Skip to content

Latest commit

 

History

History
165 lines (119 loc) · 7.69 KB

ocr_datasets.md

File metadata and controls

165 lines (119 loc) · 7.69 KB
Raw

OCR数据集

这里整理了OCR中常用的公开数据集，持续更新中，欢迎各位小伙伴贡献数据集～

1. 文本检测

1.1 PaddleOCR 文字检测数据格式

PaddleOCR 中的文本检测算法支持的标注文件格式如下，中间用"\t"分隔：

" 图像文件名                    json.dumps编码的图像标注信息"
ch4_test_images/img_61.jpg    [{"transcription": "MASA", "points": [[310, 104], [416, 141], [418, 216], [312, 179]]}, {...}]

json.dumps编码前的图像标注信息是包含多个字典的list，字典中的 points 表示文本框的四个点的坐标(x, y)，从左上角的点开始顺时针排列。 transcription 表示当前文本框的文字，当其内容为“###”时，表示该文本框无效，在训练时会跳过。

如果您想在我们未提供的数据集上训练，可以按照上述形式构建标注文件。

1.2 公开数据集

数据集名称 图片下载地址 PaddleOCR 标注下载地址
ICDAR 2015 https://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads train / test
ctw1500 https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/ctw1500.zip 图片下载地址中已包含
total text https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/total_text.tar 图片下载地址中已包含
td tr https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/TD_TR.tar 图片下载地址中已包含

1.2.1 ICDAR 2015

ICDAR 2015 数据集包含1000张训练图像和500张测试图像。ICDAR 2015 数据集可以从上表中链接下载，首次下载需注册。 注册完成登陆后，下载下图中红色框标出的部分，其中， Training Set Images下载的内容保存在icdar_c4_train_imgs文件夹下，Test Set Images 下载的内容保存早ch4_test_images文件夹下

将下载到的数据集解压到工作目录下，假设解压在 PaddleOCR/train_data/下。然后从上表中下载转换好的标注文件。

PaddleOCR 也提供了数据格式转换脚本，可以将官网 label 转换支持的数据格式。 数据转换工具在 ppocr/utils/gen_label.py, 这里以训练集为例：

# 将官网下载的标签文件转换为 train_icdar2015_label.txt
python gen_label.py --mode="det" --root_path="/path/to/icdar_c4_train_imgs/"  \
                    --input_path="/path/to/ch4_training_localization_transcription_gt" \
                    --output_label="/path/to/train_icdar2015_label.txt"

解压数据集和下载标注文件后，PaddleOCR/train_data/ 有两个文件夹和两个文件，按照如下方式组织icdar2015数据集：

/PaddleOCR/train_data/icdar2015/text_localization/
  └─ icdar_c4_train_imgs/         icdar 2015 数据集的训练数据
  └─ ch4_test_images/             icdar 2015 数据集的测试数据
  └─ train_icdar2015_label.txt    icdar 2015 数据集的训练标注
  └─ test_icdar2015_label.txt     icdar 2015 数据集的测试标注

2. 文本识别

2.1 PaddleOCR 文字识别数据格式

PaddleOCR 中的文字识别算法支持两种数据格式:

  • lmdb 用于训练以lmdb格式存储的数据集，使用 lmdb_dataset.py 进行读取;
  • 通用数据 用于训练以文本文件存储的数据集，使用 simple_dataset.py进行读取。

下面以通用数据集为例， 介绍如何准备数据集：

  • 训练集

建议将训练图片放入同一个文件夹，并用一个txt文件（rec_gt_train.txt）记录图片路径和标签，txt文件里的内容如下:

注意： txt文件中默认请将图片路径和图片标签用 \t 分割，如用其他方式分割将造成训练报错。

" 图像文件名                 图像标注信息 "

train_data/rec/train/word_001.jpg   简单可依赖
train_data/rec/train/word_002.jpg   用科技让复杂的世界更简单
...

最终训练集应有如下文件结构：

|-train_data
  |-rec
    |- rec_gt_train.txt
    |- train
        |- word_001.png
        |- word_002.jpg
        |- word_003.jpg
        | ...

除上述单张图像为一行格式之外，PaddleOCR也支持对离线增广后的数据进行训练，为了防止相同样本在同一个batch中被多次采样，我们可以将相同标签对应的图片路径写在一行中，以列表的形式给出，在训练中，PaddleOCR会随机选择列表中的一张图片进行训练。对应地，标注文件的格式如下。

["11.jpg", "12.jpg"]   简单可依赖
["21.jpg", "22.jpg", "23.jpg"]   用科技让复杂的世界更简单
3.jpg   ocr

上述示例标注文件中，"11.jpg"和"12.jpg"的标签相同，都是简单可依赖，在训练的时候，对于该行标注，会随机选择其中的一张图片进行训练。

  • 验证集

同训练集类似，验证集也需要提供一个包含所有图片的文件夹（test）和一个rec_gt_test.txt，验证集的结构如下所示：

|-train_data
  |-rec
    |- rec_gt_test.txt
    |- test
        |- word_001.jpg
        |- word_002.jpg
        |- word_003.jpg
        | ...

2.2 公开数据集

数据集名称 图片下载地址 PaddleOCR 标注下载地址
en benchmark(MJ, SJ, IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, and CUTE.) DTRB LMDB格式，可直接用lmdb_dataset.py加载
ICDAR 2015 http://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads train/ test
多语言数据集 百度网盘 提取码：frgi
google drive		 图片下载地址中已包含

2.1 ICDAR 2015

ICDAR 2015 数据集可以在上表中链接下载，用于快速验证。也可以从上表中下载 en benchmark 所需的lmdb格式数据集。

下载完图片后从上表中下载转换好的标注文件。

PaddleOCR 也提供了数据格式转换脚本，可以将ICDAR官网 label 转换为PaddleOCR支持的数据格式。 数据转换工具在 ppocr/utils/gen_label.py, 这里以训练集为例：

# 将官网下载的标签文件转换为 rec_gt_label.txt
python gen_label.py --mode="rec" --input_path="{path/of/origin/label}" --output_label="rec_gt_label.txt"

数据样式格式如下，(a)为原始图片,(b)为每张图片对应的 Ground Truth 文本文件：

3. 数据存放路径

PaddleOCR训练数据的默认存储路径是 PaddleOCR/train_data,如果您的磁盘上已有数据集，只需创建软链接至数据集目录：

# linux and mac os
ln -sf <path/to/dataset> <path/to/paddle_ocr>/train_data/dataset
# windows
mklink /d <path/to/paddle_ocr>/train_data/dataset <path/to/dataset>