狐猴种类类型检测数据集VOC+YOLO格式2381张5类别

作品简介

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):2381

标注数量(xml文件个数):2381

标注数量(txt文件个数):2381

标注类别数:5

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):["black-and-white-ruffed-lemur","blue-eyed-black-lemur","coquerels-sifaka","red-ruffed-lemur","ring-tailed-lemur"]

每个类别标注的框数:  

black-and-white-ruffed-lemur(黑白领狐猴)框数 = 1230  

blue-eyed-black-lemur(蓝眼黑狐猴)框数 = 558  

coquerels-sifaka(科氏冕狐猴)框数 = 794  

red-ruffed-lemur(红领狐猴)框数 = 646  

ring-tailed-lemur(环尾狐猴)框数 = 287  

总框数:3515  

每个类别占有图片数:  

black-and-white-ruffed-lemur(黑白领狐猴)占有图片数 = 814  

blue-eyed-black-lemur(蓝眼黑狐猴)占有图片数 = 451  

coquerels-sifaka(科氏冕狐猴)占有图片数 = 527  

red-ruffed-lemur(红领狐猴)占有图片数 = 411  

ring-tailed-lemur(环尾狐猴)占有图片数 = 191

图片分辨率:多分辨率图片,如165x239,319x213等

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:




创作时间: