| # Blueprint OCR Dataset (YOLO Format) | |
| Images resized to 50% resolution for faster training and smaller download size. | |
| ## Quick Start | |
| ```python | |
| from huggingface_hub import hf_hub_download | |
| import zipfile | |
| # Download | |
| zip_path = hf_hub_download( | |
| repo_id="packshotter/blueprint-dataset", | |
| filename="blueprint-dataset.zip", | |
| repo_type="dataset" | |
| ) | |
| # Extract | |
| with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as z: | |
| z.extractall('.') | |
| # Train with YOLOv8 | |
| from ultralytics import YOLO | |
| model = YOLO('yolov8n.pt') | |
| model.train(data='ocr_yolo_half/data.yaml', epochs=100, imgsz=640) | |
| ``` | |
| ## Statistics | |
| | Split | Images | | |
| |-------|--------| | |
| | Train | 9,018 | | |
| | Val | 1,129 | | |
| ## 23 Classes | |
| | ID | Name | | |
| |----|------| | |
| | 0 | 공간_다목적공간 | | |
| | 1 | 공간_엘리베이터홀 | | |
| | 2 | 공간_계단실 | | |
| | 3 | 객체_변기 | | |
| | 4 | 객체_세면대 | | |
| | 5 | 객체_싱크대 | | |
| | 6 | 객체_욕조 | | |
| | 7 | 객체_가스레인지 | | |
| | 8 | 구조_출입문 | | |
| | 9 | 구조_창호 | | |
| | 10 | 구조_벽체 | | |
| | 11 | background | | |
| | 12 | 공간_거실 | | |
| | 13 | 공간_침실 | | |
| | 14 | 공간_주방 | | |
| | 15 | 공간_현관 | | |
| | 16 | 공간_발코니 | | |
| | 17 | 공간_화장실 | | |
| | 18 | 공간_실외기실 | | |
| | 19 | 공간_드레스룸 | | |
| | 20 | OCR | | |
| | 21 | 공간_기타 | | |
| | 22 | 공간_엘리베이터 | | |
| ## Structure (after extraction) | |
| ``` | |
| ocr_yolo_half/ | |
| ├── data.yaml # YOLO config | |
| ├── images/ | |
| │ ├── train/ # 9,018 images (1754x2481) | |
| │ └── val/ # 1,129 images | |
| └── labels/ | |
| ├── train/ # YOLO format .txt | |
| └── val/ | |
| ``` | |