Total-Text-Dataset

拿真实弯曲文本数据，测爆你的检测模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署数据集 🍴 复刻 138 🐛 待处理 7 👀 关注 33

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 770

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源数据集，BSD-3-Clause许可，完全免费，无付费版本。

项目预览

Total-Text-Dataset 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数据集

开发团队cs-chan

GitHubhttps://github.com/cs-chan/Total-Text-Dataset

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源数据集，BSD-3-Clause许可，完全免费，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议BSD-3-Clause

主要语言MATLAB

技术栈/模型curve-text,dataset,icdar,scene-text,scene-text-detection,scene-text-recognition,text-detection,text-detection-recognition,text-recognition,total-text

GitHub 星标★ 770

上线时间2017-08-24 00:00:00

代码更新2026-09-30

仓库体积16.5 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态维护中

收录时间2026-08-10

浏览次数9

项目介绍

Total-Text-Dataset 是一个用于场景文本检测与识别的公开数据集，包含1555张图像，覆盖水平、多方向和弯曲三种文本形态，尤其以弯曲文本为特色，是当时首个包含大量弯曲文本的数据集。该数据集旨在解决自然场景中文本形态复杂、方向多变的问题，为算法评估提供统一基准。它提供了单词级和字符级标注，支持检测和识别任务，并配套了评估工具。该数据集常用于ICDAR相关竞赛和学术研究，推动了对任意方向文本的检测与识别技术发展。项目仓库包含数据下载链接、标注格式说明和评估代码，但原始数据需通过外部链接获取。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 770

技术标签

dataset text-detection text-recognition

使用教程

难度：入门约 8 分钟部署方式：无需安装 4 步

环境要求

Python 3.6+
数据集（需申请或按条款下载）

安装与启动步骤

1看数据集说明

任意形状文本检测数据集，含标注与评估脚本。
```
https://github.com/cs-chan/Total-Text-Dataset
```
2读条款

使用前必须看 DATASET_TERMS 与 RIGHTS_NOTICE。
```
cat DATASET_TERMS.md
```
3下载

图像与标注分开下载，注意版本日期。
```
按 README 的链接下载 Groundtruth
```
4跑评估

官方脚本算 precision/recall/F-measure。
```
python script.py -g=gt.zip -s=submission.zip
```