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| # 文字检测 | |
| ## 概览 | |
| 文字检测任务的数据集应按如下目录配置： | |
| ```text | |
| ├── ctw1500 | |
| │ ├── annotations | |
| │ ├── imgs | |
| │ ├── instances_test.json | |
| │ └── instances_training.json | |
| ├── icdar2015 | |
| │ ├── imgs | |
| │ ├── instances_test.json | |
| │ └── instances_training.json | |
| ├── icdar2017 | |
| │ ├── imgs | |
| │ ├── instances_training.json | |
| │ └── instances_val.json | |
| ├── synthtext | |
| │ ├── imgs | |
| │ └── instances_training.lmdb | |
| │ ├── data.mdb | |
| │ └── lock.mdb | |
| ├── textocr | |
| │ ├── train | |
| │ ├── instances_training.json | |
| │ └── instances_val.json | |
| ├── totaltext | |
| │ ├── imgs | |
| │ ├── instances_test.json | |
| │ └── instances_training.json | |
| ``` | |
| | 数据集名称 | 数据图片 | | 标注文件 | | | |
| | :---------: | :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------: | :--------------------------------------------------------------------------------------------: | | |
| | | | 训练集 (training) | 验证集 (validation) | 测试集 (testing) | | | |
| | CTW1500 | [下载地址](https://github.com/Yuliang-Liu/Curve-Text-Detector) | - | - | - | | |
| | ICDAR2015 | [下载地址](https://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads) | [instances_training.json](https://download.openmmlab.com/mmocr/data/icdar2015/instances_training.json) | - | [instances_test.json](https://download.openmmlab.com/mmocr/data/icdar2015/instances_test.json) | | |
| | ICDAR2017 | [下载地址](https://rrc.cvc.uab.es/?ch=8&com=downloads) | [instances_training.json](https://download.openmmlab.com/mmocr/data/icdar2017/instances_training.json) | [instances_val.json](https://download.openmmlab.com/mmocr/data/icdar2017/instances_val.json) | - | | | | |
| | Synthtext | [下载地址](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/scenetext/) | instances_training.lmdb ([data.mdb](https://download.openmmlab.com/mmocr/data/synthtext/instances_training.lmdb/data.mdb), [lock.mdb](https://download.openmmlab.com/mmocr/data/synthtext/instances_training.lmdb/lock.mdb)) | - | - | | |
| | TextOCR | [下载地址](https://textvqa.org/textocr/dataset) | - | - | - | |
| | Totaltext | [下载地址](https://github.com/cs-chan/Total-Text-Dataset) | - | - | - | |
| ## 重要提醒 | |
| :::{note} | |
| **若用户需要在 CTW1500, ICDAR 2015/2017 或 Totaltext 数据集上训练模型**, 请注意这些数据集中有部分图片的 EXIF 信息里保存着方向信息。MMCV 采用的 OpenCV 后端会默认根据方向信息对图片进行旋转；而由于数据集的标注是在原图片上进行的，这种冲突会使得部分训练样本失效。因此，用户应该在配置 pipeline 时使用 `dict(type='LoadImageFromFile', color_type='color_ignore_orientation')` 以避免 MMCV 的这一行为。（配置文件可参考 [DBNet 的 pipeline 配置](https://github.com/open-mmlab/mmocr/blob/main/configs/_base_/det_pipelines/dbnet_pipeline.py)） | |
| ::: | |
| ## 准备步骤 | |
| ### ICDAR 2015 | |
| - 第一步：从[下载地址](https://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads)下载 `ch4_training_images.zip`、`ch4_test_images.zip`、`ch4_training_localization_transcription_gt.zip`、`Challenge4_Test_Task1_GT.zip` 四个文件，分别对应训练集数据、测试集数据、训练集标注、测试集标注。 | |
| - 第二步：运行以下命令，移动数据集到对应文件夹 | |
| ```bash | |
| mkdir icdar2015 && cd icdar2015 | |
| mkdir imgs && mkdir annotations | |
| # 移动数据到目录： | |
| mv ch4_training_images imgs/training | |
| mv ch4_test_images imgs/test | |
| # 移动标注到目录： | |
| mv ch4_training_localization_transcription_gt annotations/training | |
| mv Challenge4_Test_Task1_GT annotations/test | |
| ``` | |
| - 第三步：下载 [instances_training.json](https://download.openmmlab.com/mmocr/data/icdar2015/instances_training.json) 和 [instances_test.json](https://download.openmmlab.com/mmocr/data/icdar2015/instances_test.json)，并放入 `icdar2015` 文件夹里。或者也可以用以下命令直接生成 `instances_training.json` 和 `instances_test.json`: | |
| ```bash | |
| python tools/data/textdet/icdar_converter.py /path/to/icdar2015 -o /path/to/icdar2015 -d icdar2015 --split-list training test | |
| ``` | |
| ### ICDAR 2017 | |
| - 与上述步骤类似。 | |
| ### CTW1500 | |
| - 第一步：执行以下命令，从 [下载地址](https://github.com/Yuliang-Liu/Curve-Text-Detector) 下载 `train_images.zip`，`test_images.zip`，`train_labels.zip`，`test_labels.zip` 四个文件并配置到对应目录： | |
| ```bash | |
| mkdir ctw1500 && cd ctw1500 | |
| mkdir imgs && mkdir annotations | |
| # 下载并配置标注 | |
| cd annotations | |
| wget -O train_labels.zip https://universityofadelaide.box.com/shared/static/jikuazluzyj4lq6umzei7m2ppmt3afyw.zip | |
| wget -O test_labels.zip https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/s/uoeFl0pCN9BOCN5/download | |
| unzip train_labels.zip && mv ctw1500_train_labels training | |
| unzip test_labels.zip -d test | |
| cd .. | |
| # 下载并配置数据 | |
| cd imgs | |
| wget -O train_images.zip https://universityofadelaide.box.com/shared/static/py5uwlfyyytbb2pxzq9czvu6fuqbjdh8.zip | |
| wget -O test_images.zip https://universityofadelaide.box.com/shared/static/t4w48ofnqkdw7jyc4t11nsukoeqk9c3d.zip | |
| unzip train_images.zip && mv train_images training | |
| unzip test_images.zip && mv test_images test | |
| ``` | |
| - 第二步：执行以下命令，生成 `instances_training.json` 和 `instances_test.json`。 | |
| ```bash | |
| python tools/data/textdet/ctw1500_converter.py /path/to/ctw1500 -o /path/to/ctw1500 --split-list training test | |
| ``` | |
| ### SynthText | |
| - 下载 [data.mdb](https://download.openmmlab.com/mmocr/data/synthtext/instances_training.lmdb/data.mdb) 和 [lock.mdb](https://download.openmmlab.com/mmocr/data/synthtext/instances_training.lmdb/lock.mdb) 并放置到 `synthtext/instances_training.lmdb/` 中. | |
| ### TextOCR | |
| - 第一步：下载 [train_val_images.zip](https://dl.fbaipublicfiles.com/textvqa/images/train_val_images.zip)，[TextOCR_0.1_train.json](https://dl.fbaipublicfiles.com/textvqa/data/textocr/TextOCR_0.1_train.json) 和 [TextOCR_0.1_val.json](https://dl.fbaipublicfiles.com/textvqa/data/textocr/TextOCR_0.1_val.json) 到 `textocr` 文件夹里。 | |
| ```bash | |
| mkdir textocr && cd textocr | |
| # 下载 TextOCR 数据集 | |
| wget https://dl.fbaipublicfiles.com/textvqa/images/train_val_images.zip | |
| wget https://dl.fbaipublicfiles.com/textvqa/data/textocr/TextOCR_0.1_train.json | |
| wget https://dl.fbaipublicfiles.com/textvqa/data/textocr/TextOCR_0.1_val.json | |
| # 把图片移到对应目录 | |
| unzip -q train_val_images.zip | |
| mv train_images train | |
| ``` | |
| - 第二步：生成 `instances_training.json` 和 `instances_val.json`: | |
| ```bash | |
| python tools/data/textdet/textocr_converter.py /path/to/textocr | |
| ``` | |
| ### Totaltext | |
| - 第一步：从 [github dataset](https://github.com/cs-chan/Total-Text-Dataset/tree/master/Dataset) 下载 `totaltext.zip`，从 [github Groundtruth](https://github.com/cs-chan/Total-Text-Dataset/tree/master/Groundtruth/Text) 下载 `groundtruth_text.zip` 。（建议下载 `.mat` 格式的标注文件，因为我们提供的标注格式转换脚本 `totaltext_converter.py` 仅支持 `.mat` 格式。） | |
| ```bash | |
| mkdir totaltext && cd totaltext | |
| mkdir imgs && mkdir annotations | |
| # 图像 | |
| # 在 ./totaltext 中执行 | |
| unzip totaltext.zip | |
| mv Images/Train imgs/training | |
| mv Images/Test imgs/test | |
| # 标注文件 | |
| unzip groundtruth_text.zip | |
| cd Groundtruth | |
| mv Polygon/Train ../annotations/training | |
| mv Polygon/Test ../annotations/test | |
| ``` | |
| - 第二步：用以下命令生成 `instances_training.json` 和 `instances_test.json` ： | |
| ```bash | |
| python tools/data/textdet/totaltext_converter.py /path/to/totaltext -o /path/to/totaltext --split-list training test | |
| ``` | |