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注意数据集中有旋转增强图片，图片可能不十分清晰，具体看图片展示

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)：4752

标注数量(xml文件个数)：4752

标注数量(txt文件个数)：4752

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):["abecess","acute","appendicolih","normal","perforated"]

每个类别标注的框数：

abecess（脓肿） 框数 = 990

acute（急性阑尾炎） 框数 = 1203

appendicolih（阑尾粪石） 框数 = 917

normal（正常） 框数 = 1114

perforated（穿孔） 框数 = 1006

总框数：5230

每个类别占有图片数：

abecess（脓肿） 占有图片数 = 912

acute（急性阑尾炎） 占有图片数 = 1064

appendicolih（阑尾粪石） 占有图片数 = 891

normal（正常） 占有图片数 = 942

perforated（穿孔） 占有图片数 = 985

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：

原图展示，清晰度都和这几个图片差不多，请认真观察