armvectores/handwritten_text_detection

该数据集是一个用于手写文本检测的数据集，包含91张图像，其中73张用于训练，18张用于测试。图像分辨率为1320x1020，96 dpi。数据集由俄罗斯莫斯科的“亚美尼亚俱乐部”青年组织提供，文本内容为2018年听写活动“Teladrutyun”中的手写内容。数据集由Amir和Renal在HSE MIEM的研究项目中标注，未进行任何图像对齐或预处理。数据集以YOLO格式标注，适用于YOLOv8模型的训练。

原始信息汇总

手写文本检测数据集

数据领域

• 数据由青年组织“Armenian Club”提供，该组织位于俄罗斯莫斯科。
• 文本内容来自2018年的听写活动“Teladrutyun”。
• 数据标签由Amir和Renal在HSE MIEM的研究项目中完成。

数据集信息

• 包含以YOLO格式标注的听写空白页。
• 总计91张图片，其中73张（80%）用于训练，18张（20%）用于测试。
• 图片未经对齐或预处理。
• 分辨率为1320x1020，96 dpi。

如何使用

1. 克隆仓库： bash git clone https://huggingface.co/datasets/armvectores/handwritten_text_detection cd handwritten_text_detection

2. 使用data.yaml进行训练： python from ultralytics import YOLO

   model = YOLO(yolov8n.pt) model.train(data=data.yaml, epochs=20)

数据样本

• 包含一张示例图片，分辨率为1320x1020，96 dpi。