要获取用于印地语字符识别的数据集，开发者有几个可靠的选择。以下是三个主要的来源和方法
1. 公共数据集存储库 Kaggle (kaggle.com) 托管用户贡献的数据集，包括印地语字符集合。例如，梵文脚本字符数据集 提供手写印地语字符的标记图像，适合训练 OCR 模型。 同样，UCI 机器学习存储库提供结构化数据集，例如 梵文手写字符，其中包括 46 个类别的 92,000 张图像。 这些平台非常适合寻找预处理、随时可用的数据的开发者。
2. 政府和学术资源 印度电子和信息技术部 (MeitY) 支持诸如 印度脚本数据 项目之类的举措，该项目整理包括印地语在内的多语种数据集。 诸如 IIT（印度理工学院）之类的学术机构通常会发布用于研究的数据集——检查其 AI/ML 部门以了解可访问性。 例如，IIT Indore 的 印地语文本识别语料库 结合了扫描文档和带注释的文本，可用于复杂的识别任务。
3. 合成数据生成 如果现有数据集缺乏多样性，诸如 SynthText 或 TRDG（文本识别数据生成器）之类的工具可以生成合成的印地语文本图像。 这些工具允许自定义字体、背景和扭曲，以模拟真实场景。 此外，谷歌的 TensorFlow 数据集 库包含用于通过旋转和噪声注入等转换来扩充小型数据集的实用程序。
对于实际实施
- 通过检查注释准确性和类别平衡来验证数据集质量。
- 使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架进行模型训练，利用预训练模型（例如 ResNet）进行迁移学习。
- 浏览 GitHub 存储库，例如 CLOVA AI 的 DeepText Recognition 以获取参考实现。
始终验证数据集许可证（例如，CC-BY、MIT），以确保符合您项目的要求。 对于小众用例，请考虑与大学或众包平台（例如 Amazon Mechanical Turk）合作创建自定义数据集。
[1] Kaggle [2] UCI 机器学习存储库 [3] 印度电子和信息技术部 [4] TensorFlow 数据集文档 [5] CLOVA AI GitHub 存储库