明厨亮灶-厨房规范检测数据集VOC+YOLO格式16070张12类别

作品简介

数据集中有很多增强图片,由于图片太多无法统计原图数量多少。

数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)

图片数量(jpg文件个数):16070

标注数量(xml文件个数):16070

标注数量(txt文件个数):16070

标注类别数:12

所在仓库:firc-dataset

标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["apron","cockroach","gloves","hairnet","lizard","noapron","nogloves","no_hairnet","no_hat","rat","visor_back","visor_forward"]

[

  "apron(围裙)",

  "cockroach(蟑螂)",

  "gloves(手套)",

  "hairnet(发网)",

  "lizard(蜥蜴)",

  "no_apron(无围裙)",

  "no_gloves(无手套)",

  "no_hairnet(无发网)",

  "no_hat(无帽子)",

  "rat(老鼠)",

  "visor_back(后帽檐)",

  "visor_forward(前帽檐)"

]

每个类别标注的框数:

apron 框数 = 815

cockroach 框数 = 2560

gloves 框数 = 741

hairnet 框数 = 2530

lizard 框数 = 1670

no_apron 框数 = 945

no_gloves 框数 = 1289

no_hairnet 框数 = 2483

no_hat 框数 = 6168

rat 框数 = 1979

visor_back 框数 = 4576

visor_forward 框数 = 6024

总框数:31780

使用标注工具:labelImg

标注规则:对类别进行画矩形框

重要说明:暂无

特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注

图片预览:



标注例子:




创作时间: