【发票项目】软件测试实战-产品需求说明书

就想讲点测试 2023-03-15 13:10:28

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发票和收据目标检测数据集 • 数据集名称：发票和收据目标检测数据集 • 图片数量：训练集：376张图片验证集：109张图片测试集：53张图片总计：538张真实场景文档图片 • 训练集：376张图片 • 验证集：109张图片 • 测试集：53张图片 • 总计：538张真实场景文档图片 • 分类类别： Invoice（发票）：常见财务文档，用于交易记录和报销。 Receipt（收据）：消费凭证，包含金额和商品信息。 • Invoice（发票）：常见财务文档，用于交易记录和报销。 • Receipt（收据）：消费凭证，包含金额和商品信息。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框坐标和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：JPEG图片，来源于真实发票和收据扫描或拍摄，覆盖多样样式和背景。 1. 自动化财务文档处理系统开发：数据集支持目标检测任务，帮助构建AI模型自动识别和分类发票与收据，提升企业报销、会计审核的效率和准确性。 1. 智能办公软件集成：集成至ERP或财务管理软件，实现文档自动归档和信息提取，减少人工输入错误。 1. 学术研究与创新：支持计算机视觉与文档AI交叉领域研究，助力发表文档识别相关的高水平论文。 1. 教育与实践培训：用于高校或培训机构，作为学生学习文档目标检测模型开发的实战资源。 1. 精准标注与高实用性：标注基于真实财务文档，确保边界框定位准确，类别标签与业务需求高度匹配。覆盖发票和收据两类常见文档，数据源自多样场景，增强模型在实际应用中的泛化能力。 1. 标注基于真实财务文档，确保边界框定位准确，类别标签与业务需求高度匹配。 1. 覆盖发票和收据两类常见文档，数据源自多样场景，增强模型在实际应用中的泛化能力。 1. 任务适配性强： YOLO格式兼容主流深度学习框架（如YOLOv5、YOLOv8等），可直接用于目标检测模型训练和部署。支持扩展至文档分类或关键信息提取等衍生任务。 1. YOLO格式兼容主流深度学习框架（如YOLOv5、YOLOv8等），可直接用于目标检测模型训练和部署。 1. 支持扩展至文档分类或关键信息提取等衍生任务。 1. 数据多样性与真实性：包含不同布局、字体和背景的文档样本，模拟真实办公环境，避免模型过拟合。所有图片来源于实际采集，确保数据贴合现实需求，助力开发鲁棒的AI解决方案。 1. 包含不同布局、字体和背景的文档样本，模拟真实办公环境，避免模型过拟合。 1. 所有图片来源于实际采集，确保数据贴合现实需求，助力开发鲁棒的AI解决方案。

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