Total-Text:一种用于场景文本检测与识别的综合数据集
计算机视觉与模式识别
2017-10-31 v1
摘要
曲线朝向的文本尽管是真实世界环境中常见的文本朝向之一,但在ICDAR2013和MSRA-TD500等广受认可的场景文本数据集中几乎不存在。Total-Text的主要动机是填补这一空白,并为场景文本领域开辟新的研究方向。除传统的水平与多朝向文本外,它还包含曲线朝向文本。Total-Text在朝向上高度多样化,超过半数的图像包含两种以上朝向的组合。近来,将文本检测视为分割问题的一类新方法已展现出对多朝向文本的有效性。为评估其对曲线文本的鲁棒性,我们对DeconvNet进行微调并在Total-Text上进行了基准测试。带有标注的Total-Text可在 https://github.com/cs-chan/Total-Text-Dataset 获取。
引用
@article{arxiv.1710.10400,
title = {Total-Text: A Comprehensive Dataset for Scene Text Detection and Recognition},
author = {Chee Kheng Chng and Chee Seng Chan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.10400},
year = {2017}
}
备注
Accepted as Oral presentation in ICDAR2017 (Extended version, 13 pages 17 figures). We introduce a new scene text dataset namely as Total-Text, which is more comprehensive than the existing scene text datasets as it consists of 1555 natural images with more than 3 different text orientations, one of a kind