注意数据集中存在大量增强图片主要是旋转增强，叶子都是单个叶子放在白纸上

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)：649

标注数量(xml文件个数)：649

标注数量(txt文件个数)：649

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):["chafer_beetle","healthy","leaf_end_rot","mealybug","nutritional_deficiency"]

每个类别标注的框数：

chafer_beetle（金龟子） 框数 = 130

healthy（健康） 框数 = 130

leaf_end_rot（叶梢腐烂/叶尖枯） 框数 = 136

mealybug（粉蚧） 框数 = 125

nutritional_deficiency（营养缺乏） 框数 = 128

总框数：649

每个类别占有图片数：

chafer_beetle（金龟子） 占有图片数 = 130

healthy（健康） 占有图片数 = 130

leaf_end_rot（叶梢腐烂/叶尖枯） 占有图片数 = 136

mealybug（粉蚧） 占有图片数 = 125

nutritional_deficiency（营养缺乏） 占有图片数 = 128

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：