注意数据集中存在大量增强图片

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)：2925

标注数量(xml文件个数)：2925

标注数量(txt文件个数)：2925

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):["Anthracnose","Bacterial_Canker","Die_Back","Gall_Mid","healthy"]

每个类别标注的框数：

Anthracnose（炭疽病） 框数 = 618

Bacterial_Canker（细菌性溃疡病） 框数 = 577

Die_Back（梢枯病） 框数 = 558

Gall_Mid（瘿蚊虫害） 框数 = 600

healthy（健康） 框数 = 600

总框数：2953

每个类别占有图片数：

Anthracnose（炭疽病） 占有图片数 = 592

Bacterial_Canker（细菌性溃疡病） 占有图片数 = 575

Die_Back（梢枯病） 占有图片数 = 558

Gall_Mid（瘿蚊虫害） 占有图片数 = 600

healthy（健康） 占有图片数 = 600

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：