Tập dữ liệu Phát hiện Chữ ký#

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

Bộ dữ liệu Ultralytics Signature Detection Dataset là một object detection dataset gồm 178 hình ảnh tài liệu được chú thích với một signature class duy nhất, được chia sẵn thành 143 hình ảnh huấn luyện và 35 hình ảnh xác thực. Bộ dữ liệu sẽ tự động tải xuống (11,3 MB) trong lần huấn luyện đầu tiên của bạn, biến nó thành một điểm khởi đầu nhỏ gọn cho các ứng dụng computer vision như xác minh tài liệu, phát hiện gian lận và xử lý tài liệu kỹ thuật số.

Cấu trúc tập dữ liệu#

Tập dữ liệu chứa 178 hình ảnh của nhiều loại tài liệu khác nhau có chữ ký viết tay, được chia thành hai tập con:

Mỗi hình ảnh có chứa các chú thích hộp giới hạn cho một class duy nhất, signature, và cấu hình không xác định phân tách tập kiểm tra riêng.

Khám phá Signature on Ultralytics Platform để duyệt qua các hình ảnh cùng với lớp phủ chú thích của chúng, xem phân phối class và bản đồ nhiệt hộp giới hạn trong tab Charts, đồng thời sao chép (clone) nó để huấn luyện model của riêng bạn trên đám mây.

Ứng dụng#

Một model được huấn luyện trên bộ dữ liệu này có thể nhận diện và track chữ ký trong các tài liệu quét và video, hỗ trợ:

• Xác thực tài liệu: Tự động hóa việc kiểm tra chữ ký trong các văn bản pháp lý và tài chính
• Fraud Detection: Xác định các chữ ký có khả năng bị làm giả hoặc trái phép
• Digital Document Processing: Tối ưu hóa quy trình làm việc trong các lĩnh vực hành chính và pháp lý
• Banking and Finance: Tăng cường bảo mật trong xử lý séc và xác thực tài liệu vay vốn
• Archival Research: Hỗ trợ phân tích và lập danh mục tài liệu lịch sử
• Giáo dục và Nghiên cứu: Nghiên cứu đặc điểm chữ ký qua các loại tài liệu trong các khóa học computer vision

YAML tập dữ liệu#

Tệp signature.yaml định nghĩa cấu hình bộ dữ liệu — đường dẫn bộ dữ liệu, tên class và các siêu dữ liệu khác. Nó được duy trì trong kho lưu trữ Ultralytics tại 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

Cách sử dụng#

Để huấn luyện model YOLO26n trên Signature Detection Dataset trong 100 epochs với kích thước hình ảnh là 640, hãy sử dụng các mẫu mã nguồn được cung cấp. Để có danh sách toàn diện các tham số có sẵn, hãy tham khảo trang Training của model.

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)

Sau khi được huấn luyện, bạn có thể chạy inference trên các tài liệu hoặc video bằng model đã tinh chỉnh. Ví dụ dưới đây chạy dự đoán trên một video mẫu với ngưỡng độ tin cậy là 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)

Hình ảnh mẫu và chú thích#

Tập dữ liệu bao gồm nhiều định dạng tài liệu, giúp các model đã huấn luyện khái quát hóa trên các hợp đồng, biểu mẫu và thư từ. Dưới đây là một batch huấn luyện từ tập dữ liệu:

• Mosaiced Image: Tại đây, chúng tôi trình bày một batch huấn luyện bao gồm các hình ảnh từ tập dữ liệu đã được áp dụng kỹ thuật mosaic. Mosaic, một kỹ thuật huấn luyện, kết hợp nhiều hình ảnh thành một, giúp làm phong phú thêm sự đa dạng của batch. Phương pháp này giúp nâng cao khả năng tổng quát hóa của model trên các kích thước chữ ký, tỷ lệ khung hình và bối cảnh khác nhau.

Trích dẫn và Ghi nhận#

Bộ dữ liệu đã được cung cấp theo AGPL-3.0 License.

Nếu bạn sử dụng tập dữ liệu Signature Detection trong công việc nghiên cứu hoặc phát triển của mình, vui lòng trích dẫn nó một cách phù hợp:

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

Câu hỏi thường gặp#