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)：482

标注数量(xml文件个数)：482

标注数量(txt文件个数)：482

标注类别数：16

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):["artefact","blot_hemorrhage","choroidal_nevus","cotton_wool_spot","dot_hemorrhage","drusen","epiretinal_membrane","flame_shaped_hemorrhage","fovea","hard_exudates","microaneurysm","myelinated_nerve_fibre_layer","optic_cup","optic_disc","pigmentation","roth_spot"]

每个类别标注的框数：

artefact（伪影） 框数 = 25

blot_hemorrhage（斑点状出血） 框数 = 19

choroidal_nevus（脉络膜痣） 框数 = 18

cotton_wool_spot（棉絮斑） 框数 = 3

dot_hemorrhage（点状出血） 框数 = 159

drusen（玻璃膜疣） 框数 = 278

epiretinal_membrane（视网膜前膜） 框数 = 22

flame_shaped_hemorrhage（火焰状出血） 框数 = 7

fovea（中心凹） 框数 = 387

hard_exudates（硬性渗出） 框数 = 4

microaneurysm（微动脉瘤） 框数 = 24

myelinated_nerve_fibre_layer（有髓神经纤维层） 框数 = 5

optic_cup（视杯） 框数 = 298

optic_disc（视盘） 框数 = 356

pigmentation（色素沉着） 框数 = 8

roth_spot（Roth斑） 框数 = 3

总框数：1616

每个类别占有图片数：

artefact（伪影） 占有图片数 = 9

blot_hemorrhage（斑点状出血） 占有图片数 = 15

choroidal_nevus（脉络膜痣） 占有图片数 = 16

cotton_wool_spot（棉絮斑） 占有图片数 = 3

dot_hemorrhage（点状出血） 占有图片数 = 51

drusen（玻璃膜疣） 占有图片数 = 67

epiretinal_membrane（视网膜前膜） 占有图片数 = 22

flame_shaped_hemorrhage（火焰状出血） 占有图片数 = 7

fovea（中心凹） 占有图片数 = 383

hard_exudates（硬性渗出） 占有图片数 = 2

microaneurysm（微动脉瘤） 占有图片数 = 16

myelinated_nerve_fibre_layer（有髓神经纤维层） 占有图片数 = 4

optic_cup（视杯） 占有图片数 = 290

optic_disc（视盘） 占有图片数 = 350

pigmentation（色素沉着） 占有图片数 = 8

roth_spot（Roth斑） 占有图片数 = 3

图片分辨率：1000x1000

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：