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)：2064

标注数量(xml文件个数)：2064

标注数量(txt文件个数)：2064

标注类别数：8

所在github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):["Casting_burr","Polished_casting","burr","crack","pit","scratch","strain","unpolished_casting"]

每个类别标注的框数：

Casting_burr (铸件毛刺) 框数 = 377

Polished_casting (抛光铸件) 框数 = 1564

burr (毛刺) 框数 = 2

crack (裂纹) 框数 = 804

pit (凹坑/气孔) 框数 = 529

scratch (划痕) 框数 = 1444

strain (变形) 框数 = 47

unpolished_casting (未抛光铸件) 框数 = 137

应用场景：金属铸造或机加工件表面质量检测的常见缺陷类别。

总框数：4904

图片分辨率：640x640

数据集是否存在增强：有部分增强图片

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

图片预览：

标注例子：