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)：2715

标注数量(xml文件个数)：2715

标注数量(txt文件个数)：2715

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):["Black rot of tea","Brown blight of tea","Leaf rust of tea","Red Spider infested tea leaf","Tea Mosquito bug infested leaf","Tea leaf","White spot of tea","disease"]

每个类别标注的框数：

Black rot of tea（茶黑腐病）框数 = 40  

Brown blight of tea（茶褐枯病）框数 = 2  

Leaf rust of tea（茶叶锈病）框数 = 966  

Red Spider infested tea leaf（红蜘蛛侵害茶叶）框数 = 329  

Tea Mosquito bug infested leaf（茶蚊虫侵害叶片）框数 = 2091  

Tea leaf（健康茶叶）框数 = 136  

White spot of tea（茶白斑病）框数 = 96  

disease（未分类病害）框数 = 1  

总框数：3661  

每个类别占有图片数：  

Black rot of tea（茶黑腐病）占有图片数 = 31  

Brown blight of tea（茶褐枯病）占有图片数 = 2  

Leaf rust of tea（茶叶锈病）占有图片数 = 662  

Red Spider infested tea leaf（红蜘蛛侵害茶叶）占有图片数 = 195  

Tea Mosquito bug infested leaf（茶蚊虫侵害叶片）占有图片数 = 1593  

Tea leaf（健康茶叶）占有图片数 = 136  

White spot of tea（茶白斑病）占有图片数 = 96  

disease（未分类病害）占有图片数 = 1

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：