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SWHL
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table_rec_test_dataset

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 ## 表格识别测试集
 ### 数据集简介
-- 包含百度生成工具 20张有线20张无线，wtw数据集15, pubnet val集20张，自我零散标注18张，共计93张表格图片,涵盖多种场景、不同光照条件、不同的图像分辨率。
-- 该数据集可以结合[表格指标评测库-TableRecognitionMetric](https://github.com/SWHL/TableRecognitionMetric)使用，快速评测各种表格还原算法。
-- **关于该数据集，欢迎小伙伴贡献更多数据呦！有任何想法，可以前往[issue](https://github.com/SWHL/TableRecognitionMetric/issues)讨论。**
 ### 数据集支持的任务
 可用于自定义数据集下的模型验证和性能评估等。
 ### 数据集的格式和结构
 #### 数据格式
 数据集只有测试集，仅用于客观评估算法表现。
 ```text
 data
 └── test
-    ├── 000cce9ca593055d4618466e823e6d7c.jpg
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-    ├── Snipaste_2023-07-05_14-54-58.jpg
-    ├── Snipaste_2023-07-05_14-58-59.jpg
-    ├── Snipaste_2023-07-05_15-00-55.jpg
-    ├── metadata.jsonl
-    ├── row_span.jpg
-    ├── table2.jpg
-    ├── table3.jpg
-    ├── table4.jpg
-    ├── table6.jpg
-    ├── table7.jpg
-    └── table_recognition.jpg
 ```
 #### 数据集加载方式
 ```python
 from datasets import load_dataset
 dataset = load_dataset("SWHL/table_rec_test_dataset")
-test_data = dataset['test']
 print(test_data)
 ```
 ### 数据集生成的相关信息
 #### 原始数据
 数据来源于网络，如侵删。
 #### 数据集标���
-数据集标注为html格式，示例如下：
 ```text
 <html><body><table><tr><td colspan="2">Textln让机器像人类一样理解文字</td></tr><tr><td>Textln产品</td><td>产品描述</td></tr><tr><td>TextinServerAPI文字识别产品</td><td>通用文本识别、表格识别、卡证识别、票据识别、定制识别等识别产品</td></tr><tr><td>TextinMobileSDK图像处理与文字识别SDK</td><td>图像处理，文本、卡证、票据识别和信息提取移动端SDK</td></tr><tr><td>TextlnStudio文字识别训练平台</td><td>OCR自定义模版配置和机器学习训练平台</td></tr><tr><td>Textin企业A/管理平台</td><td>企业AI接入监控统计和渠道业务管理平台</td></tr><tr><td>Textin财报机器人</td><td>财务报表智能分类、识别、提取、匹配、试算产品</td></tr><tr><td>Textin合同比对机器人</td><td>合同多版本差异智能比对产品</td></tr><tr><td>Textin解决方案</td><td>结合客户业务场景和TextIn能力的场景解决方案</td></tr></table></body></html>
 ```

 ## 表格识别测试集
 ### 数据集简介
+- 包含百度生成工具 20 张有线 20 张无线，wtw 数据集 15, pubnet val 集 20 张，自我零散标注 18 张，共计 93 张表格图片,涵盖多种场景、不同光照条件、不同的图像分辨率。
+- 该数据集可以结合 [表格指标评测库-TableRecognitionMetric](https://github.com/SWHL/TableRecognitionMetric) 使用，快速评测各种表格还原算法。
+- **关于该数据集，欢迎小伙伴贡献更多数据呦！有任何想法，可以前往 [issue](https://github.com/SWHL/TableRecognitionMetric/issues)讨论。**
 ### 数据集支持的任务
 可用于自定义数据集下的模型验证和性能评估等。
 ### 数据集的格式和结构
 #### 数据格式
 数据集只有测试集，仅用于客观评估算法表现。
 ```text
 data
 └── test
+    ├── images
+    │   ├── 000cce9ca593055d4618466e823e6d7c.jpg
+    │   ├── 0aNtiNtRRLqEZ9y6PuShtAAAACMAAQED.jpg
+    │   ├── 116d6b07ecfdae7721bd6bbf31031c1a.jpg
+    │   ├── 18bc90cb646c109d22ba44565b9a58bc3095e6d3.jpg
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+    │   └── no_border_18153_9WOYIKPC4BA2U9AXEG4P.jpg
+    └── metadata.jsonl
 ```
 #### 数据集加载方式
 ```python
 from datasets import load_dataset
 dataset = load_dataset("SWHL/table_rec_test_dataset")
+test_data = dataset["test"]
 print(test_data)
+print(test_data[0]['html'])
+test_data[0]['image'].show()
 ```
 ### 数据集生成的相关信息
 #### 原始数据
 数据来源于网络，如侵删。
 #### 数据集标���
+数据集标注为 html 格式，示例如下：
 ```text
 <html><body><table><tr><td colspan="2">Textln让机器像人类一样理解文字</td></tr><tr><td>Textln产品</td><td>产品描述</td></tr><tr><td>TextinServerAPI文字识别产品</td><td>通用文本识别、表格识别、卡证识别、票据识别、定制识别等识别产品</td></tr><tr><td>TextinMobileSDK图像处理与文字识别SDK</td><td>图像处理，文本、卡证、票据识别和信息提取移动端SDK</td></tr><tr><td>TextlnStudio文字识别训练平台</td><td>OCR自定义模版配置和机器学习训练平台</td></tr><tr><td>Textin企业A/管理平台</td><td>企业AI接入监控统计和渠道业务管理平台</td></tr><tr><td>Textin财报机器人</td><td>财务报表智能分类、识别、提取、匹配、试算产品</td></tr><tr><td>Textin合同比对机器人</td><td>合同多版本差异智能比对产品</td></tr><tr><td>Textin解决方案</td><td>结合客户业务场景和TextIn能力的场景解决方案</td></tr></table></body></html>
 ```