SCUT-CTW1500 曲线文本检测数据集下载 | 不规则场景文字识别训练数据
数据集简介
SCUT-CTW1500 是华南理工大学(SCUT)发布的面向自然场景弧形文字检测的公开基准数据集,广泛应用于计算机视觉领域的曲线文本检测与识别研究。该数据集专门针对传统矩形框检测难以覆盖的弯曲、倾斜、多方向不规则文本场景设计,是评估曲线文本检测算法性能的核心数据集之一。
数据集规模与构成
SCUT-CTW1500 数据集共包含 1500 张原始场景图像,其中训练集 1000 张、测试集 500 张。数据集提供 10,751 张文本实例裁剪图像,其中包含弧形不规则文本的样本达 3,530 张。图像中的文本呈现横向、纵向及多方向分布特征,覆盖招牌、旗帜、商品包装、建筑标识等真实场景。
数据来源与场景覆盖
数据集图像采集自互联网公开图库(如 Google Open-Image)、手机相册及网络图片资源,涵盖室内外多种复杂光照与背景条件,具有较高的场景多样性和实用价值。
核心应用场景
曲线文本检测算法训练:支持基于多边形的曲线文本检测器(CTD, Curve Text Detector)等模型的端到端训练
场景文字识别(Scene Text Recognition):适用于自然场景中的文字定位与识别任务
OCR 模型评测基准:作为不规则文本检测领域的标准评测数据集
深度学习研究:可用于文本检测、实例分割、目标检测等方向的前沿算法验证
适用对象
该数据集适合从事计算机视觉、深度学习、OCR 技术研发的科研人员、算法工程师、高校师生,以及需要构建场景文字识别系统的企业研发团队使用。
SCUT-CTW1500 不规则文本检测数据集.zip
(9.06 KB, 需要: RMB 5 元)


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