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SWHL/text_det_test_dataset

文本检测测试集数据集简介该测试集包括卡证类、文档类和自然场景三大类。其中卡证类有82张，文档类有75张，自然场景类有55张。该数据集可以结合文本检测指标评测库-TextDetMetric使用，快速评测各种文本检测算法。关于该数据集，欢迎小伙伴贡献更多数据呦！有任何想法，可以前往issue讨论。数据集支持的任务可用于自定义数据集下的模型验证和性能评估等。数据集加载方式 from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("SWHL/text_det_test_dataset") test_data = dataset['test'] print(test_data) 数据集生成的相关信息原始数据数据来源于网络，如侵删。数据集标注… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/SWHL/text_det_test_dataset.

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文本检测测试集

数据集简介

—该测试集包括卡证类、文档类和自然场景三大类。其中卡证类有82张，文档类有75张，自然场景类有55张。
—该数据集可以结合文本检测指标评测库-TextDetMetric使用，快速评测各种文本检测算法。
—关于该数据集，欢迎小伙伴贡献更多数据呦！有任何想法，可以前往[issue](https://github.com/SWHL/TextDetMetric/issues)讨论。

数据集支持的任务

可用于自定义数据集下的模型验证和性能评估等。

数据集加载方式

python

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("SWHL/text_det_test_dataset")

test_data = dataset['test']
print(test_data)

数据集生成的相关信息

原始数据

数据来源于网络，如侵删。

数据集标注

—数据集使用**labelme**标注，json格式差别在于imagePath字段改写为了file_name字段。其余相同。
—数据集标注为json格式，示例如下：

json

    {
    "version": "4.5.6",
    "flags": {},
    "shapes": [
        {
        "label": "",
        "points": [
            [
            486.0,
            751.0
            ],
            [
            588.0,
            751.0
            ],
            [
            588.0,
            779.0
            ],
            [
            486.0,
            779.0
            ]
        ],
        "group_id": null,
        "shape_type": "polygon",
        "flags": {}
        },
        {
        "label": "",
        "points": [
            [
            385.1382113821138,
            686.6178861788618
            ],
            [
            592.4552845528456,
            688.2439024390244
            ],
            [
            589.2032520325204,
            739.4634146341464
            ],
            [
            386.7642276422764,
            737.0243902439024
            ]
        ],
        "group_id": null,
        "shape_type": "polygon",
        "flags": {}
        }
    ],
    "file_name": "19.png",
    "imageData": "xxxxxx",
    "imageHeight": 784,
    "imageWidth": 613
    }