README.md · SWHL/table_rec_test

metadata

license: apache-2.0
task_categories:
  - translation
language:
  - zh
  - en
tags:
  - code
size_categories:
  - n<1K

表格识别测试集

数据集简介

包含百度生成工具 20张有线20张无线，wtw数据集15, pubnet val集20张，自我零散标注18张，共计93张表格图片,涵盖多种场景、不同光照条件、不同的图像分辨率。
该数据集可以结合表格指标评测库-TableRecognitionMetric使用，快速评测各种表格还原算法。
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。

数据集的格式和结构

数据格式

数据集只有测试集，仅用于客观评估算法表现。

data
└── test
    ├── 000cce9ca593055d4618466e823e6d7c.jpg
    ├── 0aNtiNtRRLqEZ9y6PuShtAAAACMAAQED.jpg
    ├── 116d6b07ecfdae7721bd6bbf31031c1a.jpg
    ├── 18bc90cb646c109d22ba44565b9a58bc3095e6d3.jpg
    ├── 1e7d7fed671a9f9043edd57874ef1b13587afa8d.jpg
    ├── 20200211182342519549-0.jpg
    ├── 6a8f24150a396470ab29a5ff29aa959dfe7f1c57.jpg
    ├── Snipaste_2023-07-05_14-54-25.jpg
    ├── Snipaste_2023-07-05_14-54-58.jpg
    ├── Snipaste_2023-07-05_14-58-59.jpg
    ├── Snipaste_2023-07-05_15-00-55.jpg
    ├── metadata.jsonl
    ├── row_span.jpg
    ├── table2.jpg
    ├── table3.jpg
    ├── table4.jpg
    ├── table6.jpg
    ├── table7.jpg
    └── table_recognition.jpg

数据集加载方式

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("SWHL/table_rec_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

数据集标注为html格式，示例如下：

<html><body><table><tr><td colspan="2">Textln让机器像人类一样理解文字</td></tr><tr><td>Textln产品</td><td>产品描述</td></tr><tr><td>TextinServerAPI文字识别产品</td><td>通用文本识别、表格识别、卡证识别、票据识别、定制识别等识别产品</td></tr><tr><td>TextinMobileSDK图像处理与文字识别SDK</td><td>图像处理，文本、卡证、票据识别和信息提取移动端SDK</td></tr><tr><td>TextlnStudio文字识别训练平台</td><td>OCR自定义模版配置和机器学习训练平台</td></tr><tr><td>Textin企业A/管理平台</td><td>企业AI接入监控统计和渠道业务管理平台</td></tr><tr><td>Textin财报机器人</td><td>财务报表智能分类、识别、提取、匹配、试算产品</td></tr><tr><td>Textin合同比对机器人</td><td>合同多版本差异智能比对产品</td></tr><tr><td>Textin解决方案</td><td>结合客户业务场景和TextIn能力的场景解决方案</td></tr></table></body></html>