天池零基础入门CV赛事- 街景字符编码识别

天池：零基础入门CV赛事- 街景字符编码识别

赛题理解

• 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。

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。

Field	Description
top	左上角坐标X
height	字符高度
left	左上角最表Y
width	字符宽度
label	字符编码

注：数据集来源自SVHN，网页链接http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/，并进行匿名处理和噪音处理，请各位选手使用比赛给定的数据集完成训练。

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，准确率越高越好。

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，如下图所示。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。

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，可以参考物体检测模型SSD或者YOLO来完成。