Dataset de Detecção de Assinaturas#

178

signature

ultralytics

publicDetect

Document analysis dataset for handwritten signature detection. Supports training models for document verification, fraud detection, and automated form processing.

21 class22 MBApr 28, 2026

signature

O Ultralytics Signature Detection Dataset é um conjunto de dados de object detection com 178 imagens de documentos anotadas com uma única classe signature, pré-divididas em 143 imagens de treino e 35 de validação. O conjunto de dados descarrega automaticamente (11.3 MB) na primeira vez que treinas, tornando-o um ponto de partida compacto para aplicações de computer vision como verificação de documentos, deteção de fraudes e processamento de documentos digitais.

Estrutura do Dataset#

O conjunto de dados contém 178 imagens de vários tipos de documentos com assinaturas manuscritas, divididas em dois subconjuntos:

Cada imagem possui anotações de caixa delimitadora para uma classe, signature, e a configuração não define nenhuma divisão de teste separada.

Explora o Signature on Ultralytics Platform para navegar pelas imagens com as respetivas sobreposições de anotações, ver a distribuição de classes e mapas de calor de caixas delimitadoras no separador Charts, e cloná-lo para treinar o teu próprio modelo na cloud.

Aplicações#

Um modelo treinado neste conjunto de dados pode identificar e track assinaturas em documentos digitalizados e vídeos, suportando:

• Document Verification: Automatização de verificações de assinatura em documentos legais e financeiros
• Detecção de Fraudes: Identificação de assinaturas potencialmente falsificadas ou não autorizadas
• Processamento de Documentos Digitais: Simplificação de fluxos de trabalho em setores administrativos e jurídicos
• Bancário e Financeiro: Aumento da segurança no processamento de cheques e verificação de documentos de empréstimo
• Pesquisa Arquivística: Apoio à análise e catalogação de documentos históricos
• Education and Research: Estudo de características de assinatura em vários tipos de documentos em cursos de computer vision

YAML do Dataset#

O ficheiro signature.yaml define a configuração do conjunto de dados — os caminhos do conjunto de dados, nomes de classes e outros metadados. É mantido no repositório do Ultralytics em https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/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

Uso#

Para treinar um modelo YOLO26n no Signature Detection Dataset durante 100 epochs com um tamanho de imagem de 640, usa os exemplos de código fornecidos. Para uma lista abrangente de parâmetros disponíveis, consulta a página de Training do modelo.

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)

Uma vez treinado, podes executar inference em documentos ou vídeo com o modelo ajustado. O exemplo abaixo executa a predição num vídeo de exemplo com um limiar de confiança de 0.75:

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)

Exemplos de Imagens e Anotações#

O conjunto de dados abrange uma variedade de formatos de documentos, ajudando os modelos treinados a generalizar entre contratos, formulários e cartas. Abaixo está um lote de treino do conjunto de dados:

• Imagem Mosaico: Aqui, apresentamos um lote de treinamento que consiste em imagens do dataset em mosaico. O mosaico, uma técnica de treinamento, combina várias imagens em uma, enriquecendo a diversidade do lote. Este método ajuda a melhorar a capacidade do modelo de generalizar através de diferentes tamanhos de assinatura, proporções e contextos.

Citações e Agradecimentos#

O conjunto de dados foi disponibilizado sob a AGPL-3.0 License.

Se utilizares o Signature Detection Dataset no teu trabalho de investigação ou desenvolvimento, por favor cita-o adequadamente:

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

FAQ#