无人机视角落叶松健康状态检测落叶松病害检测数据集VOC+YOLO格式5004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):5004

标注数量(xml文件个数):5004

标注数量(txt文件个数):5004

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):["Larch_Healthy","Larch_High_Damage","Larch_Light_Damage","Other"]

每个类别标注的框数:

Larch_Healthy(落叶松健康) 框数 = 15828

Larch_High_Damage(落叶松重度损害) 框数 = 54432

Larch_Light_Damage(落叶松轻度损害) 框数 = 199530

Other(其他) 框数 = 68316

总框数:338106

每个类别占有图片数:

Larch_Healthy(落叶松健康) 占有图片数 = 1854

Larch_High_Damage(落叶松重度损害) 占有图片数 = 3864

Larch_Light_Damage(落叶松轻度损害) 占有图片数 = 4566

Other(其他) 占有图片数 = 4776

图片分辨率:1500x1500

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: