Dataset phát hiện chữ ký#

178

signature

ultralytics

publicDetect

Signature contains scanned and photographed documents with single-class boxes around handwritten signatures. It supports signature localization before verification, fraud analysis, redaction, document indexing, and automated form processing across varied page layouts.

21 class22 MBSep 2, 2026

signature

Dataset phát hiện chữ ký của Ultralytics là dataset phát hiện đối tượng gồm 178 ảnh tài liệu được gán nhãn với một lớp signature, chia sẵn thành 143 ảnh huấn luyện và 35 ảnh validation. Dataset tự động tải xuống (11.3 MB) trong lần đầu huấn luyện, là điểm khởi đầu gọn nhẹ cho các ứng dụng thị giác máy tính như xác minh tài liệu, phát hiện gian lận và xử lý tài liệu số.

Cấu trúc dataset#

Dataset gồm 178 ảnh thuộc nhiều loại tài liệu khác nhau có chữ ký viết tay, chia thành hai tập con:

Mỗi ảnh có chú thích bounding box cho một lớp, signature, và cấu hình không xác định tập test riêng.

Khám phá Signature trên Ultralytics Platform để duyệt ảnh cùng lớp phủ chú thích, xem phân bố lớp và heatmap bounding box trong tab Charts, cũng như clone dataset để huấn luyện model của riêng bạn trên cloud.

Ứng dụng#

Model được huấn luyện trên dataset này có thể nhận diện và theo dõi chữ ký trong tài liệu được quét và video, hỗ trợ các ứng dụng sau:

• Xác minh tài liệu: Tự động hóa việc kiểm tra chữ ký trong tài liệu pháp lý và tài chính
• Phát hiện gian lận: Nhận diện chữ ký có khả năng bị giả mạo hoặc không được ủy quyền
• Xử lý tài liệu số: Tinh giản quy trình làm việc trong lĩnh vực hành chính và pháp lý
• Ngân hàng và tài chính: Tăng cường bảo mật trong xử lý séc và xác minh hồ sơ vay vốn
• Nghiên cứu lưu trữ: Hỗ trợ phân tích và lập danh mục tài liệu lịch sử
• Giáo dục và nghiên cứu: Nghiên cứu đặc điểm chữ ký trên nhiều loại tài liệu trong các khóa học thị giác máy tính

YAML của dataset#

File signature.yaml định nghĩa cấu hình dataset — đường dẫn dataset, tên lớp và metadata khác. File này được duy trì trong repository 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 Dataset phát hiện chữ ký trong 100 epoch với kích thước ảnh 640, hãy dùng các mẫu code được cung cấp. Để xem danh sách đầy đủ các tham số hiện có, hãy tham khảo trang Training của model.

from ultralytics import YOLO

# Tải model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # tải model đã huấn luyện trước (được khuyến nghị khi huấn luyện)

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

Sau khi huấn luyện, bạn có thể chạy inference trên tài liệu hoặc video bằng model đã fine-tune. Ví dụ bên dưới chạy dự đoán trên một video mẫu với ngưỡng confidence 0.75:

from ultralytics import YOLO

# Tải model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # tải model đã fine-tune để phát hiện chữ ký

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

Hình ảnh mẫu và annotation#

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

• Ảnh ghép mosaic: Ở đây, chúng tôi trình bày một batch huấn luyện gồm các ảnh trong tập dữ liệu được ghép mosaic. Ghép mosaic là một kỹ thuật huấn luyện kết hợp nhiều ảnh thành một ảnh, làm tăng tính đa dạng của batch. Phương pháp này giúp nâng cao khả năng tổng quát hóa của model trên các kích thước, tỷ lệ khung hình và bối cảnh chữ ký khác nhau.

Trích dẫn và lời cảm ơn#

Bộ dữ liệu được cung cấp theo Giấy phép AGPL-3.0.

Nếu sử dụng Tập dữ liệu phát hiện chữ ký trong nghiên cứu hoặc công việc phát triển, vui lòng trích dẫn 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#