Datawhale 零基础入门CV赛事-Task1 赛题理解
Datawhale 零基础入门CV赛事——街景字符识别比赛
赛事理解
赛题目标:通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界,主要针对竞赛选手上手视觉赛题,提高对数据建模能力。
赛题任务:赛题以计算机视觉中字符识别为背景,要求选手预测街道字符编码,这是一个典型的字符识别问题。
为了简化赛题难度,赛题数据采用公开数据集SVHN,因此大家可以选择很多相应的paper作为思路参考。
赛题名称: 零基础入门CV之街道字符识别
赛题目标: 通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界,主要针对竞赛选手上手视觉赛题,提高对数据建模能力。
赛题任务 赛题以计算机视觉中字符识别为背景,要求选手预测街道字符编码,这是一个典型的字符识别问题。
赛事数据
赛题来源自Google街景图像中的门牌号数据集(The Street View House Numbers Dataset, SVHN),并根据一定方式采样得到比赛数据集。
数据集报名后可见并可下载,该数据来自真实场景的门牌号。训练集数据包括3W张照片,验证集数据包括1W张照片,每张照片包括颜色图像和对应的编码类别和具体位置;为了保证比赛的公平性,测试集A包括4W张照片,测试集B包括4W张照片。
数据标签
集和测试集)的标注使用JSON格式,并使用文件名进行索引
数据读取
import json
train_json = json.load(open('../input/train.json'))
# 数据标注处理
def parse_json(d):
arr = np.array([
d['top'], d['height'], d['left'], d['width'], d['label']
])
arr = arr.astype(int)
return arr
img = cv2.imread('../input/train/000000.png')
arr = parse_json(train_json['000000.png'])
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplot(1, arr.shape[1]+1, 1)
plt.imshow(img)
plt.xticks([]); plt.yticks([])
for idx in range(arr.shape[1]):
plt.subplot(1, arr.shape[1]+1, idx+2)
plt.imshow(img[arr[0, idx]:arr[0, idx]+arr[1, idx],arr[2, idx]:arr[2, idx]+arr[3, idx]])
plt.title(arr[4, idx])
plt.xticks([]); plt.yticks([])
评测指标
评价标准为准确率。
选手提交结果与实际图片的编码进行对比,以编码整体识别准确率为评价指标,结果越大越好,具体计算公式如下:
Score=编码识别正确的数量/测试集图片数量
解题思路
入门思路:定长字符识别
可以将赛题抽象为一个定长字符识别问题,在赛题数据集中大部分图像中字符个数为2-4个,最多的字符个数为6个。
因此可以对于所有的图像都抽象为6个字符的识别问题,字符23填充为23XXXX,字符231填充为231XXX。