Link to this section署名検出データセット#

Ultralytics Signature Detection Datasetは、178枚の文書画像からなるオブジェクト検出データセットで、signature（署名）という1つのクラスがアノテーションされています。学習用143枚、検証用35枚に事前分割されています。このデータセットは、初めて学習を実行する際に自動的にダウンロード（11.3 MB）されるため、文書照合、不正検知、デジタル文書処理といったコンピュータビジョンアプリケーションの構築において、軽量な出発点となります。

Link to this sectionデータセットの構造#

このデータセットには、手書き署名を含む様々な種類の文書画像が178枚含まれており、以下の2つのサブセットに分割されています。

すべての画像にはsignatureという1つのクラスに対するバウンディングボックスのアノテーションが付与されており、構成設定には個別のテスト用分割は含まれていません。

Ultralytics PlatformのSignatureにアクセスして、アノテーションがオーバーレイされた画像を閲覧したり、Chartsタブでクラス分布やバウンディングボックスのヒートマップを確認したりできます。また、クラウド上で独自のモデルを学習させるためにクローンすることも可能です。

Link to this sectionアプリケーション#

このデータセットで学習したモデルは、スキャンされた文書やビデオ内の署名を識別および追跡でき、以下のような用途をサポートします。

• 文書照合: 法的文書や財務文書における署名チェックの自動化
• 不正検出: 偽造または不正な署名の特定
• デジタル文書処理: 管理および法務部門におけるワークフローの効率化
• 銀行および金融: 小切手処理や融資書類の検証におけるセキュリティの強化
• アーカイブ研究: 歴史的文書の分析とカタログ作成の支援
• 教育・研究: コンピュータビジョンのコースにおける、文書タイプごとの署名特性の調査

Link to this sectionデータセット YAML#

signature.yamlファイルは、データセットのパス、クラス名、その他のメタデータを含むデータセット設定を定義します。このファイルは、Ultralyticsリポジトリ（https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/signature.yaml）で管理されています。

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# Signature dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/signature
# Example usage: yolo train data=signature.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── signature ← downloads here (11.3 MB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: signature # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 143 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 35 images

# Classes
names:
  0: signature

# Download script/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/signature.zip

Link to this section使用方法#

Signature Detection Datasetを使用して、画像サイズ640でYOLO26nモデルを100エポック学習させるには、提供されているコードサンプルを使用してください。利用可能なパラメータの完全なリストについては、モデルの学習ページを参照してください。

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="signature.yaml", epochs=100, imgsz=640)

学習が完了したら、ファインチューニングされたモデルを使用して、文書やビデオに対して推論を実行できます。以下の例では、信頼度しきい値0.75でサンプルビデオに対する予測を実行しています。

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a signature-detection fine-tuned model

# Inference using the model
results = model.predict("https://ultralytics.com/assets/signature-s.mp4", conf=0.75)

Link to this sectionサンプル画像とアノテーション#

このデータセットは多様な文書フォーマットをカバーしており、契約書、フォーム、書簡などに対して学習済みモデルの汎化を助けます。以下は、データセットからの学習バッチの例です。

• モザイク画像: ここでは、モザイク処理されたデータセット画像で構成されるトレーニングバッチを表示しています。トレーニングテクニックの一つであるモザイク処理は、複数の画像を1つに結合してバッチの多様性を高めます。この手法は、さまざまな署名サイズ、アスペクト比、コンテキストにわたってモデルの汎化能力を向上させるのに役立ちます。

Link to this section引用と謝辞#

このデータセットは、AGPL-3.0ライセンスの下で利用可能です。

研究や開発活動でSignature Detection Datasetを使用する場合は、適切に引用してください。

@dataset{Ultralytics_Signature_Detection_Dataset_2024,
    author = {Ultralytics},
    title = {Signature Detection Dataset},
    year = {2024},
    publisher = {Ultralytics},
    url = {https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/signature/}
}

Link to this sectionよくある質問 (FAQ)#

Link to this sectionSignature Detection Datasetは何に使用されますか？#

The Signature Detection Dataset is a collection of 178 annotated document images for training models to detect handwritten signatures. It supports document verification, fraud detection, and archival research, and is a practical base for building smart document analysis systems with machine learning.

Link to this sectionSignature Detection Datasetはどのようにダウンロードすればよいですか？#

データセットは、data="signature.yaml"を使用して初めて学習を行う際に、Ultralytics GitHubアセットから自動的にダウンロード（11.3 MB）されるため、手動でダウンロードする必要はありません。他のデータセットを確認するには、検出データセットの概要を参照してください。

Link to this sectionSignature Detection Datasetには何枚の画像といくつのクラスが含まれていますか？#

Signature Detection Datasetには、学習用143枚、検証用35枚の合計178枚の画像が含まれており、それぞれにsignatureという1つのクラスがアノテーションされています。個別のテスト用分割はありません。詳細はデータセット構造セクションとsignature.yaml設定を参照してください。

Link to this section署名検出データセットでYOLO26nモデルをトレーニングするにはどうすればよいですか？#

PythonまたはCLIを使用して、画像サイズ640で100エポックのYOLO26nモデルを学習できます。

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model
results = model.train(data="signature.yaml", epochs=100, imgsz=640)

詳細については、学習ページおよびモデル学習のヒントを参照してください。

Link to this sectionSignature Detection Datasetで学習したモデルを使って推論を実行するにはどうすればよいですか？#

ファインチューニングされた重みを読み込み、予測を実行してください。

from ultralytics import YOLO

# Load the fine-tuned model
model = YOLO("path/to/best.pt")

# Perform inference
results = model.predict("https://ultralytics.com/assets/signature-s.mp4", conf=0.75)

Link to this sectionSignature Detection Datasetを商用プロジェクトで使用できますか？#

このデータセットはAGPL-3.0 Licenseの下で公開されています。ネットワーク経由で提供されるソフトウェアを含む派生作品が同じライセンスで提供されることを条件に、商用利用が可能です。オープンソースの要件を除外したライセンスオプションについては、Ultralytics Licensingを参照してください。