abdullahmeda/yolov8-table-detection

TableDetectionNet数据集是一个用于文档图像中表格检测的数据集，特别适用于使用YOLOv8架构进行对象检测模型的训练。该数据集包含标注了表格边界框的文档图像，适用于文档分析和识别领域的算法开发和评估。数据集的语言为英语，标签为[table]，图像数量分为训练集815张，验证集152张，测试集52张。

TableDetectionNet is a dataset dedicated to table detection in document images, and it is particularly well-suited for training object detection models based on the YOLOv8 architecture. It includes document images annotated with table bounding boxes, which are applicable for algorithm development and evaluation in the field of document analysis and recognition. The dataset uses English as its language, with the annotation label being [table]. The dataset is divided into three subsets: 815 images for the training set, 152 for the validation set, and 52 for the test set.

原始信息汇总

TableDetectionNet 数据集概述

数据集大小分类

• 1K<n<10K

任务分类

• 目标检测

语言

• 英语

标签

• Table
• Unstructured Document
• YOLOv8
• Object Detection
• Table Detection

数据集名称

• TableDetectionNet

数据集描述

Table Detection YOLO 数据集是一个包含文档图像的集合，这些图像带有表格边界框注释，适用于训练目标检测模型，特别是使用 YOLOv8 架构。该数据集旨在开发和评估文档分析和识别领域内的表格检测算法。注释定义了各种文档图像中表格的位置，这些图像可以是扫描文档或数字PDF。

数据集标签

json [table]

图像数量

json {"train": 815, "valid": 152, "test": 52}