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中文手写文本行识别的任务书
一、任务背景
近年来，随着智能化技术的快速发展，手写文本识别已成为各大企业和机构的研究热点。同时，随着移动互联网的发展，智能手机、平板电脑等移动终端成为人们使用最为频繁的设备，且越来越多的用户已经将手写笔或触控笔作为他们日常的输入方式。因此，对于手写文本行识别技术的需求也在不断增加。
手写文本行识别（HTR）是指对手写文本图像进行自动转换和解析，将其转换为可编辑的文本或数字。它主要应用于各种形式的手写文字转换，如手写表单转录、手写签名识别、邮政编码识别、自选表格填写、手写笔记的数字化转换等。
二、任务概述
中文手写文本行识别的任务要求参赛者开发一种基于深度学习技术的中文手写文本行识别模型，实现自动提取手写文本的特征，进而识别出文本行中的文字信息。
本任务的具体要求如下：
1.参赛者需要提供用于训练和测试模型的中文手写文本数据集。数据集应包含若干手写文本图像，每张图像应包含一行或多行手写文字，每个文字应进行标注。标注信息包括所属行数、文字内容和位置。
2.参赛者需要设计和训练一种基于深度学习的手写文本行识别模型。模型应能够在训练集上进行训练，使得在测试集上的准确率较高。同时，模型也应具备较好的泛化能力，能够适应不同大小、字体、笔画等的手写文字图像。
3.参赛者需要在模型训练完成后，使用测试数据集对模型进行测试和评估，以评估其准确度、召回率、F1值等表现指标。
4.参赛者需要编写代码并提交源代码和文档，描述模型的训练和测试过程，提供相应的API接口等，并在最后的评选中给出模型的评估结果和分析。
三、参赛要求
1.参赛者需具备深度学习相关的基础知识，并且具备一定的中文处理技能和编程能力。
2.参赛者应在规定时间内按要求提交相应的代码和文档，并遵循比赛规则和参赛协议。
3.参赛者可以选择个人参赛或团队参赛，但每个团队的成员人数不得超过5人。
四、评判标准
1.准确率：模型在测试集上的准确率。
2.召回率：模型在测试集上的召回率。
3.F1值：综合考虑准确率和召回率计算出的F1值。
4.代码质量：包括代码的结构、注释、可读性、可扩展性等。
五、奖励
根据参赛者的综合表现，评选出一、二、三等奖，并颁发相应的奖金和证书。
六、注意事项
1.参赛者应保证所提交的数据集和模型均为自己原创，未侵犯他人知识产权。
2.参赛者应自行承担任何不正确、不准确或不完整的信息所导致的损失或责任。
3.组委会有权对参赛者的数据集和模型进行审核，并对任何涉嫌造假或侵权行为采取相应的措施。
4.组委会有权对比赛规则进行调整，并根据比赛情况进行相应的更改和修订。