Datasets:
metadata
language:
- ru
task_categories:
- image-to-text
tags:
- handwriting-recognition
- russian
- ocr
- qwen3-vl
size_categories:
- 10K<n<100K
Russian Handwritten Text Recognition Dataset
Датасет для распознавания русских рукописных текстов (сочинений).
Описание
Этот датасет содержит изображения рукописных русских текстов с их расшифровкой. Предназначен для дообучения vision-language моделей (например, Qwen3 VL) на задачу OCR русского рукописного текста.
Статистика
- Всего образцов: 13050
- Train: 11745
- Validation: 1305
- Уникальных текстов: 575
- Средняя длина текста: 3790 символов
Типы изображений
Датасет включает три типа изображений одних и тех же текстов:
- Сканы (scan): Сканированные изображения
- ФотоТемное (dark): Фотографии в темном освещении
- ФотоСветлое (light): Фотографии в светлом освещении
Формат данных
Каждый пример содержит:
{
"image": PIL.Image, # Изображение
"messages": [ # Формат conversational
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "Распознай текст с изображения."},
{"type": "image"}
]
},
{
"role": "assistant",
"content": [
{"type": "text", "text": "<transcribed_text>"}
]
}
],
"image_type": "scan" | "dark" | "light",
"source_folder": str,
"dataset_name": "dataset1" | "dataset2"
}
Использование
from datasets import load_dataset
# Загрузка датасета
dataset = load_dataset("YOUR_USERNAME/russian-handwriting-ocr")
# Пример использования
sample = dataset['train'][0]
image = sample['image']
messages = sample['messages']
Обучение с Unsloth
Этот датасет готов для использования с Unsloth для дообучения Qwen3 VL:
from unsloth import FastVisionModel
from unsloth.trainer import UnslothVisionDataCollator
from trl import SFTTrainer, SFTConfig
# Загрузка модели
model, tokenizer = FastVisionModel.from_pretrained(
"unsloth/Qwen3-VL-8B-Instruct",
load_in_4bit=True,
)
# Загрузка датасета
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("YOUR_USERNAME/russian-handwriting-ocr")
# Обучение
trainer = SFTTrainer(
model=model,
tokenizer=tokenizer,
data_collator=UnslothVisionDataCollator(model, tokenizer),
train_dataset=dataset['train'],
# ... другие параметры
)
trainer.train()
Лицензия
[Укажите вашу лицензию]
Цитирование
Если вы используете этот датасет, пожалуйста, укажите ссылку на него.