ICDAR 2015 野外文本阅读竞赛
RCTW is a Chinese text reading competition featuring a large-scale dataset with 12,263 annotated images and two tasks, text localization and end-to-end recognition, which provides a research opportunity for Chinese text reading in natural images.
Aug, 2017
我们组织了一个层级文本检测和识别的比赛,以促进对深度学习模型和系统的研究,这些模型和系统可以共同执行文本检测、识别和几何布局分析。比赛期间至少有 20 个团队提交了 50 份申请,本报告中还将介绍比赛结果和洞见。
May, 2023
本研究报告介绍了我们针对 ICDAR 2015 Robust Reading Competition Challenge 4 中的场景文本探测和识别问题的策略,以及与该领域之前的研究成果进行比较的方法。
Nov, 2015
ICDAR2019-ReCTS 竞赛的最终结果已经公布,比赛以街景中的中文招牌为研究对象,共设置了四个任务,评估时采用了多个真值的评估方法,旨在解决中文文本的模糊性问题。
Dec, 2019
本文介绍了基于 RRC-MLT-2017 的文本检测和识别竞赛,该竞赛包含一个新的端到端任务、一个现实图像数据集中的额外语言,一个大规模的多语言合成数据集以辅助训练,并提出了一个基线端到端识别方法。该竞赛总共收到了来自研究和工业界的 60 份提交,本文展示了该竞赛的数据集、任务和发现结果。
Jul, 2019
本文描述了一项视频文本阅读基准(DSText),该基准专注于视频中具有挑战性的密集和小文本的阅读挑战,包括文本检测、跟踪和识别。
Apr, 2023
本文报道了 ICDAR2019 关于任意形状文本 (RRC-ArT) 的鲁棒性阅读挑战,重点包括场景文本检测、场景文本识别、场景文本识别,并介绍了该挑战的数据集、任务描述、评估指标和参与者方法。
Sep, 2019
本文介绍了 ICDAR 2023 印章标题文本识别(ReST)比赛,并概述了比赛的组织、挑战和结果,报道了来自学术界和工业界的 53 位参与者,包括 28 个 Task 1 的提交和 25 个 Task 2 的提交,结果表明印章标题文本识别领域已取得了重要进展,激励了进一步的研究和发展。
Apr, 2023
ICDAR 2023 competition on Structured text extraction from Visually-Rich Document images (SVRD) organized with two tracks for evaluating end-to-end Complex Entity Linking and Labeling and Zero-shot / Few-shot Structured Text extraction respectively, with more than 50 types of visually-rich document images from enterprise applications, attracting 35 and 15 participants respectively and revealing a large gap in expected information extraction performance for complex and zero-shot scenarios.
Jun, 2023
本文介绍了科技文献对自然语言处理的挑战和 ICDAR 2021 科技文献解析竞赛的使用,并展示了该竞赛在文档布局识别和表格识别方面的高性能成果。
Jun, 2021