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)：856

标注数量(xml文件个数)：856

标注数量(txt文件个数)：856

标注类别数：7

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):["bird_drop","defective","dusty","electrical_damage","non_defective","physical_damage","snow"]

每个类别标注的框数：

bird_drop（鸟粪污损）框数 = 917，占有图片数 = 80  

defective（缺陷/不良）框数 = 822，占有图片数 = 365  

dusty（积灰/尘垢）框数 = 676，占有图片数 = 144  

electrical_damage（电气损伤）框数 = 223，占有图片数 = 90  

non_defective（无缺陷/良品）框数 = 1499，占有图片数 = 220  

physical_damage（物理损伤）框数 = 1019，占有图片数 = 403  

snow（积雪）框数 = 486，占有图片数 = 66  

总框数：5642

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：