DonkeySmallOCR-Numbers-Printed-15random

Небольшой смешанный набор синтетических изображений печатного текста для обучения и оценки OCR. Он содержит случайно отобранные примеры из трёх наборов пользователя DonkeySmall.

Несмотря на Numbers в названии, в набор входят не только числа, но и печатные слова на кириллице.

Состав

Исходный датасет	Примеров
OCR-Numbers-Printed-2	5 000
OCR-Numbers-Printed-5	5 000
OCR-Cyrillic-Printed-20	5 000
Всего	15 000

Разбиение:

Split	Примеров
train	13 500
val	1 500

Около 61% подписей состоят преимущественно из цифр и знаков. Длина подписей — от 4 до 25 символов, средняя длина — около 9,9 символа.

Структура файлов

DonkeySmallOCR-Numbers-Printed-15random/
├── train/
│   ├── img/*.jpg
│   └── labels.csv
├── val/
│   ├── img/*.jpg
│   └── labels.csv
├── train.csv
└── val.csv

CSV-файлы содержат два столбца:

Столбец	Описание
image	Имя изображения в каталоге <split>/img
text	Эталонная строка для распознавания

Файлы train.csv и val.csv в корне повторяют соответствующие <split>/labels.csv.

Пример чтения

import csv
from pathlib import Path

from PIL import Image

root = Path("DonkeySmallOCR-Numbers-Printed-15random")
split = "train"

with (root / f"{split}.csv").open(encoding="utf-8", newline="") as file:
    sample = next(csv.DictReader(file))

image = Image.open(root / split / "img" / sample["image"]).convert("RGB")
text = sample["text"]

print(image.size, text)

Назначение и ограничения

• Задача: распознавание печатного текста по изображению (image-to-text).
• Данные синтетические и не отражают полностью шум, искажения и разнообразие реальных сканов.
• Набор не предназначен для распознавания рукописного текста.
• Способ случайной выборки и seed не задокументированы, поэтому повторное получение идентичной выборки из исходников не гарантируется.
• В карточках исходных наборов лицензия указана как unknown. Перед коммерческим или публичным использованием следует самостоятельно уточнить условия у автора исходных данных.

Источник

Производный набор составлен из материалов коллекции DonkeySmall datasets. Права и ограничения исходных данных сохраняются за их авторами.