电池种类检测数据集18711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)：18711

标注数量(xml文件个数)：18711

标注数量(txt文件个数)：18711

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):["Automotive Battery","Bike Battery","Dry Cell","Laptop Battery","Smartphone Battery"]

标签中文对照：汽车电池、自行车电池、干电池、笔记本电脑电池、智能手机电池

每个类别标注的框数：

Automotive Battery 框数 = 5909

Bike Battery 框数 = 3347

Dry Cell 框数 = 6969

Laptop Battery 框数 = 5948

Smartphone Battery 框数 = 1980

总框数：24153

每个类别占有图片数：

Automotive Battery 占有图片数 = 5758

Bike Battery 占有图片数 = 2993

Dry Cell 占有图片数 = 2733

Laptop Battery 占有图片数 = 5606

Smartphone Battery 占有图片数 = 1675

图片分辨率：640x640

使用标注工具：labelImg

数据集是否增强：是

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：