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)：920

标注数量(xml文件个数)：920

标注数量(txt文件个数)：920

标注类别数：9

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):["bubble","burr","crack","deep_scratch","dots","no_defect","other_defect","particle","scratch"]

每个类别标注的框数：

bubble（气泡）框数 = 515  

burr（毛刺）框数 = 250  

crack（裂纹）框数 = 21  

deep_scratch（深划痕）框数 = 24  

dots（点状缺陷）框数 = 1927  

no_defect（无缺陷）框数 = 233  

other_defect（其他缺陷）框数 = 16  

particle（颗粒/杂质）框数 = 384  

scratch（划痕）框数 = 1236  

总框数：4606  

每个类别占有图片数：  

bubble（气泡）占有图片数 = 298  

burr（毛刺）占有图片数 = 216  

crack（裂纹）占有图片数 = 18  

deep_scratch（深划痕）占有图片数 = 17  

dots（点状缺陷）占有图片数 = 224  

no_defect（无缺陷）占有图片数 = 129  

other_defect（其他缺陷）占有图片数 = 13  

particle（颗粒/杂质）占有图片数 = 257  

scratch（划痕）占有图片数 = 369

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：