TRR360D: A dataset for 360 degree rotated rectangular box table detection

要約

回転した画像テーブル検出データセットの希少性と高い注釈コストの問題に対処するために、このペーパーでは、回転した画像テーブル検出データセットを構築する方法を提案します。
ICDAR2019MTD 最新のテーブル検出データセットに基づいて、DOTA データセットの注釈形式を参照して、TRR360D 回転テーブル検出データセットを作成します。
トレーニング セットには 600 の回転した画像と 977 の注釈付きインスタンスが含まれ、テスト セットには 240 の回転した画像と 499 の注釈付きインスタンスが含まれます。
AP50(T<90) 評価指標が定義されており、このデータセットは将来の研究者が回転テーブル検出アルゴリズムを研究し、テーブル検出技術の開発を促進するために利用できます。 TRR360D 回転テーブル検出データセットは、開始点と注釈方向を制約することによって作成され、https://github.com/vansin/TRR360D で公開されています。

要約(オリジナル)

To address the problem of scarcity and high annotation costs of rotated image table detection datasets, this paper proposes a method for building a rotated image table detection dataset. Based on the ICDAR2019MTD modern table detection dataset, we refer to the annotation format of the DOTA dataset to create the TRR360D rotated table detection dataset. The training set contains 600 rotated images and 977 annotated instances, and the test set contains 240 rotated images and 499 annotated instances. The AP50(T<90) evaluation metric is defined, and this dataset is available for future researchers to study rotated table detection algorithms and promote the development of table detection technology. The TRR360D rotated table detection dataset was created by constraining the starting point and annotation direction, and is publicly available at https://github.com/vansin/TRR360D.

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