河道巡检数据集1064张VOC+YOLO格式

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)：1064

标注数量(xml文件个数)：1064

标注数量(txt文件个数)：1064

标注类别数：15

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):["Aeration","Discolouration_Colour","Discolouration_Outfall","Fish","Modified_Channel","Obsruction","Outfall","Outfall_Aeration","Outfall_Screen","Outfall_Spilling","Rubbish","Sensor","Wildlife_Algal","Wildlife_Birds","Wildlife_Others"]

每个类别标注的框数：

Aeration 框数 = 283（曝气 / 增氧）

Discolouration_Colour 框数 = 131（变色 / 色度异常）

Discolouration_Outfall 框数 = 43（排水口变色）

Fish 框数 = 103（鱼类）

Modified_Channel 框数 = 644（河道改造 / 人工渠道）

Obsruction 框数 = 155（障碍物 / 堵塞物）

Outfall 框数 = 288（排水口 / 排污口）

Outfall_Aeration 框数 = 131（排水口曝气）

Outfall_Screen 框数 = 183（排水口格栅 / 拦污栅）

Outfall_Spilling 框数 = 208（排水口溢流）

Rubbish 框数 = 412（垃圾 / 废弃物）

Sensor 框数 = 28（传感器 / 监测设备）

Wildlife_Algal 框数 = 172（藻类 / 水华）

Wildlife_Birds 框数 = 267（鸟类）

Wildlife_Others 框数 = 111（其他野生动物）

总框数：3159

每个类别占有图片数：

Aeration 占有图片数 = 217

Discolouration_Colour 占有图片数 = 108

Discolouration_Outfall 占有图片数 = 39

Fish 占有图片数 = 34

Modified_Channel 占有图片数 = 522

Obsruction 占有图片数 = 142

Outfall 占有图片数 = 260

Outfall_Aeration 占有图片数 = 112

Outfall_Screen 占有图片数 = 169

Outfall_Spilling 占有图片数 = 204

Rubbish 占有图片数 = 208

Sensor 占有图片数 = 28

Wildlife_Algal 占有图片数 = 105

Wildlife_Birds 占有图片数 = 60

Wildlife_Others 占有图片数 = 34

图片分辨率：多分辨率图片,如3840x2160,3096x4128等

使用标注工具：labelImg

数据集是否增强：否

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：