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)：2694

标注数量(xml文件个数)：2694

标注数量(txt文件个数)：2694

标注类别数：8

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):["ants","aphids","black-spot","catterpillar","ladybug","powdery-mildew","thrips","whitefly"]

每个类别标注的框数：

ants（蚂蚁）框数 = 739  

aphids（蚜虫）框数 = 251  

black-spot（黑斑病）框数 = 1232  

catterpillar（毛毛虫）框数 = 448  

ladybug（瓢虫）框数 = 495  

powdery-mildew（白粉病）框数 = 588  

thrips（蓟马）框数 = 474  

whitefly（粉虱）框数 = 959  

总框数：5186  

每个类别占有图片数：  

ants（蚂蚁）占有图片数 = 393  

aphids（蚜虫）占有图片数 = 120  

black-spot（黑斑病）占有图片数 = 409  

catterpillar（毛毛虫）占有图片数 = 334  

ladybug（瓢虫）占有图片数 = 415  

powdery-mildew（白粉病）占有图片数 = 413  

thrips（蓟马）占有图片数 = 387  

whitefly（粉虱）占有图片数 = 299

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：