서명 감지 데이터 세트
이 데이터 세트는 문서 내에서 사람이 쓴 서명 감지에 중점을 둡니다. 여기에는 주석이 달린 서명이 있는 다양한 문서 유형이 포함되어 있어 문서 확인 및 사기 탐지 응용 프로그램에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 학습하는 데 필수적인 이 데이터 세트는 다양한 문서 형식의 서명을 식별하는 데 도움이 되며 문서 분석의 연구 및 실제 응용 프로그램을 지원합니다.
데이터 세트 구조
서명 감지 데이터 세트는 두 개의 하위 집합으로 나뉩니다.
- 학습 세트: 각 이미지에 해당 주석이 포함된 143개의 이미지를 포함합니다.
- 유효성 검사 세트: 각 이미지에 쌍으로 된 주석이 포함된 35개의 이미지를 포함합니다.
응용 분야
이 데이터 세트는 객체 탐지, 객체 추적 및 문서 분석과 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업에 적용할 수 있습니다. 특히 문서에서 서명을 식별하기 위한 모델을 학습하고 평가하는 데 사용할 수 있으며, 이는 다음과 같은 중요한 응용 분야를 가지고 있습니다.
- 문서 검증: 법률 및 금융 문서의 검증 프로세스 자동화
- 사기 탐지: 잠재적으로 위조되거나 승인되지 않은 서명 식별
- 디지털 문서 처리: 행정 및 법률 부문의 워크플로 간소화
- 은행 및 금융업: 수표 처리 및 대출 서류 확인 시 보안 강화
- 기록 연구: 역사적 문서 분석 및 목록 작성 지원
또한 교육 목적으로 유용한 리소스로 활용되어 학생과 연구자가 다양한 문서 유형에 걸쳐 특징적인 시그니처를 연구할 수 있습니다.
데이터세트 YAML
YAML(Yet Another Markup Language) 파일은 경로 및 클래스 정보를 포함한 데이터 세트 구성을 정의합니다. 서명 감지 데이터 세트의 경우, signature.yaml 파일은 다음 위치에 있습니다. https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/signature.yaml.
ultralytics/cfg/datasets/signature.yaml
# 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
사용법
서명 감지 데이터 세트에서 이미지 크기 640으로 YOLO11n 모델을 100 epoch 동안 훈련하려면 제공된 코드 샘플을 사용하십시오. 사용 가능한 파라미터의 전체 목록은 모델의 Training 페이지를 참조하십시오.
훈련 예제
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt") # load a pretrained model (recommended for training)
# Train the model
results = model.train(data="signature.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=signature.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
추론 예시
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)
# Start prediction with a finetuned *.pt model
yolo detect predict model='path/to/best.pt' imgsz=640 source="https://ultralytics.com/assets/signature-s.mp4" conf=0.75
샘플 이미지 및 주석
서명 감지 데이터 세트는 다양한 문서 유형과 어노테이션이 달린 서명을 보여주는 다양한 이미지를 포함합니다. 다음은 데이터 세트의 이미지 예시이며, 각 이미지에는 해당 어노테이션이 함께 제공됩니다.
- 모자이크 이미지: 여기서는 모자이크 데이터 세트 이미지로 구성된 훈련 배치를 제시합니다. 모자이킹은 여러 이미지를 하나로 결합하여 배치 다양성을 풍부하게 하는 훈련 기술입니다. 이 방법은 다양한 서명 크기, 종횡비 및 컨텍스트에서 일반화하는 모델의 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
이 예는 서명 감지 데이터 세트의 이미지의 다양성과 복잡성을 보여주며, 훈련 과정에서 모자이킹을 포함하는 이점을 강조합니다.
인용 및 감사의 말씀
이 데이터 세트는 AGPL-3.0 라이선스에 따라 사용 가능합니다.
FAQ
Signature Detection Dataset이란 무엇이며 어떻게 사용할 수 있습니까?
서명 감지 데이터 세트는 다양한 문서 유형 내에서 사람 서명을 감지하는 것을 목표로 하는 주석이 달린 이미지 모음입니다. 주로 문서 확인, 사기 탐지 및 보관 연구를 위해 객체 감지 및 추적과 같은 컴퓨터 비전 작업에 적용할 수 있습니다. 이 데이터 세트는 다양한 컨텍스트에서 서명을 인식하도록 모델을 훈련하는 데 도움이 되므로 스마트 문서 분석의 연구 및 실제 응용 분야 모두에 유용합니다.
Signature Detection Dataset에서 YOLO11n 모델을 훈련하려면 어떻게 해야 합니까?
Signature Detection Dataset에서 YOLO11n 모델을 훈련하려면 다음 단계를 따르세요.
- 다운로드
signature.yaml다음에서 데이터 세트 구성 파일을 다운로드합니다. signature.yaml. - 다음 python 스크립트 또는 CLI 명령을 사용하여 훈련을 시작합니다.
훈련 예제
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Train the model
results = model.train(data="signature.yaml", epochs=100, imgsz=640)
yolo detect train data=signature.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
자세한 내용은 Training 페이지를 참조하세요.
서명 감지 데이터 세트의 주요 응용 분야는 무엇입니까?
Signature Detection Dataset은 다음 용도로 사용할 수 있습니다.
- 문서 확인: 문서에서 사람 서명의 존재 및 진위 여부를 자동으로 확인합니다.
- 사기 탐지: 법률 및 금융 문서에서 위조 또는 사기 서명을 식별합니다.
- 기록 연구: 역사적 문서의 디지털 분석 및 목록 작성에서 역사가와 기록 보관 담당자를 지원합니다.
- 교육: 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 분야의 학술 연구 및 교육을 지원합니다.
- 금융 서비스: 서명 진위 여부를 확인하여 은행 거래 및 대출 처리의 보안을 강화합니다.
서명 감지 데이터 세트에서 학습된 모델을 사용하여 어떻게 추론을 수행할 수 있습니까?
Signature Detection Dataset에서 훈련된 모델을 사용하여 추론을 수행하려면 다음 단계를 따르세요.
- 미세 조정된 모델을 로드합니다.
- 추론을 수행하려면 아래 python 스크립트 또는 CLI 명령을 사용하세요.
추론 예시
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)
yolo detect predict model='path/to/best.pt' imgsz=640 source="https://ultralytics.com/assets/signature-s.mp4" conf=0.75
서명 감지 데이터 세트의 구조는 무엇이며, 자세한 정보는 어디에서 찾을 수 있습니까?
Signature Detection 데이터 세트는 두 개의 하위 세트로 나뉩니다:
- 학습 세트: 어노테이션이 포함된 143개의 이미지를 포함합니다.
- 검증 세트: 어노테이션이 포함된 35개의 이미지를 포함합니다.
자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 데이터 세트 구조 섹션을 참조하십시오. 또한 다음에서 전체 데이터 세트 구성을 확인하십시오. signature.yaml 에 있는 파일 signature.yaml.
