# 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/
```