Datasets:
File size: 2,967 Bytes
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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
- 数据集包括18张表格的图像,包括拍照类型、截图类型的有线和无线表格。
- 该数据集可以结合[表格指标评测库-TableRecognitionMetric](https://github.com/SWHL/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](https://github.com/SWHL/TableRecognitionMetric/issues)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。
```text
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
```python
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:
```text
<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>
```
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