Datawhale 零基础入门CV赛事-Task1 赛题理解

本章内容将会对街景字符识别赛题进行赛题背景讲解,对赛题数据的读取进行说明,并给出集中解题思路。

1 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。

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。

1.1 赛题数据

赛题以街道字符为为赛题数据,数据集报名后可见并可下载,该数据来自收集的SVHN街道字符,并进行了匿名采样处理。

image

注意: 按照比赛规则,所有的参赛选手只能使用比赛给定的数据集完成训练,不能使用SVHN原始数据集进行训练。比赛结束后将会对Top选手进行代码审核,违规的选手将清除排行榜成绩。

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、验证集和测试集中所有字符的位置框。

1.2 数据标签

对于训练数据每张图片将给出对于的编码标签,和具体的字符框的位置(训练集、测试集和验证集都给出字符位置),可用于模型训练:

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

字符的坐标具体如下所示:

image

在比赛数据(训练集、测试集和验证集)中,同一张图片中可能包括一个或者多个字符,因此在比赛数据的JSON标注中,会有两个字符的边框信息:

原始图片图片JSON标注

image
image

1.3 评测指标

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。任何一个字符错误都为错误,最终评测指标结果越大越好,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

1.4 数据下载

下面的代码可以直接根据mchar_data_list_0515.csv文件,将所有相关数据集下载,并保存到当前路径的data下


import requests

import pandas as pd

import os

import zipfile

data=pd.read_csv('data/mchar_data_list_0515.csv')

mypath='./data/'

if not os.path.exists(mypath):

    os.makedirs(mypath)

# 下载数据

for i,link in enumerate(data['link']):

    file_name = data['file'][i]

    print(file_name, '\t', link)

    file_name = mypath  + file_name

    if not os.path.exists(file_name):

        response = requests.get(link, stream=True)

        with open( file_name, 'wb') as f:

            for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):

                if chunk:

                    f.write(chunk)

# 解压数据

zip_list = ['mchar_train', 'mchar_test_a', 'mchar_val']

for little_zip in zip_list: # 卖萌可耻

    if not os.path.exists(mypath  + little_zip):

        zip_file = zipfile.ZipFile(mypath  + little_zip + '.zip', 'r')

        zip_file.extractall(path = mypath )


mchar_train.zip      http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/531795/mchar_train.zip

mchar_train.json     http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/531795/mchar_train.json

mchar_val.zip    http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/531795/mchar_val.zip

mchar_val.json   http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/531795/mchar_val.json

mchar_test_a.zip     http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/531795/mchar_test_a.zip

mchar_sample_submit_A.csv    http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/531795/mchar_sample_submit_A.csv

1.6 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。

字符属性图片

字符:42 字符个数:2

image

字符:241 字符个数:3

image

字符:7358 字符个数:4

image

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。为了降低参赛难度,我们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。

image

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

image

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。

image

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。

2 参考资料:

https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.6.2ce83fdft96KXS&postId=107990

https://www.kaggle.com/olgabelitskaya/svhn-digit-recognition/data

https://github.com/potterhsu/SVHNClassifier-PyTorch

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