注意数据集中存在部分增强图片，具体看图片预览

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)：2339

标注数量(xml文件个数)：2339

标注数量(txt文件个数)：2339

标注类别数：7

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):["baekra","color issues","contamination","cut","gray stitch","selvet","stain"]

每个类别标注的框数：

baekra（白斑/瑕疵） 框数 = 224

color issues（颜色问题） 框数 = 147

contamination（污染/异物） 框数 = 138

cut（切口/破损） 框数 = 671

gray stitch（灰线缝） 框数 = 930

selvet（绒毛/毛边） 框数 = 379

stain（污渍） 框数 = 791

总框数：3280

每个类别占有图片数：

baekra（白斑/瑕疵） 占有图片数 = 166

color issues（颜色问题） 占有图片数 = 69

contamination（污染/异物） 占有图片数 = 123

cut（切口/破损） 占有图片数 = 521

gray stitch（灰线缝） 占有图片数 = 713

selvet（绒毛/毛边） 占有图片数 = 210

stain（污渍） 占有图片数 = 558

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：