大规模文本检测分割数据集 TextSeg｜OCR 算法训练数据

TextSeg 大规模文本检测及分割数据集（精细标注 OCR 数据集）

TextSeg 为大规模高精度文本检测与分割数据集，标注精细、用途广泛，面向 OCR、文本检测、文本分割算法训练、测试与评估，是计算机视觉文本方向常用基准数据。

数据集覆盖范围

标注类型：6 类精细标注（单词级 / 字符级边界多边形、掩码 mask、文本转录）

数据特点：大规模、标注精准，适配多场景文本识别任务

适用场景：自然场景文本、文档文本、弯曲文本、多语种文本检测与分割

可用途径

学术研究：OCR、文本检测、文本分割论文实验、算法复现

模型训练：CRNN、EAST、Mask TextSpotter 等文本算法训练优化

性能评估：标准化基准，验证算法精度与鲁棒性

工程应用：工业 OCR、文档数字化、智能识别项目实战数据