数据说明
训练集：组织方不提供统一的训练集，参赛者可以使用任意训练数据，如 COCO-Text，也可以使用自己构建的数据库。
测试集：组织方提供以OPPO手机采集的图像和人工标注的图像作为 groundtruth 的测试集。在数据目录下image文件夹包含测试图片，后缀为.jpg。测试集中包含合成的图片和真实的图片，图片中，中英文都可能包含，且中英文都需要识别。图中出现的文字都需要检测到并识别出来，由于人工标注的原因，可能一些模糊的文字也被标注了，所以选手需要尽可能的检测并识别图中的文字。评分时文本内容不区分大小写。测试集图片样例见下面示例部分。
结果提交说明
运行环境
- Ubuntu 16.04
- GTX1080Ti 11GB
- pyotrch=0.4.1/tensorflow=1.4.0
可执行文件
把需要的包写在requirements.txt，根据选手提供的requirements.txt在服务器上安装好项目的依赖包，同时需要一个test.py文件，运行python test.py --data_dir xxxxxxx(测试集数据目录)，返回结果应为一个json文件（scenetext_result.json），格式如数据输出部分所示。并保存到目录下的../../scenetext_result文件夹中。
例如：
给定test.py,应能够在服务器运行环境中按如下格式顺利运行：
python test.py --data_dir xxxxxxxx(测试集数据目录)
数据输入
根据上面给定的测试集说明，请选手在实现中自己定义数据的输入，通过--data_dir参数定义的数据路径实现数据的读入。
数据输出
选手在测试集返回的结果应为JSON文件，格式如下：
{
"RCTW_1332.jpg": {
"box_num": 5,
"annotations": [
{"text": "ook good", "bbox": [1937.0, 1585.0, 1937.0, 1512.0, 2457.0, 1512.0, 2457.0, 1585.0]},
{"text": "屈臣氏", "bbox": [2348.0, 1475.0, 2348.0, 1362.0, 2578.0, 1362.0, 2578.0, 1475.0]},
{"text": "tsons", "bbox": [1944.0, 1454.0, 1944.0, 1358.0, 2286.0, 1358.0, 2286.0, 1454.0]},
{"text": "面", "bbox": [3315.0, 884.0, 3315.0, 788.0, 3407.0, 788.0, 3407.0, 884.0]},
{"text": "美丽·每一个你", "bbox": [1676.0, 1837.0, 1685.0, 1675.0, 2748.0, 1748.0, 2729.0, 1925.0]}
]
}
...
}
其中"RCTW_1332.jpg"为图片名，"box_num"为图中识别出的文本区域数目，"annotations"包含"text"为识别的文本内容；"bbox"为该文本bounding box的四个顶点坐标（左下角开始，顺时针）。
评价标准
- 我们会找到和ground truth重合度最大的框分别计算全匹配和编辑距离的得分，最后以全匹配和编辑距离的加权得分排名。
- 采用 F1-score 为第一评价标准。
- 在上一标准相同的情况下，采用平均精度 AP 作为第二评价标准。
提交方式
参赛队伍需将整个项目打包为学校名称+参赛队伍名称+课题名.zip。通过大赛官方邮箱进行提交（TOP@iconos.tech）。每支队伍每周最多提交两次。
测试集图片示例：
SynthText_666.jpg
SynthText_663.jpg
SynthText_736.jpg
COCO-Text_25.jpg
COCO-Text_26.jpg
COCO-Text_60.jpg
COCO-Text_68.jpg
ground_truth示例：
"COCO-Text_68.jpg": {
"box_num": 12,
"annotations": [
{"text": "english.",
"bbox": [45.302089802154626, 128.99126336411518, 45.302089802154626, 111, 91.95621819276546, 111, 91.95621819276546, 128.99126336411518]},
{"text": "groceries",
"bbox": [64.30208980215463, 151.29659907567253, 64.30208980215463, 133, 119.0, 133, 119.0, 151.29659907567253]},
{"text": "cash",
"bbox": [199.69383445945945, 326.5822784810127, 199.69383445945945, 317.72151898734177, 223.7647804054054, 317.72151898734177, 223.7647804054054, 326.5822784810127]},
{"text": "licence",
"bbox": [90.83222341462272, 78.88336060381162, 90.83222341462272, 67, 148.99325315721177, 67, 148.99325315721177, 78.88336060381162]},
{"text": "food",
"bbox": [181.30208980215463, 134.11887561680845, 181.30208980215463, 117, 208.0, 117, 208.0, 134.11887561680845]},
{"text": "-OFF",
"bbox": [124.8095000601907, 153.91811320754715, 124.8095000601907, 135.13471698113204, 143.4096991414317, 135.13471698113204, 143.4096991414317, 153.91811320754715]},
{"text": "TURKISH",
"bbox": [93.63946562631249, 131.1580134524002, 93.63946562631249, 113.9533090916126, 138.05730046461542, 113.9533090916126, 138.05730046461542, 131.1580134524002]},
{"text": "L",
"bbox": [144.23180738811638, 153.71283018867928, 144.23180738811638, 136.67433962264153, 151.21972748493621, 136.67433962264153, 151.21972748493621, 153.71283018867928]},
{"text": "123",
"bbox": [316.24788851351354, 217.72151898734177, 316.24788851351354, 210.126582278481, 327.6499155405406, 210.126582278481, 327.6499155405406, 217.72151898734177]},
{"text": "open",
"bbox": [101.99437462263904, 92.01892028544718, 101.99437462263904, 81, 138.99999516173438, 81, 138.99999516173438, 92.01892028544718]},
{"text": "off",
"bbox": [108, 64.99048221581857, 108, 53.90951531586662, 133.4123994131998, 53.90951531586662, 133.4123994131998, 64.99048221581857]},
{"text": "POLISH",
"bbox": [143.6816366941408, 132.60378692809667, 143.6816366941408, 115.83281461001798, 178.7255778165681, 115.83281461001798, 178.7255778165681, 132.60378692809667]}
],
"ground_truth": "english.grocerieslicenceTURKISHopenoff-OFFPOLISHLfoodcash123"
}
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