Skip to content
ModelListedExternal
Download

Ancient Chinese Character Detection

作者 / Author: 张重生 Chongsheng Zhang(河南大学)

KindOtherVersionRevision c190ad0Cgrade

Model source

Kind
Other
File size
125 MB
Version
vRevision c190ad0
Updated
Sep 16, 2026
Downloads
62
Source
Hugging Face

Source description

通用古文字检测模型 / Ancient Chinese Character Detection

作者 / Author: 张重生 Chongsheng Zhang(河南大学)

模型描述 / Model Description

基于 YOLO26m 训练的古文字目标检测模型,支持甲骨文(商代)和简牍文字(汉代)的单字检测与定位。

A YOLO26m-based ancient Chinese character detection model trained for Oracle Bone Inscriptions (Shang Dynasty) and Bamboo Slip characters (Han Dynasty).

性能 / Performance

域 / DomainmAP50
甲骨文 Oracle Bone Inscriptions89.92%
简牍 Bamboo Slips94.22%

模型参数 / Model Specs

项目值
架构YOLO26m
参数量20.4M
模型大小126 MB
输入尺寸640×640
检测类别character(单类别)

训练数据 / Training Data

  • 甲骨文字检测数据集:8895 张(train)× 3 过采样 = 26,685 张
  • DeepJiandu 简牍数据集:6,673 张(train + val)
  • 合计:33,358 张混合训练图像

使用方法 / Usage

在线体验

访问 HuggingFace Space:Ancient Chinese Character Detection

本地推理

from ultralytics import YOLO
from huggingface_hub import hf_hub_download

# 下载模型
model_path = hf_hub_download(
    repo_id="cszhangai/ancient-chinese-character-detection",
    filename="General_Ancient_Character_Detection.pt"
)

# 加载模型
model = YOLO(model_path)

# 单张检测
results = model.predict(
    source="your_image.jpg",
    imgsz=640,
    conf=0.25,          # 甲骨文建议 0.20,简牍建议 0.25
    iou=0.45,
    device=0,           # GPU;改为 'cpu' 使用 CPU
    save=True,
)

# 获取检测框坐标
for result in results:
    for box in result.boxes:
        x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0].tolist()
        conf = box.conf[0].item()
        print(f"box: ({x1:.0f},{y1:.0f}) → ({x2:.0f},{y2:.0f})  conf={conf:.3f}")

注意事项 / Notes

  • 甲骨文建议置信度阈值:conf=0.20(字符变异大,阈值过高易漏检)
  • 简牍建议置信度阈值:conf=0.25
  • 不要使用翻转增强:汉字朝向固定,翻转会产生无效样本
  • 不建议在此模型基础上继续精调:当前已充分训练,继续精调易过拟合

版权 / Copyright

Copyright © Chongsheng Zhang(张重生,河南大学) https://cszhanglmu.github.io/

引用数据集 / Dataset Citation

Sources

1 source
Hugging FacePrimaryVersion c190ad0edce6d6d9319f213ea0440d624b5f7555
huggingface.co/cszhangai/ancient-chinese-character-detection/tree/c190ad0edce6d6d9319f213ea0440d624b5f7555

Verified Sep 2

Model artifacts

1 artifact

General_Ancient_Character_Detection.pt

pt · 125 MB · SHA-256 89035d728052…b249 · Hugging Face

Download

Source excerpts

2 excerpts

--- license: cc-by-nc-4.0 language: - zh tags: - object-detection - yolo - ancient-chinese - oracle-bone-inscription - bamboo-slips - ultralytics pipeline_tag: object-detection --- # 通用古文字检测模型 / Ancient Chinese Character Detection **作者 / Author: 张重生 Chongsheng Zhang(河南大学)** ## 模型描述 / Model Description 基于 YOLO26m 训练的古文字目标检测模型,支持甲骨文(商代)和简牍文字(汉代)的单字检测与定位。 A YOLO26m-based ancient Chinese character detection model trained for Oracle Bone Inscriptions (Shang Dynasty) and Bamboo Slip characters (Han Dynasty). ## 性能 / Performance | 域 / Domain | mAP50 | |-------------|-------| | 甲骨文 Oracle Bone Inscriptions | **89.92%** | | 简牍 Bamboo Slips | **94.22%** | ## 模型参数 / Model Specs | 项目 | 值 | |------|---| | 架构 | YOLO26m | | 参数量 | 20.4M | | 模型大小 | 126 MB | | 输入尺寸 | 640×640 | | 检测类别 | character(单类别)| ## 训练数据 / Training Data - 甲骨文字检测数据集:8895 张(train)× 3 过采样 = 26,685 张 - DeepJiandu 简牍数据集:6,673 张(train + val) - 合计:33,358 张混合训练图像 ## 使用方法 / Usage ### 在线体验 访问 HuggingFace Space:[Ancient Chinese Character Detection](https://huggingface.co/spaces/cszhangai/ancient-chinese-character-detection) ### 本地推理 ```python from ultralytics import YOLO from huggingface_hub import hf_hub_download # 下载模型 model_path = hf_hub_download( repo_id="cszhangai/ancient-chinese-character-detection", filename="General_Ancient_Character_Detection.pt" ) # 加载模型 model = YOLO(model_path) # 单张检测 results = model.predict( source="your_image.jpg", imgsz=640, conf=0.25, # 甲骨文建议 0.20,简牍建议 0.25 iou=0.45, device=0, # GPU;改为 'cpu' 使用 CPU save=True, ) # 获取检测框坐标 for result in results: for box in result.boxes: x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0].tolist() conf = box.conf[0].item() print(f"box: ({x1:.0f},{y1:.0f}) → ({x2:.0f},{y2:.0f}) conf={conf:.3f}") ``` ## 注意事项 / Notes - 甲骨文建议置信度阈值:`conf=0.20`(字符变异大,阈值过高易漏检) - 简牍建议置信度阈值:`conf=0.25` - 不要使用翻转增强:汉字朝向固定,翻转会产生无效样本 - 不建议在此模型基础上继续精调:当前已充分训练,继续精调易过拟合 ## 版权 / Copyright Copyright © Chongsheng Zhang(张重生,河南大学) https://cszhanglmu.github.io/ ## 引用数据集 / Dataset Citation - [甲骨文字检测数据集](https://jgw.aynu.edu.cn/home/down/detail/index.html?sysid=3) - **[DeepJiandu Dataset](https://www.scidb.cn/en/detail?dataSetId=7f627b99d06e4430a5e5d21b20614b46)**: *DeepJiandu Dataset for Character Detection and Recognition on Jiandu Manuscript*

Source context: 62 downloads · 1 likes · Pipeline object-detection · Library ultralytics · Repo cszhangai/ancient-chinese-character-detection