Datasets:
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ααααααΆααΆααΆα
αααααααα»ααΆ | task-1_goc_1_000_αααααα
αααααα.png | |
ααΆααααααΆαα·ααΆαααααα»ααΆ | task-1_goc_1_002_αααααααααααα.png | |
α’αα»ααααΉααα | task-1_goc_1_004_α’ααααα.png | |
ααΆααααααΆαα·ααΆα | task-1_goc_1_007_αααααααα.png | |
αααααΆαα±ααααααΎα
αααΆααααααΈααΈααΆααααααΎαααααα½ααα αΆαααα | task-1_goc_1_016_ααααα±αααα
ααααααααααααααααα αα.png | |
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ααΆααααααΆαα·ααΆαααααα»ααΆ | task-1_goc_2_002_αααααααααααα.png | |
ααααααααΆα | task-1_goc_2_004_αααααα.png | |
Β«ααΌαα·-αα»α-αααααΆααααΆααα»ααααα·ααΆαΒ» | task-1_goc_2_005_αα-α-αααααααααααα.png | |
ααΆαααααααααΆαααααΈαααα | task-1_goc_2_023_αααααααααααα.png | |
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ααΆααααααΆαα·ααΆαααααα»ααΆ | task-1_goc_3_002_αααααααααααα.png | |
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ααΆααααααΆαα·ααΆαααααα»ααΆ | task-1_goc_4_002_αααααααααααα.png | |
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αααααααα»ααΆ | task-1_mef_3_000_αααααα
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ααααΆααααΆαααααΆααααααααααΆα | task-1_mef_3_006_ααααααααααααααα.png | |
α§αααΆαααααααααααααΈ | task-1_mef_3_007_α§ααααααααααα.png | |
αααααααααααΈααααα½αααααααα·α
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αα·αα α·ααααααααα» | task-1_mef_3_008_αααααααααααααααα
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ααΆααααααΆαα·ααΆαααααααααΆααΆααΆα
αααααααα»ααΆ | task-1_mef_3_011_ααααααααααααααα
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αααααααα»ααΆ | task-1_mef_3_013_ααααααααααααααααααααααααααα
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αααΆααααααΈααΈααΆααααααΎαααααα½αααααααα·α
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αα·αα α·ααααααααα» | task-1_mef_3_017_α
αααααααααααααααααααα
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αααΆααααααΈααΈααααααααα α·ααααααααα»ααΆααΆααα | task-1_mef_3_019_α
ααααααααααα αααααααααα.png | |
α
αααΆααααααΈααΈααΆαααΎαααα | task-1_mef_3_021_α
ααααααααααα.png | |
α
αααΆααααααΈααΈαα·ααααααααααα
αααΆααααααΈαα·ααΆαααΎαααα | task-1_mef_3_023_α
αααααααααααααα
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ααααααα½αααααααα·α
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αα·αα α·ααααααααα» | task-1_mef_3_025_αααααααααα
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α’αααααααΆαα·ααΆαααααααααααααΆαα·ααΆαααΉαααΆα | task-1_mef_4_003_α’ααααααααααααααααααααα.png | |
ααΆαααΆαααααααααααΆααααααααααα α·ααααααααα»ααΆααΆααα | task-1_mef_4_004_αααααααααααααααααα αααααααααα.png | |
ααααΉαααααΎαααΎααα»ααααα·α | task-1_mef_4_005_ααααααααααααα.png | |
αααααΆααααΆααααααα | task-1_mef_4_021_ααααααααα.png | |
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ααΆααααααΆαα·ααΆαααααααααΆααΆααΆα
αααααααα»ααΆ | task-1_mlvt_1_012_ααααααααααααααα
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αααααααα»ααΆ | task-1_mlvt_1_014_ααααααααααααααααααααααααααα
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αααΆααααααΈααΈααΆααααα
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αααΆααααααΈααΈααΆααααααΎαααααα½αααΆαααΆααα·αααααα»ααααααΆααα·ααααΆααΈαα | task-1_mlvt_1_018_α
ααααααααααααααααααααααααααααα.png | |
α
αααΆααααααΈααΈαααααααα·αα»αααααα | task-1_mlvt_1_020_α
ααααααααααααααααα.png | |
ααα‘αΆααΆαα·ααααα·αα»ααααααααΆααααΉαααααΆαααΆααΆαααααααααΆα | task-1_mlvt_1_022_αα‘αααααααααααααααααααααααααα.png | |
ααααααααα½αααΆαααΆααα·αααααα»ααααααΆααα·ααααΆααΈαα | task-1_mlvt_1_024_ααααααααααααααααααααααααα.png | |
ααααΆααα»αααΆααααααΆααααααΆααα‘αΆαααααααα·ααα
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αααΆααααααΈααΈααΆαααΆα | task-1_mlvt_1_028_ααααααααααααααα‘ααααααααααααααα.png | |
ααααΆααα»αααΆααααααΆααααααΆααα‘αΆαααααααα·ααα
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αααΆααααααΈααΈααΆαααΆα | task-1_mlvt_1_031_ααααααααααααααα‘ααααααααααααααα.png | |
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ααααα½ααα»ααΆαα·ααΆα | task-1_moh_1_002_ααααααααα.png | |
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ααααΈααααΆα | task-1_moh_1_003_αα
αααα.png | |
ααΆαααααααα·αααααΎααααα
αααααΆααααααααΉαααααα | task-1_moh_1_005_αααααααααααααααααααααααα.png | |
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ααααΌαααααΎα±αααααααααΎααααΈααΆαααΆαααΉααααααα | task-1_moh_1_016_αααααα±αααααααααααααααα.png | |
ααα‘α»ααααααΆαααΉαααααα | task-1_moh_1_017_αα‘αααααααααα.png | |
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α’ααααααα»αα | task-1_moh_1_024_α’ααααα.png | |
ααααΉαααααΌαα | task-1_moh_1_026_αααααα.png | |
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αα»αααΈααΆαααααΆαααα αααααααΆαααααΆααααΈα | task-1_pm_1_025_ααααααααααααααααααααααα_αααα²αα.png | |
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ααααααα»ααΆααααΆαααΈαααααΆαα’α α’α₯α | task-1_pm_1_028_ααααααααααααααα’α α’α₯.png | |
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ααααΈααΌαααααΉα | task-1_pp_gov_2_006_αα
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ααααΈααααΆααααααα | task-1_pp_gov_3_004_αα
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ααααΈαααααα
| task-1_pp_gov_4_004_αα
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ααΆααααααΆαα·ααΆαααααααααΆααΆααΆα
αααααααα»ααΆ | task-1_pp_gov_4_011_ααααααααααααααα
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αααααααα»ααΆ | task-2_goc_1_000_αααααα
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αααααααα»ααΆ | task-2_goc_3_000_αααααα
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αααααααα»ααΆ | task-2_mef_1_000_αααααα
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End of preview. Expand in Data Studio
KHOB, 325 text lines
325 Khmer text-line images with their transcriptions, cropped from the Khmer OCR Benchmark (KHOB) by EKYC Solutions: scanned Cambodian government documents with clean backgrounds and compression artefacts. One image is one line.
This is the KHOB test set in the Netra OCR results, where the recognizer scores 0.96% CER with beam search and 1.29% greedy.
| Column | |
|---|---|
image |
the line crop |
label |
its text |
file_name |
the original crop's name: task, document and line number |
Use
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Netra-Lab/khob-eval", split="train")
With the Netra OCR repository, the khob preset scores any model on it:
bash training/evaluate.sh published --test khob
License
MIT, as the original KHOB dataset. Credit: EKYC Solutions, khmer-ocr-benchmark-dataset.
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