Datawhale零基础入门CV赛事(街景字符编码识别)-Task1 赛题理解

赛事介绍

一、赛题数据

二、评测标准

三、结果提交

四 、解题思路

赛事介绍

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。
为了简化赛题难度,赛题数据采用公开数据集SVHN,因此可以选择很多相应的paper作为思路参考。

一 赛题数据

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。

Datawhale零基础入门CV赛事(街景字符编码识别)-Task1 赛题理解_第1张图片
*数据集样本展示

需要注意的是本赛题需要选手识别图片中所有的字符,为了降低比赛难度,我们提供了训练集、验证集和测试集中字符的位置框。

字段表

所有的数据(训练集、验证集和测试集)的标注使用JSON格式,并使用文件名进行索引。如果一个文件中包括多个字符,则使用列表将字段进行组合。
Datawhale零基础入门CV赛事(街景字符编码识别)-Task1 赛题理解_第2张图片

二、评测标准

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:

在这里插入图片描述

三、结果提交

提交前请确保预测结果的格式与sample_submit.csv中的格式一致,以及提交文件后缀名为csv。

file_name, file_code
0010000.jpg,451
0010001.jpg,232
0010002.jpg,45
0010003.jpg,67
0010004.jpg,191
0010005.jpg,892

四 解题思路

赛题思路分析:赛题本质是分类问题,需要对图片的字符进行识别。但赛题给定的数据图片中不同图片中包含的字符数量不等,有的图片的字符个数为2,有的图片字符个数为3,有的图片字符个数为4。
因此本次赛题的难点是需要对不定长的字符进行识别,与传统的图像分类任务有所不同。Datawhale提供了一些解题思路供大家参考:
简单入门思路: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。经过填充之后,原始的赛题可以简化了6个字符的分类问题。在每个字符的分类中会进行11个类别的分类,假如分类为填充字符,则表明该字符为空。

专业字符识别思路:不定长字符识别
在字符识别研究中,有特定的方法来解决此种不定长的字符识别问题,比较典型的有CRNN字符识别模型。
在本次赛题中给定的图像数据都比较规整,可以视为一个单词或者一个句子。

专业分类思路:检测再识别
在赛题数据中已经给出了训练集、验证集中所有图片中字符的位置,因此可以首先将字符的位置进行识别,利用物体检测的思路完成。
此种思路需要参赛选手构建字符检测模型,对测试集中的字符进行识别。选手可以参考物体检测模型SSD或者YOLO来完成。

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