车厘子质检缺陷检测数据集VOC+YOLO格式792张4类别

作品简介

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):792

标注数量(xml文件个数):792

标注数量(txt文件个数):792

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):["double-defect","good","major-defects","spur-defect"]

每个类别标注的框数:

double-defect(双重缺陷) 框数 = 3124

good(合格品) 框数 = 5555

major-defects(重大缺陷) 框数 = 3742

spur-defect(毛刺缺陷/飞边缺陷) 框数 = 3054

总框数:15475

每个类别占有图片数:

double-defect(双重缺陷) 占有图片数 = 441

good(合格品) 占有图片数 = 278

major-defects(重大缺陷) 占有图片数 = 305

spur-defect(毛刺缺陷/飞边缺陷) 占有图片数 = 132

图片分辨率:960x960

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: