衣物分类检测数据集2624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)：2624

标注数量(xml文件个数)：2624

标注数量(txt文件个数)：2624

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):["Skirts","Tops","blazers","coat","dress","jacket","knitwear","pant"]

标签中文对照：裙子、上衣、运动夹克、外套、连衣裙、夹克、针织衫、裤子

每个类别标注的框数：

Skirts 框数 = 444

Tops 框数 = 1463

blazers 框数 = 140

coat 框数 = 203

dress 框数 = 792

jacket 框数 = 317

knitwear 框数 = 279

pant 框数 = 576

总框数：4214

每个类别占有图片数：

Skirts 占有图片数 = 441

Tops 占有图片数 = 1318

blazers 占有图片数 = 139

coat 占有图片数 = 200

dress 占有图片数 = 716

jacket 占有图片数 = 311

knitwear 占有图片数 = 252

pant 占有图片数 = 570

图片分辨率：多分辨率图片,如1528x2036,1504x2006等

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：