Yolo11n Chinese Signature

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• ultralytics
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最佳权重(best.pt,epoch 47)

上传文件为 best.pt(非 last.pt)。 模型卡片勿将训练末轮 epoch 指标误认为部署权重性能。

引用

基于 ChiSig 与 YOLOv11。详见项目 Yolo_fit_guidance.md 与论文 Yan et al., CVPRW 2022.

yolo11n_signature.pt

pt · 5.21 MB · SHA-256 991be46c7694…1136 · Hugging Face

--- language: zh license: mit tags: - ultralytics - yolo11 - yolo11n - object-detection - signature-detection - chinese-document - chisig library_name: ultralytics pipeline_tag: object-detection base_model: ultralytics/yolo11n --- # yolo11n-chinese-signature 中文文档 **手写签名区域** 单类目标检测模型（YOLOv11-nano），类别：`signature`。 ## 下载与使用 ### 命令行（推荐） ```bash pip install huggingface_hub ultralytics hf download liberty666/yolo11n-chinese-signature --local-dir ./my_model ``` ### Python ```python from huggingface_hub import hf_hub_download from ultralytics import YOLO path = hf_hub_download(repo_id="liberty666/yolo11n-chinese-signature", filename="best.pt") model = YOLO(path) model.predict("document.jpg", conf=0.25) ``` ### 本项目脚本 ```bash python scripts/08_download_from_hub.py python scripts/06_detect_and_crop.py --model hf://liberty666/yolo11n-chinese-signature ``` ## 仓库文件 | 文件 | 说明 | |------|------| | `best.pt` | Ultralytics 最佳权重 | | `yolo11n_signature.onnx` | ONNX 部署（若已导出） | | `data.yaml` | 数据集类别配置 | | `train.yaml` | 训练超参备份 | | `metrics/` | 训练指标摘要 | ## 标签 - ultralytics - yolo11 - yolo11n - object-detection - signature-detection - chinese-document - chisig ## 最佳权重（best.pt，epoch 47） | 指标 | 值 | |------|-----| | Recall | 0.9516 | | mAP@50 | 0.9913 | > 上传文件为 `best.pt`（非 `last.pt`）。 模型卡片勿将训练末轮 epoch 指标误认为部署权重性能。 ## 引用 基于 ChiSig 与 YOLOv11。详见项目 [Yolo_fit_guidance.md](https://github.com) 与论文 Yan et al., CVPRW 2022.