智慧医疗药品胶囊缺陷检测数据集VOC+YOLO格式219张5类别有增强

作品简介

注意数据集中大约70张图是原图剩余为1:2旋转增强图片,请注意查看图片

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):219

标注数量(xml文件个数):219

标注数量(txt文件个数):219

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):["bad imprint","crack","poke","scratch","squeeze"]

每个类别标注的框数:

bad imprint(压印不良) 框数 = 36

crack(裂纹) 框数 = 53

poke(戳伤/刺痕) 框数 = 43

scratch(划痕) 框数 = 45

squeeze(挤压痕) 框数 = 54

总框数:231

每个类别占有图片数:

bad imprint(压印不良) 占有图片数 = 36

crack(裂纹) 占有图片数 = 53

poke(戳伤/刺痕) 占有图片数 = 43

scratch(划痕) 占有图片数 = 43

squeeze(挤压痕) 占有图片数 = 44

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:




创作时间: