注意数据集中图片存在大量图片增强（看起来重复的图片，实际为增强过图片）

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)：1166

标注数量(xml文件个数)：1166

标注数量(txt文件个数)：1166

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):["Asian_Citrus_Psyllid","Bacterial-wilt","Brown_Planthopper","Chestnut_Blight","Corn_Leafhopper","Glasshouse_Whitefly","Leaf_scrotch","Spotted_Cucumber_Beetle","nemotode","root_rot"]

每个类别标注的框数：

Asian_Citrus_Psyllid（亚洲柑橘木虱）框数 = 99  

Bacterial-wilt（细菌性枯萎病）框数 = 221  

Brown_Planthopper（褐飞虱）框数 = 69  

Chestnut_Blight（板栗疫病）框数 = 100  

Corn_Leafhopper（玉米叶蝉）框数 = 99  

Glasshouse_Whitefly（温室白粉虱）框数 = 100  

Leaf_scrotch（叶枯病）框数 = 100  

Spotted_Cucumber_Beetle（黄瓜斑点甲虫）框数 = 100  

nemotode（线虫病）框数 = 81  

root_rot（根腐病）框数 = 204  

总框数：1173  

每个类别占有图片数：  

Asian_Citrus_Psyllid（亚洲柑橘木虱）占有图片数 = 99  

Bacterial-wilt（细菌性枯萎病）占有图片数 = 221  

Brown_Planthopper（褐飞虱）占有图片数 = 68  

Chestnut_Blight（板栗疫病）占有图片数 = 100  

Corn_Leafhopper（玉米叶蝉）占有图片数 = 99  

Glasshouse_Whitefly（温室白粉虱）占有图片数 = 100  

Leaf_scrotch（叶枯病）占有图片数 = 100  

Spotted_Cucumber_Beetle（黄瓜斑点甲虫）占有图片数 = 100  

nemotode（线虫病）占有图片数 = 79  

root_rot（根腐病）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：