医学图像分类与诊断数据集5040张VOC+YOLO

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)：5040

标注数量(xml文件个数)：5040

标注数量(txt文件个数)：5040

标注类别数：8

所在github仓库：datasets_sl

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):["Benign","Fracture","HC","Malignant","Stone","Tumor","hemorrhage","polyp"]

标签中文对照：良性”、“骨折”、“HC”、“恶性”、“结石”、“肿瘤”、“出血”、“息肉

每个类别标注的框数：

Benign 框数 = 188

Fracture 框数 = 813

HC 框数 = 333

Malignant 框数 = 189

Stone 框数 = 1533

Tumor 框数 = 721

hemorrhage 框数 = 927

polyp 框数 = 1277

总框数：5981

每个类别占有图片数：

Benign 占有图片数 = 175

Fracture 占有图片数 = 719

HC 占有图片数 = 332

Malignant 占有图片数 = 189

Stone 占有图片数 = 1153

Tumor 占有图片数 = 694

hemorrhage 占有图片数 = 794

polyp 占有图片数 = 995

图片分辨率：640x640

使用标注工具：labelImg

数据集是否增强：是

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

标注及图片情况如下：