机场X光安检违禁品检测数据集8295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)：8295

标注数量(xml文件个数)：8295

标注数量(txt文件个数)：8295

标注类别数：5

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):["Gun","Knife","Pliers","Scissors","Wrench"]

每个类别标注的框数：

Gun 框数 = 4386（枪）

Knife 框数 = 2084（刀）

Pliers 框数 = 5314（钳子）

Scissors 框数 = 1105（剪刀）

Wrench 框数 = 2779（扳手）

总框数：15668

每个类别占有图片数：

Gun 占有图片数 = 2775

Knife 占有图片数 = 1352

Pliers 占有图片数 = 3907

Scissors 占有图片数 = 959

Wrench 占有图片数 = 2009

图片分辨率：640x640

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：