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)：2045

标注数量(xml文件个数)：2045

标注数量(txt文件个数)：2045

标注类别数：10

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):["Hole","Knot","Line","Open Seam","Pull Thread","Scratch","Seam Puckering","Slub","Stain","Tear"]

每个类别标注的框数：

Hole (破洞) 框数 = 234

Knot (结头) 框数 = 128

Line (线条疵) 框数 = 271

Open Seam (开缝) 框数 = 63

Pull Thread (抽丝) 框数 = 80

Scratch (刮痕) 框数 = 841

Seam Puckering (接缝皱缩) 框数 = 71

Slub (粗节/竹节) 框数 = 62

Stain (污渍) 框数 = 1344

Tear (撕裂) 框数 = 128

总框数：3222

图片分辨率：640x640

使用标注工具：labelImg

标注规则：对类别进行画矩形框

重要说明：数据集没有划分训练验证测试集需自行划分

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：