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)：799

标注数量(xml文件个数)：799

标注数量(txt文件个数)：799

标注类别数：4

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):["dermatitis","flea_allergy","ringworm","scabies"]

每个类别标注的框数：  

dermatitis（皮炎）框数 = 200  

flea_allergy（跳蚤过敏）框数 = 469  

ringworm（癣菌病）框数 = 203  

scabies（疥螨病）框数 = 260  

总框数：1132  

每个类别占有图片数：  

dermatitis（皮炎）占有图片数 = 200  

flea_allergy（跳蚤过敏）占有图片数 = 200  

ringworm（癣菌病）占有图片数 = 199  

scabies（疥螨病）占有图片数 = 200

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：