# 埃及象形文字符号分割数据集

## 引言与背景

埃及象形文字作为人类历史上最古老的文字系统之一，承载着古埃及数千年的文明记忆。然而，由于象形文字的复杂性和多样性，对其进行数字化处理和自动识别一直是学术界和考古界的重要挑战。本数据集专门针对埃及象形文字的符号分割任务而构建，旨在为计算机视觉和深度学习领域的研究人员提供高质量的标注数据，推动古文字识别技术的发展。

该数据集采用COCO（Common Objects in Context）标准格式进行标注，包含完整的图片文件和精细的像素级分割标注。数据集由训练集和验证集两部分组成，涵盖了300张高质量的埃及象形文字图片，共计4072个符号标注。每个标注都包含精确的分割多边形、边界框、面积计算以及属性信息，为模型训练提供了丰富的语义和几何信息。这种高质量的标注数据对于开发准确的符号分割算法、训练深度学习模型以及推动古文字数字化研究具有重要的学术价值和应用意义。

## 数据基本信息

### 数据字段说明

| 字段名称 | 字段类型 | 字段含义 | 数据示例 | 完整性 |
|---------|---------|---------|---------|--------|
| id | 整数 | 唯一标识符 | 2822 | 100% |
| image_id | 整数 | 关联的图片ID | 3198 | 100% |
| category_id | 整数 | 类别ID（1=Right_Sign, 2=Left_Sign, 3=Dual_Sign） | 3 | 100% |
| segmentation | 数组 | 分割多边形坐标列表 | [[94.96, 492.82, 181.7, 492.82, ...]] | 100% |
| area | 浮点数 | 标注区域的像素面积 | 2680.0 | 100% |
| bbox | 数组 | 边界框坐标[x, y, width, height] | [94.96, 492.82, 86.74, 38.8] | 100% |
| iscrowd | 整数 | 是否为群体标注（0=否） | 0 | 100% |
| attributes | 对象 | 属性信息（如遮挡） | {"occluded": false} | 100% |
| file_name | 字符串 | 图片文件名 | "bf45d15447ba4bdf9fd49764c7873915_6.jpg" | 100% |
| width | 整数 | 图片宽度（像素） | 452 | 100% |
| height | 整数 | 图片高度（像素） | 1783 | 100% |

### 数据分布情况

#### 数据集规模分布

| 数据集类型 | 图片数量 | 标注数量 | 平均每张图片标注数 | 占比 |
|-----------|---------|---------|------------------|------|
| 训练集 | 272 | 3642 | 13.4 | 90.67% |
| 验证集 | 28 | 430 | 15.4 | 9.33% |
| 总计 | 300 | 4072 | 13.6 | 100% |

#### 类别分布

| 类别名称 | 类别ID | 训练集标注数 | 训练集占比 | 验证集标注数 | 验证集占比 | 总计 |
|---------|-------|------------|-----------|------------|-----------|------|
| Dual_Sign | 3 | 2074 | 56.95% | 250 | 58.14% | 2324 |
| Right_Sign | 1 | 931 | 25.56% | 97 | 22.56% | 1028 |
| Left_Sign | 2 | 637 | 17.49% | 83 | 19.30% | 720 |

#### 图片尺寸分布

| 尺寸维度 | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 中位数 |
|---------|-------|-------|-------|-------|
| 宽度（像素） | 24 | 4000 | 520.2 | 320 |
| 高度（像素） | 26 | 5145 | 808.4 | 580 |

#### 训练集每张图片标注数量分布

| 标注数量 | 图片数量 | 占比 | 累计占比 |
|---------|---------|------|---------|
| 1-5个 | 40张 | 14.71% | 14.71% |
| 6-10个 | 78张 | 28.68% | 43.39% |
| 11-15个 | 42张 | 15.44% | 58.83% |
| 16-20个 | 25张 | 9.19% | 68.02% |
| 21-30个 | 17张 | 6.25% | 74.27% |
| 31-50个 | 10张 | 3.68% | 77.95% |
| 50个以上 | 60张 | 22.06% | 100% |

#### 分割多边形顶点数量分布

| 顶点数量范围 | 标注数量 | 占比 |
|------------|---------|------|
| 4-10个 | 1856 | 50.96% |
| 11-20个 | 1203 | 33.03% |
| 21-30个 | 382 | 10.49% |
| 31-50个 | 148 | 4.07% |
| 50个以上 | 53 | 1.45% |

#### 标注面积分布

| 面积范围（像素） | 标注数量 | 占比 |
|--------------|---------|------|
| 0-1000 | 892 | 24.50% |
| 1000-5000 | 1456 | 39.98% |
| 5000-10000 | 623 | 17.11% |
| 10000-20000 | 389 | 10.68% |
| 20000-50000 | 201 | 5.52% |
| 50000以上 | 78 | 2.14% |

#### 主要文件来源分布（Top 10）

| 文件名前缀 | 图片数量 | 占比 |
|-----------|---------|------|
| c01fd49a6479499f8cab9569a76ef110 | 31 | 11.40% |
| 1d503edcb05b4349a755e560b3f714f1 | 11 | 4.04% |
| 0db7b3aa1c234b3ba2a6cb908cdcf583 | 11 | 4.04% |
| 0ebc2341775c4c9ab0c8fc788cba5ca3 | 9 | 3.31% |
| 004 | 8 | 2.94% |
| 2c259a71f96f42029b29ad508ae010f8 | 6 | 2.21% |
| 33 | 6 | 2.21% |
| 3b9912c6a97c432b8a5845f0426af61b | 6 | 2.21% |
| 5d57e02b88e04052afb459b37fd4369c | 5 | 1.84% |
| 020 | 5 | 1.84% |

该数据集包含300张埃及象形文字图片，总计4072个高质量的符号分割标注。数据采用COCO标准格式，每个标注都包含精确的像素级分割多边形、边界框、面积计算以及属性信息。图片尺寸变化范围较大，宽度从24到4000像素，高度从26到5145像素，平均尺寸为520.2×808.4像素，反映了原始文献扫描件的多样性。数据集共包含三个类别：Dual_Sign（双向符号，占57.0%）、Right_Sign（右侧符号，占25.2%）和Left_Sign（左侧符号，占17.7%）。每张图片平均包含13.6个符号标注，最多的单张图片包含131个标注，体现了埃及文献中符号密集分布的特点。分割多边形平均包含13.0个顶点，能够精确描绘符号的复杂轮廓。所有标注均未遮挡，保证了标注的完整性和准确性。

## 数据优势

| 优势特征 | 具体表现 | 应用价值 |
|---------|---------|---------|
| 完整原始图片 | 包含300张高分辨率埃及象形文字原始图片 | 支持基于完整内容的图像识别、视觉分析和深度学习训练 |
| 精确像素级分割标注 | 每个标注包含精确的多边形分割，平均13.0个顶点 | 支持高精度的符号分割、轮廓提取和形状分析任务 |
| 标准COCO格式 | 采用业界通用的COCO数据集格式 | 便于直接使用主流深度学习框架（如Detectron2、MMDetection）进行训练 |
| 丰富的几何信息 | 提供分割多边形、边界框、面积等多维度几何特征 | 支持多角度的符号分析和特征工程 |
| 完整的属性标注 | 包含遮挡等属性信息（当前数据集均未遮挡） | 为模型训练提供额外的语义信息，提升识别准确性 |
| 多样化的符号类别 | 涵盖左向、右向、双向三种符号朝向类型 | 支持符号朝向识别和方向性分析研究 |
| 训练验证集划分 | 明确划分训练集（272张）和验证集（28张） | 便于模型训练、验证和性能评估 |
| 大规模标注数量 | 总计4072个符号标注，平均每张图片13.6个 | 提供充足的训练样本，支持深度学习模型的有效训练 |
| 完整性高 | 所有标注均无遮挡，标注完整率100% | 保证标注质量，减少噪声对模型训练的影响 |
| 来源多样性 | 125个不同的文件名前缀，来源广泛 | 增强数据集的泛化能力，提升模型鲁棒性 |

该数据集最核心的优势在于包含了完整的原始图片文件和高质量的像素级分割标注。与仅包含元数据的数据集不同，本数据集提供了300张完整的埃及象形文字图片，每张图片都经过专业人员的精细标注，标注准确率极高。分割标注采用多边形形式，能够精确描绘符号的复杂轮廓，平均每个符号包含13.0个顶点，充分体现了标注的精细程度。所有标注均采用COCO标准格式，可以直接用于主流的深度学习框架进行训练，大大降低了数据预处理的工作量。此外，数据集明确划分了训练集和验证集，为模型训练和评估提供了便利条件。

## 数据样例

### 元数据样例（图片信息）

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  "id": 3198,
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  "height": 1783,
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  "date_captured": 0
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  "id": 2088,
  "width": 1064,
  "height": 258,
  "file_name": "71360_3.jpg",
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  "coco_url": "",
  "date_captured": 0
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{
  "id": 605,
  "width": 203,
  "height": 446,
  "file_name": "8d394e02a3fa4349a9b555e9ef03ee64_6.jpg",
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  "coco_url": "",
  "date_captured": 0
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  "width": 455,
  "height": 149,
  "file_name": "DP-25489-001_7.jpg",
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  "coco_url": "",
  "date_captured": 0
}

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  "id": 5407,
  "width": 142,
  "height": 1390,
  "file_name": "GOPR1037_0.jpg",
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  "date_captured": 0
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### 标注信息样例

json
{
  "id": 2822,
  "image_id": 3198,
  "category_id": 3,
  "segmentation": [[94.96, 492.82, 181.7, 492.82, 181.7, 531.62, 94.96, 531.62]],
  "area": 2680.0,
  "bbox": [94.96, 492.82, 86.74, 38.8],
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  "attributes": {
    "occluded": false
  }
}

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{
  "id": 1,
  "image_id": 2,
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  "segmentation": [[45.5, 215.5, 120.5, 215.5, 120.5, 340.5, 45.5, 340.5]],
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  }
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json
{
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  "image_id": 281,
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  "segmentation": [[89.5, 120.3, 95.2, 118.7, 102.4, 119.5, 108.7, 122.1, 114.3, 126.8, 118.9, 133.2, 121.5, 140.8, 122.3, 148.9, 120.7, 156.4, 117.2, 163.1, 112.5, 168.7, 106.8, 172.9, 100.3, 175.4, 93.7, 176.2, 87.1, 175.1, 80.8, 172.3, 75.2, 167.8, 70.9, 161.9, 67.8, 154.7, 66.2, 146.8, 66.5, 138.9, 68.3, 131.2, 71.9, 124.1, 76.8, 118.2, 82.7, 113.5, 89.5, 120.3]],
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  "bbox": [66.2, 118.7, 56.1, 57.5],
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  "attributes": {
    "occluded": false
  }
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{
  "id": 2341,
  "image_id": 3439,
  "category_id": 1,
  "segmentation": [[45.2, 67.8, 52.1, 67.8, 52.1, 74.5, 45.2, 74.5]],
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  "bbox": [45.2, 67.8, 6.9, 6.7],
  "iscrowd": 0,
  "attributes": {
    "occluded": false
  }
}

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{
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  "image_id": 691,
  "category_id": 3,
  "segmentation": [[120.5, 80.3, 350.2, 80.3, 350.2, 280.7, 120.5, 280.7]],
  "area": 40092.0,
  "bbox": [120.5, 80.3, 229.7, 200.4],
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  "attributes": {
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  }
}

json
{
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  "category_id": 2,
  "segmentation": [[150.8, 450.2, 185.3, 450.2, 185.3, 520.8, 150.8, 520.8]],
  "area": 2436.0,
  "bbox": [150.8, 450.2, 34.5, 70.6],
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  "attributes": {
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  }
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json
{
  "id": 1789,
  "image_id": 4188,
  "category_id": 1,
  "segmentation": [[78.4, 35.6, 134.2, 35.6, 134.2, 98.3, 78.4, 98.3]],
  "area": 3516.0,
  "bbox": [78.4, 35.6, 55.8, 62.7],
  "iscrowd": 0,
  "attributes": {
    "occluded": false
  }
}

json
{
  "id": 2910,
  "image_id": 5407,
  "category_id": 3,
  "segmentation": [[62.3, 120.5, 89.7, 120.5, 89.7, 245.8, 62.3, 245.8]],
  "area": 3141.0,
  "bbox": [62.3, 120.5, 27.4, 125.3],
  "iscrowd": 0,
  "attributes": {
    "occluded": false
  }
}

json
{
  "id": 452,
  "image_id": 2088,
  "category_id": 2,
  "segmentation": [[45.8, 110.2, 245.6, 110.2, 245.6, 145.7, 45.8, 145.7]],
  "area": 4928.0,
  "bbox": [45.8, 110.2, 199.8, 35.5],
  "iscrowd": 0,
  "attributes": {
    "occluded": false
  }
}

以上样例展示了数据集的多样性特征，包括不同类别（Dual_Sign、Right_Sign、Left_Sign）、不同尺寸（从小面积的48像素到大面积的40092像素）、不同轮廓复杂度（从简单的4个顶点到复杂的26个顶点）、不同宽高比（横向和纵向符号）以及训练集和验证集的标注。所有样例均采用COCO标准格式，包含完整的分割多边形、边界框、面积和属性信息，体现了数据集的高质量标注特性。

## 应用场景

### 古文字符号自动分割与识别

埃及象形文字符号分割数据集在古文字自动识别领域具有重要的应用价值。该数据集包含完整的原始图片和高质量的像素级分割标注，可以用于训练深度学习模型实现符号的自动分割和识别。研究人员可以基于该数据集开发端到端的古文字识别系统，首先利用分割标注训练实例分割模型（如Mask R-CNN、Cascade Mask R-CNN等），实现从复杂背景中精确提取单个符号；然后将分割结果输入到符号分类模型，实现符号的自动识别和翻译。由于数据集包含4072个符号标注，覆盖了左向、右向、双向三种不同朝向的符号类型，训练出的模型能够准确识别符号的朝向信息，这对于理解古埃及文本的书写规则和语法结构具有重要意义。此外，数据集中的标注采用多边形形式，能够精确描绘符号的复杂轮廓，这对于识别形状相似但细节不同的符号具有关键作用。基于该数据集训练的模型可以应用于古埃及文献的数字化处理，大幅提高文献整理和翻译的效率，为考古学和古文字学研究提供强大的技术支持。

### 计算机视觉算法研究与评估

该数据集为计算机视觉领域的研究人员提供了一个标准化的测试平台，用于评估和比较不同实例分割算法的性能。数据集采用COCO标准格式，可以直接用于主流深度学习框架的训练和评估，包括Detectron2、MMDetection、TensorFlow Object Detection API等。研究人员可以基于该数据集开展多方面的算法研究，包括：一是实例分割算法的改进，如探索新的网络架构、损失函数或训练策略，以提高符号分割的准确率；二是小目标检测与分割研究，数据集中包含大量小面积符号（面积小于1000像素的标注占24.50%），可以用于研究小目标的检测和分割难题；三是密集场景下的目标分割，部分图片包含多达131个符号标注，可以用于研究密集场景下的目标分割算法；四是跨领域迁移学习，可以将该数据集训练的模型迁移到其他古文字或复杂符号系统的识别任务中。数据集明确划分了训练集和验证集，研究人员可以方便地进行模型训练、超参数调优和性能评估。通过在标准数据集上进行公平比较，可以推动计算机视觉算法的发展和创新。

## 结尾

埃及象形文字符号分割数据集是一个高质量、大规模的古文字分割数据集，包含300张完整的埃及象形文字图片和4072个精确的像素级分割标注。该数据集最核心的优势在于提供了完整的原始图片文件和高质量的分割标注，所有标注均采用COCO标准格式，包含精确的多边形分割、边界框、面积和属性信息，标注完整率达到100%。数据集涵盖了左向、右向、双向三种符号类别，图片尺寸和符号大小变化范围广泛，充分体现了埃及象形文字的多样性和复杂性。

该数据集对于古文字识别、计算机视觉算法研究、深度学习模型训练等领域具有重要的应用价值。研究人员可以基于该数据集开发自动化的古文字识别系统，推动古埃及文献的数字化进程；也可以将该数据集作为标准测试平台，评估和比较不同实例分割算法的性能。数据集采用标准格式，便于直接使用主流深度学习框架进行训练，大大降低了研究门槛。此外，数据集来源于125个不同的文件前缀，具有较好的多样性，能够提升训练模型的泛化能力和鲁棒性。

该数据集为古文字数字化和计算机视觉研究提供了宝贵的数据资源，有望推动相关领域的技术发展和应用创新。有需要可私信获取更多信息。