智慧医疗X光牙齿疾病检测数据集VOC+YOLO格式13887张31类别

作品简介

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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):13887

标注数量(xml文件个数):13887

标注数量(txt文件个数):13887

标注类别数:31

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):["Abutment","Attrition","Bone Loss","Bone defect","Caries","Crown","Cyst","Filling","Fracture teeth","Gingival former","Impacted tooth","Implant","Malaligned","Mandibular Canal","Maxillary sinus","Metal band","Missing teeth","Orthodontic brackets","Periapical lesion","Permanent Teeth","Permanent retainer","Plating","Post-core","Primary teeth","Retained root","Root Canal Treatment","Root Piece","Root resorption","Supra Eruption","TAD","Wire"]

每个类别标注的框数:

Abutment(基台)框数 = 33 占有图片数 = 22  

Attrition(牙齿磨损/磨耗)框数 = 44 占有图片数 = 15  

Bone Loss(骨丢失)框数 = 3130 占有图片数 = 1489  

Bone defect(骨缺损)框数 = 1 占有图片数 = 1  

Caries(龋齿/蛀牙)框数 = 10724 占有图片数 = 3065  

Crown(牙冠)框数 = 11252 占有图片数 = 4087  

Cyst(囊肿)框数 = 5 占有图片数 = 5  

Filling(充填体/补牙)框数 = 49031 占有图片数 = 9947  

Fracture teeth(牙折)框数 = 11 占有图片数 = 10  

Gingival former(牙龈成形器)框数 = 14 占有图片数 = 7  

Impacted tooth(阻生牙)框数 = 27978 占有图片数 = 11411  

Implant(种植体)框数 = 1791 占有图片数 = 612  

Malaligned(牙错位)框数 = 18 占有图片数 = 12  

Mandibular Canal(下颌管)框数 = 621 占有图片数 = 321  

Maxillary sinus(上颌窦)框数 = 462 占有图片数 = 233  

Metal band(金属环/带)框数 = 65 占有图片数 = 36  

Missing teeth(缺牙)框数 = 3505 占有图片数 = 1660  

Orthodontic brackets(正畸托槽)框数 = 136 占有图片数 = 75  

Periapical lesion(根尖周病变)框数 = 5291 占有图片数 = 2374  

Permanent Teeth(恒牙)框数 = 12 占有图片数 = 5  

Permanent retainer(永久性保持器)框数 = 8 占有图片数 = 5  

Plating(接骨板)框数 = 8 占有图片数 = 2  

Post-core(桩核)框数 = 315 占有图片数 = 172  

Primary teeth(乳牙)框数 = 228 占有图片数 = 47  

Retained root(残根)框数 = 174 占有图片数 = 72  

Root Canal Treatment(根管治疗)框数 = 19135 占有图片数 = 5483  

Root Piece(牙根碎片)框数 = 2613 占有图片数 = 959  

Root resorption(牙根吸收)框数 = 3 占有图片数 = 2  

Supra Eruption(牙齿过长/伸长)框数 = 48 占有图片数 = 39  

TAD(微种植钉/暂时性支抗装置)框数 = 4 占有图片数 = 3  

Wire(弓丝)框数 = 231 占有图片数 = 136  

总框数:136891

图片分辨率:多分辨率,如640x640,1615x840等

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:




创作时间: