航拍房顶缺陷数据集3354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)：3354

标注数量(xml文件个数)：3354

标注数量(txt文件个数)：3354

标注类别数：20

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):["aerator","all_opening_damage","all_shafts","bio_damage","deflektor","eaves_damage","gutter_debris","missing_aerator_cap","missing_guardrail","missing_ridge","missing_vent_cap","open_hatch","ridge_damage","roof_corrosion","roof_crack","roof_damage","roof_opening_damage","roof_swelling","roof_vent_damage","trash"]

标签中文对照："通风口"、"全部开口损坏"、"所有立柱"、"生物损伤"、"导流板"、"屋檐损坏"、"排水沟碎屑"、"通风口盖缺失"、"护栏缺失"、"屋脊缺失"、"通风口盖缺失"、"开口舱口"、"屋脊损坏"、"屋顶腐蚀"、"屋顶裂缝"、"屋顶损坏"、"屋顶开口损坏"、"屋顶隆起"、"屋顶通风口损坏"、"垃圾"

每个类别标注的框数：

aerator 框数 = 3775

all_opening_damage 框数 = 2402

all_shafts 框数 = 7335

bio_damage 框数 = 1767

deflektor 框数 = 2201

eaves_damage 框数 = 25

gutter_debris 框数 = 100

missing_aerator_cap 框数 = 437

missing_guardrail 框数 = 663

missing_ridge 框数 = 189

missing_vent_cap 框数 = 922

open_hatch 框数 = 5

ridge_damage 框数 = 155

roof_corrosion 框数 = 5508

roof_crack 框数 = 127

roof_damage 框数 = 2228

roof_opening_damage 框数 = 130

roof_swelling 框数 = 1163

roof_vent_damage 框数 = 474

trash 框数 = 2010

总框数：31616

每个类别占有图片数：

aerator 占有图片数 = 1875

all_opening_damage 占有图片数 = 1621

all_shafts 占有图片数 = 2204

bio_damage 占有图片数 = 590

deflektor 占有图片数 = 899

eaves_damage 占有图片数 = 20

gutter_debris 占有图片数 = 70

missing_aerator_cap 占有图片数 = 195

missing_guardrail 占有图片数 = 426

missing_ridge 占有图片数 = 129

missing_vent_cap 占有图片数 = 307

open_hatch 占有图片数 = 5

ridge_damage 占有图片数 = 118

roof_corrosion 占有图片数 = 1403

roof_crack 占有图片数 = 71

roof_damage 占有图片数 = 704

roof_opening_damage 占有图片数 = 125

roof_swelling 占有图片数 = 63

roof_vent_damage 占有图片数 = 315

trash 占有图片数 = 1042

图片分辨率：2048x1536

使用标注工具：labelImg

数据集是否增强：否

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