Yolov8n Handwritten Text Detection

🚀 YOLOv8手写文本检测

本项目基于YOLOv8算法，专注于手写文本检测。YOLOv8以其出色的速度和准确性，成为实时应用的理想选择。此模型在多样化的手写文本数据集上进行了微调，使其在检测手写内容方面表现卓越，能有效区分手写与打印文本。

🚀 快速开始

安装依赖

pip install ultralytics

使用示例

from ultralytics import YOLO
from huggingface_hub import hf_hub_download
from matplotlib import pyplot as plt

# 从我们的仓库加载权重
model_path = hf_hub_download(local_dir=".",
                             repo_id="armvectores/yolov8n_handwritten_text_detection",
                             filename="best.pt")
model = YOLO(model_path)

# 加载测试空白图像
test_blank_path = hf_hub_download(local_dir=".",
                             repo_id="armvectores/yolov8n_handwritten_text_detection",
                             filename="test_blank.png")

# 进行预测
res = model.predict(source=test_blank_path, project='.',name='detected', exist_ok=True, save=True, show=False, show_labels=False, show_conf=False, conf=0.5, )

plt.figure(figsize=(15,10))
plt.imshow(plt.imread('detected/test_blank.png'))
plt.show()

📦 安装指南

使用以下命令安装ultralytics库：

pip install ultralytics

💻 使用示例

基础用法

from ultralytics import YOLO
from huggingface_hub import hf_hub_download
from matplotlib import pyplot as plt

# 从我们的仓库加载权重
model_path = hf_hub_download(local_dir=".",
                             repo_id="armvectores/yolov8n_handwritten_text_detection",
                             filename="best.pt")
model = YOLO(model_path)

# 加载测试空白图像
test_blank_path = hf_hub_download(local_dir=".",
                             repo_id="armvectores/yolov8n_handwritten_text_detection",
                             filename="test_blank.png")

# 进行预测
res = model.predict(source=test_blank_path, project='.',name='detected', exist_ok=True, save=True, show=False, show_labels=False, show_conf=False, conf=0.5, )

plt.figure(figsize=(15,10))
plt.imshow(plt.imread('detected/test_blank.png'))
plt.show()

📚 详细文档

测试结果展示

指标

最终交并比（IoU）达到0.98。

训练期间的IoU变化：