榴莲叶子病害检测数据集VOC+YOLO格式420张4类别有增强

作品简介

注意数据集包含大量旋转增强图片,超过一半图片都是增强的

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):420

标注数量(xml文件个数):420

标注数量(txt文件个数):420

标注类别数:4

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):["algal_leaf_spot","leaf_blight","leaf_spot","no_disease"]

每个类别标注的框数:

algal_leaf_spot(藻斑病) 框数 = 105

leaf_blight(叶枯病) 框数 = 107

leaf_spot(叶斑病) 框数 = 108

no_disease(无病害) 框数 = 107

总框数:427

每个类别占有图片数:

algal_leaf_spot(藻斑病) 占有图片数 = 105

leaf_blight(叶枯病) 占有图片数 = 105

leaf_spot(叶斑病) 占有图片数 = 105

no_disease(无病害) 占有图片数 = 107

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:




创作时间: