注意数据集中1/3是原图，剩余为增强图片，主要是猫狗皮肤病

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)：1800

标注数量(xml文件个数)：1800

标注数量(txt文件个数)：1800

标注类别数：6

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):["bacterial-dermatosis","demodicosis","flea-allergy","fungal-infection","inflammatory-dermatitis","scabies"]

每个类别标注的框数：

bacterial-dermatosis（细菌性皮肤病）框数 = 400  

demodicosis（蠕形螨病）框数 = 363  

flea-allergy（跳蚤过敏）框数 = 232  

fungal-infection（真菌感染）框数 = 414  

inflammatory-dermatitis（炎性皮炎）框数 = 271  

scabies（疥螨病）框数 = 242  

总框数：1922  

每个类别占有图片数：  

bacterial-dermatosis（细菌性皮肤病）占有图片数 = 378  

demodicosis（蠕形螨病）占有图片数 = 360  

flea-allergy（跳蚤过敏）占有图片数 = 222  

fungal-infection（真菌感染）占有图片数 = 382  

inflammatory-dermatitis（炎性皮炎）占有图片数 = 260  

scabies（疥螨病）占有图片数 = 198

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：