觉检测：产品质检、机器人视觉导航等领域提高了工业自动化的效率。

总的来说，图像识别训练数据集的重要性不言而喻。只有拥有高质量、多样性和规模化的训练数据集，才能更好地支撑图像识别技术的发展和应用。未来，随着深度学习技术的不断进步和数据集的不断丰富，图像识别领域的发展前景将会更加广阔。

七、模式识别数据集和训练集

模式识别数据集和训练集在机器学习和人工智能领域扮演着至关重要的角色。数据集是模型训练的基础，而训练集则是用于训练模型的数据样本集合。在本文中，我们将深入探讨模式识别数据集和训练集的概念、重要性以及如何有效地利用它们。

模式识别数据集

模式识别数据集是用于模型训练和测试的数据集合。它包含了不同特征和标签的数据样本，这些数据样本被用来训练模型以识别特定的模式或规律。一个好的数据集应该包含代表性强、样本丰富且标签准确的数据。

数据集的质量直接影响了模型的性能和泛化能力。如果数据集中存在噪音、缺失值或不平衡的情况，那么训练出的模型可能会受到影响，导致模型的准确性下降。因此，数据集的清洗和预处理是至关重要的。

在构建模式识别数据集时，通常会将数据分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数和防止过拟合，而测试集用于评估模型的性能。

模式识别训练集

训练集是用于训练模型的数据样本集合。训练模型的目的是学习数据中的规律和模式，以便对新的未知数据进行预测或分类。

一个有效的训练集应该具有代表性、多样性和足够的数量。训练集中的样本应该涵盖到模型可能遇到的各种情况，以确保模型的泛化能力。

在构建训练集时，通常会采用交叉验证或数据集拆分的方法来评估模型的性能。通过将数据集分为多个子集，可以更全面地测试模型在不同数据分布上的表现。

数据集与训练集的关系

数据集和训练集是机器学习中两个密不可分的概念。数据集是模型训练的基础，而训练集则是用于训练模型的数据样本集合。两者共同作用于模型的构建和性能。

一个优秀的数据集可以提高模型的准确性和泛化能力，而一个高质量的训练集可以帮助模型学习到数据中的规律和模式。因此，充分理解数据集和训练集的特性和作用对于构建高效的模式识别模型至关重要。

如何有效利用数据集和训练集

为了更有效地利用模式识别数据集和训练集，以下是一些建议：

• 确保数据集的质量：清洗和处理数据集，处理缺失值和异常值，确保标签准确性。
• 数据增强：通过数据增强技术来扩充数据集，增加样本的多样性。
• 交叉验证：使用交叉验证来评估模型的性能，防止过拟合。
• 模型选择：根据数据集和任务选择合适的模型，避免模型选择不当导致性能下降。
• 持续学习：不断更新和迭代数据集和训练集，以适应不断变化的数据和需求。

总之，模式识别数据集和训练集对于机器学习模型的训练和性能至关重要。通过合理构建和利用数据集和训练集，可以提高模型的准确性、泛化能力和稳健性，从而更好地应用于实际问题中。

八、回归模型一般需要多大的数据集？

在回归模型中，一般需要包含一百条记录以上的数据集，这是为了保证回归分析结果的可靠性和准确性。

九、验证集跟训练集需要完全独立吗？

验证集和训练集需要完全独立。首先，训练集是用于训练机器学习模型的数据集，其中包含用于训练模型的大量样本。而验证集则是用于评估模型性能的数据集，通常包含一部分未在训练过程中使用的样本。其次，如果验证集和训练集相互依赖或重叠，那么模型在训练过程中可能会过拟合到验证集中的特定样本，导致模型在未知数据上的性能不佳。因此，为了准确评估模型的泛化能力，验证集和训练集需要完全独立，最好是从不同的数据源获取。最后，在实际应用中，通常还需要一个测试集来评估模型在未知数据上的性能。测试集同样需要与训练集和验证集完全独立，以确保评估结果的可靠性。

十、机器学习数据集训练集和

机器学习中的数据集：训练集和测试集

在机器学习领域，数据集扮演着至关重要的角色。数据集是用于训练和测试机器学习模型的关键组成部分。在机器学习任务中，数据集通常分为两个主要部分：训练集和测试集。这两者在模型的训练和评估过程中起着不可或缺的作用。

训练集：

训练集是模型用于学习的数据的集合。在训练阶段，机器学习模型利用训练集中的数据进行参数学习和模式识别。通过训练集中的示例数据，模型可以调整自身的参数，以便更好地适应数据的特征和模式。训练集的质量和多样性对模型的性能有着重要影响，因此选择高质量且具有代表性的训练集至关重要。

通常情况下，训练集占据了整个数据集的大部分比例。在训练集中，数据通常被标记和注释，以便模型可以从中学习正确的关联和结构。训练集的规模越大且质量越高，模型学习到的特征和规律也会更加准确和全面。

测试集：

测试集是用于评估模型性能和泛化能力的数据的集合。在训练完成后，模型会利用测试集中的数据进行评估，以检验其在未见过的数据上的表现。测试集的作用是验证模型是否能够准确地泛化到新的数据样本上，并评估其在真实场景中的表现。

测试集通常是从原始数据集中独立抽取的，确保了测试集的数据与训练集的数据没有重叠。这样可以有效地评估模型对未知数据的泛化能力。测试集的规模和代表性同样对评估结果有着重要影响，因此选择合适的测试集对于准确评估模型至关重要。

训练集和测试集的划分：

在机器学习任务中，通常会将原始数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。常见的划分比例为 70% 的数据用于训练，30% 的数据用于测试。这样的划分可以保证模型在训练和测试阶段有足够的数据支持，既不会过拟合也不会欠拟合。

除了简单的随机划分外，还有一些常用的数据集划分技术，例如交叉验证和留出法。交叉验证通过多次划分训练集和测试集，并对模型性能取平均值来提高评估结果的准确性。留出法则是直接将一部分数据留出作为测试集，其余数据作为训练集，以静态的方式进行划分。

选择合适的训练集和测试集划分方法取决于具体的机器学习任务和数据特点。在实际应用中，需要根据任务的复杂度、数据的规模和特征等因素来灵活选择适合的划分方式。

总结：

数据集在机器学习中扮演着不可或缺的角色，而训练集和测试集则是机器学习模型训练和评估的基石。合理划分训练集和测试集，并选择高质量、代表性的数据对于模型的训练和评估至关重要。通过充分理解数据集的特点和机器学习模型的需求，可以更好地提升模型的性能和泛化能力。