FATURA_Dataset_Based_发票图像分类与标注完整数据

数据集概述

该数据集包含20000张JPG格式发票图像（10000张白色背景、10000张彩色背景）及30000个JSON标注文件，基于50种模板生成，涵盖24个目标类别，标注含边界框坐标、文本及类别信息，数据存在类别不平衡现象。

文件详解

• 文件名称: FATURA2.zip
• 文件格式: ZIP压缩包
• 压缩包内容说明: 包含10000张白色背景JPG图像、10000张彩色背景JPG图像（背景色与论文一致）、3组各10000个JSON标注文件（含原始格式、COCO格式、HuggingFace Transformers兼容格式）

适用场景

• 文档分析模型训练: 用于训练和评估发票文本检测、目标识别等计算机视觉模型
• 模型泛化能力测试: 基于两种评估策略，测试模型对相同模板新图像及未见过模板布局的适应能力
• 类别不平衡问题研究: 分析模型在类别分布不均场景下的性能表现
• 多格式标注兼容性验证: 验证模型对不同标注格式（原始、COCO、Transformers）的适配性