注意数据集中1/3是原图剩余按照1:2增强旋转图片

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)：1291

标注数量(xml文件个数)：1291

标注数量(txt文件个数)：1291

标注类别数：6

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):["BoltDefect","BoltGood","ScrewDefect","ScrewGood","WasherDefect","WasherGood"]

每个类别标注的框数：

BoltDefect（螺栓缺陷） 框数 = 463

BoltGood（螺栓良好） 框数 = 832

ScrewDefect（螺钉缺陷） 框数 = 92

ScrewGood（螺钉良好） 框数 = 626

WasherDefect（垫圈缺陷） 框数 = 143

WasherGood（垫圈良好） 框数 = 367

总框数：2523

每个类别占有图片数：

BoltDefect（螺栓缺陷） 占有图片数 = 249

BoltGood（螺栓良好） 占有图片数 = 361

ScrewDefect（螺钉缺陷） 占有图片数 = 86

ScrewGood（螺钉良好） 占有图片数 = 324

WasherDefect（垫圈缺陷） 占有图片数 = 74

WasherGood（垫圈良好） 占有图片数 = 298

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：