注意数据集中有大约一半增强图片

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)：1000

标注数量(xml文件个数)：1000

标注数量(txt文件个数)：1000

标注类别数：5

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):["corrosion","crack","delamination","dirt_mold","paint_defect"]

每个类别标注的框数：

corrosion（腐蚀）框数 = 352，占有图片数 = 108  

crack（裂缝）框数 = 1704，占有图片数 = 443  

delamination（分层/剥离）框数 = 1018，占有图片数 = 358  

dirt_mold（污垢/霉变）框数 = 2741，占有图片数 = 633  

paint_defect（漆面缺陷）框数 = 1724，占有图片数 = 489  

总框数：7539

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：