注意数据集中存在部分增强图片

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)：5245

标注数量(xml文件个数)：5245

标注数量(txt文件个数)：5245

标注类别数：9

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):["bianxing","cemianduanlie","cemianhuahen","cemianxiushi","cemianyouxiu","duanlie","huahen","xiushi","youxiu"]

对应中文类别名：["变形", "优秀", "断裂", "锈蚀", "划痕", "侧面优秀", "侧面断裂", "侧面锈蚀", "侧面划痕"]

每个类别标注的框数：

bianxing 框数 = 725

cemianduanlie 框数 = 565

cemianhuahen 框数 = 565

cemianxiushi 框数 = 565

cemianyouxiu 框数 = 565

duanlie 框数 = 565

huahen 框数 = 565

xiushi 框数 = 565

youxiu 框数 = 565

总框数：5245

每个类别占有图片数：

bianxing 占有图片数 = 725

cemianduanlie 占有图片数 = 565

cemianhuahen 占有图片数 = 565

cemianxiushi 占有图片数 = 565

cemianyouxiu 占有图片数 = 565

duanlie 占有图片数 = 565

huahen 占有图片数 = 565

xiushi 占有图片数 = 565

youxiu 占有图片数 = 565

图片分辨率：480x640

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：